海康威視觀瀾編碼新技術(shù):破解存儲困局,釋放視頻核心價值
視頻成為安防防控與運營決策的核心數(shù)據(jù)基座。但數(shù)據(jù)洪流背后暗藏“存儲困局”:調(diào)研顯示,約70%的監(jiān)控視頻為靜止或低價值畫面,與有效內(nèi)容混存不僅造成存儲資源浪費,更推高了硬件采購與機房運維的綜合成本。
作為安防行業(yè)技術(shù)演進推動者,??低暥嗄陙硪?ldquo;挖掘視頻核心價值”為錨點,持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)創(chuàng)新。近日發(fā)布的觀瀾編碼新技術(shù),憑借對行業(yè)的深刻洞察與AI驅(qū)動的精準編碼邏輯,打破“畫質(zhì)與存儲效率不可兼得”的行業(yè)魔咒,為千行百業(yè)提供“降本不降效”的存儲優(yōu)化方案。
技術(shù)積淀:二十余年項目實踐 淬煉核心能力
海康威視對視頻價值的挖掘源于多年來的技術(shù)迭代和項目實踐:2015年率先將深度學(xué)習(xí)算法融入前端設(shè)備,開啟安防AI時代;2017年推出AI Cloud三級架構(gòu),破解“算力分散、協(xié)同不足”痛點,為AI落地提供了有力了支撐;2018年推出AI開放平臺,幫助零算法基礎(chǔ)客戶開發(fā)專屬行業(yè)算法,促進視頻感知技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度融合;2021年海康威視正式投入觀瀾大模型研發(fā),構(gòu)建“基礎(chǔ)-行業(yè)-任務(wù)”三級體系,筑牢視頻理解算法根基。
從“看得見”的基礎(chǔ)感知到“看得清”的精準呈現(xiàn),再到“看得懂”的深度解讀,??低暤暮诵倪M化聚焦五大維度:
·從圖像結(jié)構(gòu)化標簽升級為視頻深度語義理解。
·從單場景判別式模型迭代為視覺多模態(tài)大模型。
·從端側(cè)分布式算力轉(zhuǎn)向云邊側(cè)規(guī)?;懔Σ渴稹?/p>
·從人、車等核心目標識別拓展至全品類長尾物體覆蓋。
·從標簽式篩選升級為語義化人機多模態(tài)交互。
多年來,??低暦?wù)全球數(shù)百萬客戶,深耕交通、金融、園區(qū)、醫(yī)療等全場景。正是這種“源于實踐、用于實踐”的技術(shù)迭代,為觀瀾編碼技術(shù)的誕生奠定了堅實基礎(chǔ)。
技術(shù)升級:AI賦能打破瓶頸
行業(yè)主流的傳統(tǒng)編碼技術(shù),雖能通過動態(tài)調(diào)整壓縮力度實現(xiàn)30%~70%的存儲優(yōu)化,但存在明顯局限:基于物體動靜狀態(tài)的識別易誤判非關(guān)鍵動態(tài)物體(如風吹樹葉、飛鳥等),光線變化也會影響效果,僅適用于倉庫、樓道等簡單靜止場景。
??低曈^瀾編碼技術(shù)融合觀瀾大模型深度理解能力與像素級分割技術(shù),構(gòu)建“智能識別-精準ROI分割-差異化編碼”全鏈路優(yōu)化體系,實現(xiàn)存儲與畫質(zhì)的雙重協(xié)同。


大模型助力,數(shù)智升級
在自研觀瀾視覺大模型的加持下,可對人、車、非機動車等高價值關(guān)鍵目標進行精準解析,識別準確率較傳統(tǒng)算法大幅提升,最高可同時支持64個目標的識別。
通過精細化ROI保護分割技術(shù),精確分離前景目標與背景區(qū)域:前景采用常規(guī)編碼保障細節(jié)完整,背景實施高效壓縮降低存儲占用,最終輸出符合標準的合規(guī)碼流,兼顧畫質(zhì)與效率。在保證人機非目標質(zhì)量相當?shù)那疤嵯?,碼率節(jié)省20%~90%。

