Hikvision เปิดตัว Guanlan Encoding เทคโนโลยีบีบอัดวิดีโอด้วย AI ลดต้นทุนจัดเก็บข้อมูลสูงสุด 50%

prnewswire05-21 23:54

หางโจว, จีน, 22 พฤษภาคม 2569 /PRNewswire/ -- Hikvision เปิดตัว Guanlan Encoding เทคโนโลยีบีบอัดวิดีโอด้วย AI ช่วยประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเฉลี่ย 30%-50% โดยไม่ลดทอนคุณภาพของวิดีโอ

เมื่อความละเอียดวิดีโอสูงขึ้น จำนวนกล้องในระบบเพิ่มมากขึ้น และระยะเวลาการเก็บบันทึกข้อมูลยาวนานขึ้น ต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลจึงกลายเป็นหนึ่งในต้นทุนหลักของระบบรักษาความปลอดภัยด้วยวิดีโอ ด้วยเหตุนี้ เทคโนโลยี Guanlan Encoding จึงได้รับการพัฒนาขึ้นตามมาตรฐานสากล H.265 และขับเคลื่อนด้วย Guanlan Large-Scale AI Model ของ Hikvision เพื่อขยายขีดความสามารถของ Guanlan จากการวิเคราะห์วิดีโอไปสู่กระบวนการเข้ารหัสข้อมูล

Continue Reading
Hikvision launches AI-powered Guanlan Encoding, cutting video storage by up to 50% (PRNewsfoto/Hikvision)

ในการติดตั้งระบบรักษาความปลอดภัย โดยเฉพาะโครงการขนาดใหญ่ Guanlan Encoding สามารถลดการใช้ฮาร์ดดิสก์และพื้นที่แร็กลงได้ถึงครึ่งหนึ่ง ทั้งยังช่วยลดการใช้พลังงานในระยะยาวได้อย่างมีนัยสำคัญ ส่งผลให้ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของระบบตลอดอายุโครงการลดลง

คงความคมชัด ลดพื้นที่จัดเก็บ

ระบบเข้ารหัสวิดีโอแบบดั้งเดิมไม่สามารถแยกแยะส่วนสำคัญของภาพได้ และประมวลผลทุกพิกเซลของภาพด้วยความสำคัญเท่ากัน ผู้ใช้งานจึงต้องเลือกระหว่างภาพความละเอียดสูงแต่กินพื้นที่จัดเก็บ กับประหยัดพื้นที่จัดเก็บแต่คุณภาพของภาพลดลง อย่างไรก็ดี Guanlan Encoding ช่วยขจัดข้อจำกัดดังกล่าว ด้วยการระบุวัตถุสำคัญในภาพ เช่น บุคคลและยานพาหนะ และคงความคมชัดของวัตถุไว้เต็มที่ผ่านการแยกพื้นที่สำคัญในภาพอย่างแม่นยำ พร้อมกับบีบอัดข้อมูลพื้นหลังที่ไม่จำเป็น

"ที่ผ่านมานั้น การประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมักต้องแลกมาด้วยคุณภาพของภาพที่ลดลง จนกระทั่งวันนี้" Jason Yang รองประธาน Hikvision International Business Center กล่าว "Guanlan Encoding วิเคราะห์ภาพก่อน แล้วจึงตัดสินใจว่าส่วนใดควรถูกเก็บรักษาไว้ด้วยความคมชัดสูงสุด"

เทคโนโลยีนี้ผสานการทำงานของสองโหมดหลัก ได้แก่ Dynamic Sensing ที่สามารถปรับการจัดสรรบิตเรตแบบเรียลไทม์เพื่อรักษารายละเอียดในฉากที่ซับซ้อนและมีการเคลื่อนไหวรวดเร็ว และ Static Optimization ที่ใช้การบีบอัดขั้นสูงกับภาพนิ่งหรือมีการเคลื่อนไหวน้อย โดยบางเฟรมอาจลดขนาดเหลือเพียงไม่กี่สิบไบต์ ทั้งสองโหมดช่วยเปลี่ยนการเข้ารหัสวิดีโอจากแบบ one-size-fits-all ไปสู่การเข้ารหัสอัจฉริยะแบบ encode-on-demand

ทดสอบแล้วในหลากหลายสถานที่

ผลการทดสอบเปรียบเทียบระหว่าง H.265 แบบดั้งเดิม กับ Guanlan Encoding ยืนยันว่าประหยัดบิตเรตได้อย่างต่อเนื่องในหลากหลายสถานที่ ดังนี้

  • โรงอาหาร (24 ชั่วโมง): ประหยัดบิตเรตได้ 49% ท่ามกลางการเคลื่อนไหวตลอดทั้งวัน
  • ทางเข้าอาคารสำนักงาน (30 นาที): ประหยัดบิตเรตได้ 42% ในช่วงเวลาที่มีผู้คนหนาแน่นที่สุด
  • ล็อบบี้องค์กร (2 ชั่วโมง): ประหยัดบิตเรตได้ 38% ในสภาพแวดล้อมภายในอาคารทั่วไป
  • ย่านการค้าที่พลุกพล่าน (1 ชั่วโมง): ประหยัดบิตเรตได้ 18% ในฉากที่มีความซับซ้อนและกิจกรรมหนาแน่น

รองรับมาตรฐานเดิม ใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องย้ายระบบ

เนื่องจาก Guanlan Encoding พัฒนาขึ้นตามมาตรฐาน H.265 จึงสามารถทำงานร่วมกับตัวถอดรหัส H.265 ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น ทั้งอุปกรณ์ของ Hikvision และอุปกรณ์จากผู้ผลิตรายอื่น รวมถึงรองรับการวิเคราะห์ด้วย AI ขั้นสูง โดยรูปแบบการเข้ารหัส เฟรมเรต และความละเอียดของภาพยังคงเหมือนเดิม ทำให้นำไปใช้งานทั้งในโครงการใหม่และโครงการเดิมได้อย่างง่ายดาย

พร้อมใช้งานในหลากหลายผลิตภัณฑ์ของ Hikvision

Guanlan Encoding รองรับผลิตภัณฑ์ Hikvision DeepinView(X)-Series Network Cameras, PTZ Cameras, Ultra-Series Cameras, Cameras with ColorVu 3.0 รวมถึง DVRs และจะขยายการรองรับไปยังผลิตภัณฑ์อื่นเพิ่มเติมในอนาคต เทคโนโลยีนี้เหมาะสำหรับการใช้งานในหลากหลายสถานที่ ตั้งแต่องค์กรขนาดใหญ่ เครือข่ายห้างค้าปลีก พื้นที่สาธารณะ ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ

ด้วยการฝัง AI ลงในระบบเข้ารหัสโดยตรง Guanlan Encoding จึงเป็นอีกก้าวสำคัญสู่อนาคตที่ทุกไบต์ของวิดีโอจะถูกบันทึก บีบอัด และจัดเก็บอย่างมีเป้าหมาย นับเป็นการเปลี่ยนผ่านจากการบีบอัดตามพิกเซล ไปสู่การบีบอัดโดยคำนึงถึงความสำคัญของข้อมูล ทั้งนี้ สามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ Guanlan Encoding หรือติดต่อผู้แทน Hikvision ประจำพื้นที่ของท่านเพื่อนัดหมายสาธิตการใช้งานจริง

SOURCE Hikvision

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Comments

We need your insight to fill this gap
Leave a comment