Схема интеллектуального кодирования с использованием ИИ от китайской компании Hikvision позволяет сэкономить более 50% дискового пространства

2026-07-14 11:21
В избр.

Репортаж от Wedoany,Компания Hikvision внедрила возможности семантического понимания на основе больших моделей в свою схему интеллектуального кодирования, что позволяет кодеру, работающему по стандарту H.265, «сначала понять изображение, а затем принять решение о кодировании». В течение 24-часового цикла записи это обычно позволяет сэкономить более 50% дискового пространства. Данная технология, объединяя большие визуальные модели, переводит логику кодирования с традиционного «сжатия на основе пикселей» на «кодирование на основе объектов», значительно снижая объем избыточных данных при сохранении качества ключевых целей.

Хотя традиционный стандарт H.265 (HEVC) за счет таких технологий, как переменное разбиение CTU и многомодовое внутрикадровое прогнозирование, позволяет сэкономить от 30% до 50% битрейта по сравнению с H.264, его базовые алгоритмы выполняют лишь математические операции над пиксельными сигналами и не способны распознавать такие ключевые для видеонаблюдения объекты, как люди или транспортные средства. Стандартное кодирование применяет дифференцированную обработку битрейта для статического фона и движущихся областей, но для статических стен и других зон, не имеющих ценности для мониторинга, битрейт снижается лишь незначительно. Более 70% неиспользуемого фона продолжает генерировать полный видеопоток, что приводит к постоянной трате дискового пространства.

Основная технологическая система интеллектуального кодирования Hikvision включает три этапа. На этапе семантического понимания, опираясь на большие визуальные модели, система осуществляет понимание видеосцены на уровне контекста. Она способна точно анализировать ключевые цели, такие как люди и транспортные средства, с вероятностью обнаружения 99% и может одновременно поддерживать распознавание до 64 целей. Процесс кодирования трансформируется из традиционного «сбор-кодирование-хранение» в «сбор-понимание-кодирование-хранение».

На этапе дифференцированного кодирования ROI система с помощью технологии точного сегментирования областей применяет различную степень сжатия к объектам переднего плана и фоновым областям. Для ключевых зон, таких как лица и номерные знаки, значение QP снижается для сохранения деталей, а для областей без ключевой информации значение QP повышается для экономии битрейта. Этот процесс реализуется исключительно за счет регулировки QP кодирования, без изменения пикселей, временных меток или разрешения исходного видео, что позволяет в среднем сэкономить более 50% битрейта при сохранении качества целевых объектов.

На этапе адаптивного распределения битрейта в зависимости от сцены вводится механизм динамической регулировки, который корректирует стратегию кодирования в течение дня в зависимости от сложности видеоконтента. Например, в сценарии метро в часы пик используется полный битрейт для восстановления деталей, вечером применяется сжатие на 50% для баланса качества и эффективности, а ранним утром сжатие может достигать 10% для максимальной экономии места. В статичных сценах с минимальным количеством целей, таких как пустой офис, система определяет весь кадр как фон с высокой степенью сжатия, что позволяет достичь предельной экономии, близкой к 90%.

Данная схема строго соответствует международному стандарту H.265 и прошла тестирование на соответствие протоколам, гарантируя, что выходной видеопоток на 100% соответствует спецификациям. Она может беспрепятственно взаимодействовать со всеми совместимыми устройствами H.265 без необходимости замены существующего декодирующего оборудования или платформ видеонаблюдения. Сама технология дифференцированного кодирования ROI уже включена в национальный стандарт «Технические требования к цифровому кодированию и декодированию видео и аудио для общественной безопасности» и относится к зрелым технологиям в области безопасности.

При практическом развертывании, например, для системы из 2000 каналов с разрешением 1080P@2Mbps и 90-дневным хранением, по сравнению с традиционным кодированием, данная схема позволяет сэкономить 60% жестких дисков, 60% пространства в серверной и 50% затрат на электроэнергию за 5 лет. Замена вычислительной мощности на емкость хранения помогает пользователям удовлетворять требованиям к длительному хранению данных в рамках существующего бюджета.

Эта новость является результатом компиляции и перепечатки информации из глобального Интернета и стратегических партнеров. Она предназначена только для читателей. Если у вас возникнут какие-либо нарушения или другие проблемы, пожалуйста, своевременно сообщите нам. Этот сайт изменить или удалить ее. Перепечатка этой статьи без официального разрешения строго запрещена.электронная почта:news@wedoany.com

Связанные продукты

Антенные системы и сопутствующая электронная продукция - Chengdu Zhongdian Jinjiang Information Industry Co., Ltd.
WiFi-локальный переходник - CREATEC
Контроллер системы обнаружения горючих газов 30 - Jinan Benan Technology Development Co., Ltd.
Лазерный принтер TG1020AD - Xiamen Hanin Co., Ltd.
6422 Оптический рефлектометр (OTDR) - Ceyear Technologies Co., Ltd.
Комплексные услуги персонального менеджера полного цикла для системной интеграции логистики - Zhongding Intelligent (Wuxi) Technology Co., Ltd.
Т профиль шкафа - Xinli Tongchuang Electronic Equipment Co., Ltd.
Тропосферный ветровой профилемер P-диапазона TWP16 - China Huayun Meteorological Technology Group Co., Ltd.
QPS-20A Резервированный переключатель питания - CHN ENERGY ZHISHEN CONTROL TECHNOLOGY CO., LTD.
Промышленная кольцевая сеть Ethernet для горнодобывающей промышленности (10 Гбит/с / 1 Гбит/с) - Chongqing Mas Sci&Tech Co., Ltd.
Интеллектуальное производство, проектирование PCB - GCI Science & Technology (Zhuhai) Co., Ltd.
Интеллектуальный автоматический калибратор давления ConST811A - Beijing ConST Instruments Technology Inc.
Читайте также
Cisco и Nvidia представили локальную версию Splunk AI
2026-09-17
Anthropic подписала соглашение по проекту дата-центра в Квинсленде, Австралия, на сумму 31,9 млрд австралийских долларов
2026-09-17
Huawei представляет первый в мире 3D-центр обработки данных и совместно с отраслью формирует новую парадигму AIDC
2026-09-16
Американская SB Energy планирует разместить акции на сумму до 500 млн долларов среди японских инвесторов
2026-09-15
OpenAI, как сообщается, приобрела Glass Imaging за более чем 300 млн долларов, чтобы закрепиться в сфере AI-аппаратного обеспечения для обработки изображений
2026-09-15
Закладка крыши на заводе по производству пластин ESMC в Германии: монтаж оборудования в 2027 году
2026-09-15
Google рассматривает возможность строительства центра обработки данных в округе Ли, штат Нью-Мексико, США
2026-09-15
Hyundai Motor Group запускает маховик данных ИИ для автономного вождения: серийное производство системы L2+ в 2028 году
2026-09-14
SoftBank заключила кредит на 11,87 млрд долларов для финансирования инвестиций в OpenAI
2026-09-14
Спрос на токены в Китае демонстрирует взрывной рост: ожидается, что к 2026 году потребление достигнет 1 квинтиллиона
2026-09-13