場景感知,動態(tài)適配全場景
海康威視觀瀾編碼技術(shù)以“場景感知”為核心,構(gòu)建動態(tài)適配的智能編碼體系,依托動態(tài)與靜態(tài)感知協(xié)同運作:
· 動態(tài)感知:實時捕捉場景運動幅度與細節(jié)密度,按最大碼率MaxBps百分比分配資源,保障復(fù)雜場景畫質(zhì)無損。
·靜態(tài)感知:對靜止或低動態(tài)畫面采用重復(fù)幀編碼,單幀僅需幾十字節(jié),最大化優(yōu)化存儲成本。
以園區(qū)出入口場景為例:早高峰高碼率還原細節(jié),晚間50%平衡畫質(zhì)與效率,凌晨10%壓縮最大化省存儲。通過場景復(fù)雜度動態(tài)適配,實現(xiàn)編碼資源精準配置。

觀瀾編碼,省錢省電省空間
以2000路規(guī)模1080P@2Mbps,90天存儲為例,相較于傳統(tǒng)編碼,觀瀾編碼方案實現(xiàn)硬盤數(shù)量節(jié)省60%,機房空間節(jié)省60%,5年電費節(jié)省50%,大幅降低項目成本,真正實現(xiàn)“降本不降效”。

從深度學(xué)習(xí)落地到全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用,再到觀瀾編碼技術(shù)發(fā)布,??低暢掷m(xù)致力于“讓視頻產(chǎn)生更大價值”,推動安防行業(yè)從“被動記錄”向“主動智能”演進。通過AI與編碼的深度融合,讓視頻數(shù)據(jù)從“海量冗余”變?yōu)?ldquo;精準高效”,為千行百業(yè)智能升級注入新動能。
目前,觀瀾編碼技術(shù)已應(yīng)用于??低暻昂蠖水a(chǎn)品,并將于近期進行產(chǎn)品發(fā)布,敬請期待。
視頻成為安防防控與運營決策的核心數(shù)據(jù)基座。但數(shù)據(jù)洪流背后暗藏“存儲困局”:調(diào)研顯示,約70%的監(jiān)控視頻為靜止或低價值畫面,與有效內(nèi)容混存不僅造成存儲資源浪費,更推高了硬件采購與機房運維的綜合成本。
作為安防行業(yè)技術(shù)演進推動者,??低暥嗄陙硪?ldquo;挖掘視頻核心價值”為錨點,持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)創(chuàng)新。近日發(fā)布的觀瀾編碼新技術(shù),憑借對行業(yè)的深刻洞察與AI驅(qū)動的精準編碼邏輯,打破“畫質(zhì)與存儲效率不可兼得”的行業(yè)魔咒,為千行百業(yè)提供“降本不降效”的存儲優(yōu)化方案。
技術(shù)積淀:二十余年項目實踐 淬煉核心能力
海康威視對視頻價值的挖掘源于多年來的技術(shù)迭代和項目實踐:2015年率先將深度學(xué)習(xí)算法融入前端設(shè)備,開啟安防AI時代;2017年推出AI Cloud三級架構(gòu),破解“算力分散、協(xié)同不足”痛點,為AI落地提供了有力了支撐;2018年推出AI開放平臺,幫助零算法基礎(chǔ)客戶開發(fā)專屬行業(yè)算法,促進視頻感知技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度融合;2021年海康威視正式投入觀瀾大模型研發(fā),構(gòu)建“基礎(chǔ)-行業(yè)-任務(wù)”三級體系,筑牢視頻理解算法根基。
從“看得見”的基礎(chǔ)感知到“看得清”的精準呈現(xiàn),再到“看得懂”的深度解讀,??低暤暮诵倪M化聚焦五大維度:
·從圖像結(jié)構(gòu)化標簽升級為視頻深度語義理解。
·從單場景判別式模型迭代為視覺多模態(tài)大模型。
·從端側(cè)分布式算力轉(zhuǎn)向云邊側(cè)規(guī)?;懔Σ渴稹?/p>
·從人、車等核心目標識別拓展至全品類長尾物體覆蓋。
·從標簽式篩選升級為語義化人機多模態(tài)交互。
多年來,??低暦?wù)全球數(shù)百萬客戶,深耕交通、金融、園區(qū)、醫(yī)療等全場景。正是這種“源于實踐、用于實踐”的技術(shù)迭代,為觀瀾編碼技術(shù)的誕生奠定了堅實基礎(chǔ)。
技術(shù)升級:AI賦能打破瓶頸
行業(yè)主流的傳統(tǒng)編碼技術(shù),雖能通過動態(tài)調(diào)整壓縮力度實現(xiàn)30%~70%的存儲優(yōu)化,但存在明顯局限:基于物體動靜狀態(tài)的識別易誤判非關(guān)鍵動態(tài)物體(如風吹樹葉、飛鳥等),光線變化也會影響效果,僅適用于倉庫、樓道等簡單靜止場景。
??低曈^瀾編碼技術(shù)融合觀瀾大模型深度理解能力與像素級分割技術(shù),構(gòu)建“智能識別-精準ROI分割-差異化編碼”全鏈路優(yōu)化體系,實現(xiàn)存儲與畫質(zhì)的雙重協(xié)同。


