超高清攝像頭已廣泛覆蓋城市交通、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、商業(yè)綜合體等場景，視頻成為安防防控與運(yùn)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(chǔ)困局”：調(diào)研顯示，約70%的監(jiān)控視頻為靜止或低價(jià)值畫面，與有效內(nèi)容混存不僅造成存儲(chǔ)資源浪費(fèi)，更推高了硬件采購與機(jī)房運(yùn)維的綜合成本。

    作為安防行業(yè)技術(shù)演進(jìn)推動(dòng)者，?？低暥嗄陙硪?ldquo;挖掘視頻核心價(jià)值”為錨點(diǎn)，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(duì)行業(yè)的深刻洞察與AI驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)編碼邏輯，打破“畫質(zhì)與存儲(chǔ)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(chǔ)優(yōu)化方案。

    技術(shù)積淀：實(shí)戰(zhàn)淬煉核心能力

    ?？低晫?duì)視頻價(jià)值的挖掘源于多年來的技術(shù)迭代和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：

    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(shí)代。

    2017年推出AI Cloud三級(jí)架構(gòu)，破解“算力分散、協(xié)同不足”痛點(diǎn)，為AI落地提供了有力支撐。

    2018年推出AI開放平臺(tái)，幫助零算法基礎(chǔ)客戶開發(fā)專屬行業(yè)算法，促進(jìn)視頻感知技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度融合。

    2021年?？低曊酵度胗^瀾大模型研發(fā)，構(gòu)建“基礎(chǔ)-行業(yè)-任務(wù)”三級(jí)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(zhǔn)呈現(xiàn)，再到“看得懂”的深度解讀，?？低暤暮诵倪M(jìn)化聚焦五大維度：從圖像結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽升級(jí)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?；從人、車等核心目標(biāo)識(shí)別拓展至全品類長尾物體覆蓋；從標(biāo)簽式篩選升級(jí)為語義化人機(jī)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(shí)踐、用于實(shí)踐”的技術(shù)迭代，為觀瀾編碼技術(shù)的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

    技術(shù)升級(jí)：AI賦能打破瓶頸

    行業(yè)主流的傳統(tǒng)編碼或壓縮技術(shù)，雖能通過動(dòng)態(tài)調(diào)整壓縮力度實(shí)現(xiàn)30%~70%的存儲(chǔ)優(yōu)化，但存在明顯局限：基于物體動(dòng)靜狀態(tài)的識(shí)別易誤判非關(guān)鍵動(dòng)態(tài)物體（如風(fēng)吹樹葉、飛鳥等），光線變化也會(huì)影響效果，僅適用于倉庫、樓道等簡單靜止場景。

    ?？低曈^瀾編碼新技術(shù)融合觀瀾大模型深度理解能力與像素級(jí)分割技術(shù)，構(gòu)建“智能識(shí)別-精準(zhǔn)ROI分割-差異化編碼”全鏈路優(yōu)化體系，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)與畫質(zhì)的雙重協(xié)同。

    實(shí)測數(shù)據(jù)：存儲(chǔ)效率顯著提升

    智能識(shí)別，精準(zhǔn)差異化編碼

    在自研觀瀾視覺大模型的加持下，可對(duì)人、車、非機(jī)動(dòng)車等高價(jià)值關(guān)鍵目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)解析，識(shí)別準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)算法大幅提升，最高可同時(shí)支持64個(gè)目標(biāo)的識(shí)別。

    通過精細(xì)化ROI保護(hù)分割技術(shù)，精確分離前景目標(biāo)與背景區(qū)域：前景采用常規(guī)編碼保障細(xì)節(jié)完整，背景實(shí)施高效壓縮降低存儲(chǔ)占用，最終輸出符合標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)碼流，兼顧畫質(zhì)與效率。在保證人機(jī)非目標(biāo)質(zhì)量相當(dāng)?shù)那疤嵯?，碼率節(jié)省20%—90%。

    場景感知，動(dòng)態(tài)適配全場景

    ?？低曈^瀾編碼技術(shù)以“場景感知”為核心，構(gòu)建動(dòng)態(tài)適配的智能編碼體系，依托動(dòng)態(tài)與靜態(tài)感知協(xié)同運(yùn)作。動(dòng)態(tài)感知，即實(shí)時(shí)捕捉場景運(yùn)動(dòng)幅度與細(xì)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，則是對(duì)靜止或低動(dòng)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(chǔ)成本。

    以地鐵場景為例：早高峰滿碼率還原細(xì)節(jié)，晚間50%壓縮平衡畫質(zhì)與效率，凌晨10%壓縮最大化存儲(chǔ)。通過場景復(fù)雜度動(dòng)態(tài)適配，實(shí)現(xiàn)編碼資源精準(zhǔn)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(chǔ)為例，相較于傳統(tǒng)編碼，觀瀾智能編碼方案實(shí)現(xiàn)硬盤數(shù)量節(jié)省60%，機(jī)房空間節(jié)省60%，5年電費(fèi)節(jié)省50%，大幅降低項(xiàng)目成本，真正實(shí)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暿冀K以“讓視頻產(chǎn)生更大價(jià)值”為初心，推動(dòng)安防行業(yè)從“被動(dòng)記錄”向“主動(dòng)智能”演進(jìn)。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(zhǔn)高效”，為千行百業(yè)智能升級(jí)注入新動(dòng)能。

    目前，觀瀾編碼技術(shù)已應(yīng)用于前后端產(chǎn)品，并將于近期進(jìn)行產(chǎn)品發(fā)布，敬請期待！

    （CIS）