海康威視觀瀾編碼新技術：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據基座。但數據洪流背后暗藏“存儲困局”：調研顯示，約70%的監控視頻為靜止或低價值畫面，與有效內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。

作為安防行業技術演進推動者，?？低暥嗄陙硪?ldquo;挖掘視頻核心價值”為錨點，持續引領行業創新。近日發布的觀瀾編碼新技術，憑借對行業的深刻洞察與AI驅動的精準編碼邏輯，打破“畫質與存儲效率不可兼得”的行業魔咒，為千行百業提供“降本不降效”的存儲優化方案。

技術積淀：二十余年項目實踐 淬煉核心能力

?？低晫σ曨l價值的挖掘源于多年來的技術迭代和項目實踐：2015年率先將深度學習算法融入前端設備，開啟安防AI時代；2017年推出AI Cloud三級架構，破解“算力分散、協同不足”痛點，為AI落地提供了有力了支撐；2018年推出AI開放平臺，幫助零算法基礎客戶開發專屬行業算法，促進視頻感知技術和產業應用的深度融合；2021年?？低曊酵度胗^瀾大模型研發，構建“基礎-行業-任務”三級體系，筑牢視頻理解算法根基。

從“看得見”的基礎感知到“看得清”的精準呈現，再到“看得懂”的深度解讀，海康威視的核心進化聚焦五大維度：

·從圖像結構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大模型。

·從端側分布式算力轉向云邊側規模化算力部署。

·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交互。

多年來，?？低暦杖驍蛋偃f客戶，深耕交通、金融、園區、醫療等全場景。正是這種“源于實踐、用于實踐”的技術迭代，為觀瀾編碼技術的誕生奠定了堅實基礎。

技術升級：AI賦能打破瓶頸

行業主流的傳統編碼技術，雖能通過動態調整壓縮力度實現30%~70%的存儲優化，但存在明顯局限：基于物體動靜狀態的識別易誤判非關鍵動態物體（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^瀾編碼技術融合觀瀾大模型深度理解能力與像素級分割技術，構建“智能識別-精準ROI分割-差異化編碼”全鏈路優化體系，實現存儲與畫質的雙重協同。

大模型助力，數智升級

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鍵目標進行精準解析，識別準確率較傳統算法大幅提升，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，精確分離前景目標與背景區域：前景采用常規編碼保障細節完整，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碼流，兼顧畫質與效率。在保證人機非目標質量相當的前提下，碼率節省20%~90%。

場景感知，動態適配全場景

?？低曈^瀾編碼技術以“場景感知”為核心，構建動態適配的智能編碼體系，依托動態與靜態感知協同運作：

· 動態感知：實時捕捉場景運動幅度與細節密度，按最大碼率MaxBps百分比分配資源，保障復雜場景畫質無損。

·靜態感知：對靜止或低動態畫面采用重復幀編碼，單幀僅需幾十字節，最大化優化存儲成本。

以園區出入口場景為例：早高峰高碼率還原細節，晚間50%平衡畫質與效率，凌晨10%壓縮最大化省存儲。通過場景復雜度動態適配，實現編碼資源精準配置。

觀瀾編碼，省錢省電省空間

以2000路規模1080P@2Mbps，90天存儲為例，相較于傳統編碼，觀瀾編碼方案實現硬盤數量節省60%，機房空間節省60%，5年電費節省50%，大幅降低項目成本，真正實現“降本不降效”。

從深度學習落地到全結構化數據應用，再到觀瀾編碼技術發布，海康威視持續致力于“讓視頻產生更大價值”，推動安防行業從“被動記錄”向“主動智能”演進。通過AI與編碼的深度融合，讓視頻數據從“海量冗余”變為“精準高效”，為千行百業智能升級注入新動能。

目前，觀瀾編碼技術已應用于?？低暻昂蠖水a品，并將于近期進行產品發布，敬請期待。