大模型助力,數(shù)智升級
在自研觀瀾視覺大模型的加持下,可對人、車、非機動車等高價值關(guān)鍵目標進行精準解析,識別準確率較傳統(tǒng)算法大幅提升,最高可同時支持64個目標的識別。
通過精細化ROI保護分割技術(shù),精確分離前景目標與背景區(qū)域:前景采用常規(guī)編碼保障細節(jié)完整,背景實施高效壓縮降低存儲占用,最終輸出符合標準的合規(guī)碼流,兼顧畫質(zhì)與效率。在保證人機非目標質(zhì)量相當?shù)那疤嵯?,碼率節(jié)省20%~90%。

場景感知,動態(tài)適配全場景
海康威視觀瀾編碼技術(shù)以“場景感知”為核心,構(gòu)建動態(tài)適配的智能編碼體系,依托動態(tài)與靜態(tài)感知協(xié)同運作:
· 動態(tài)感知:實時捕捉場景運動幅度與細節(jié)密度,按最大碼率MaxBps百分比分配資源,保障復(fù)雜場景畫質(zhì)無損。
·靜態(tài)感知:對靜止或低動態(tài)畫面采用重復(fù)幀編碼,單幀僅需幾十字節(jié),最大化優(yōu)化存儲成本。
以園區(qū)出入口場景為例:早高峰高碼率還原細節(jié),晚間50%平衡畫質(zhì)與效率,凌晨10%壓縮最大化省存儲。通過場景復(fù)雜度動態(tài)適配,實現(xiàn)編碼資源精準配置。

觀瀾編碼,省錢省電省空間
以2000路規(guī)模1080P@2Mbps,90天存儲為例,相較于傳統(tǒng)編碼,觀瀾編碼方案實現(xiàn)硬盤數(shù)量節(jié)省60%,機房空間節(jié)省60%,5年電費節(jié)省50%,大幅降低項目成本,真正實現(xiàn)“降本不降效”。

從深度學(xué)習(xí)落地到全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用,再到觀瀾編碼技術(shù)發(fā)布,??低暢掷m(xù)致力于“讓視頻產(chǎn)生更大價值”,推動安防行業(yè)從“被動記錄”向“主動智能”演進。通過AI與編碼的深度融合,讓視頻數(shù)據(jù)從“海量冗余”變?yōu)?ldquo;精準高效”,為千行百業(yè)智能升級注入新動能。
目前,觀瀾編碼技術(shù)已應(yīng)用于??低暻昂蠖水a(chǎn)品,并將于近期進行產(chǎn)品發(fā)布,敬請期待。
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