Новая технология Hikvision позволяет сократить объем видеоархива до 50%
Компания Hikvision представила технологию Guanlan Encoding, которая использует искусственный интеллект для более эффективного сжатия видеозаписей. Новая разработка должна помочь снизить объем данных, передаваемых и сохраняемых системой видеонаблюдения, при этом сохранив необходимую детализацию людей, автомобилей и других важных объектов в кадре.
По данным производителя, применение Guanlan Encoding позволяет в среднем сократить требования к дисковому пространству на 30–50%. Фактический результат зависит от сцены, интенсивности движения, освещения, разрешения камеры и других параметров записи.
Почему видеоархив занимает так много места
Современные камеры видеонаблюдения могут вести непрерывную запись в высоком разрешении, а одна система нередко включает десятки или сотни камер. В результате даже при использовании кодека H.265 для хранения архива требуются жесткие диски большого объема.
Особенно заметной проблема становится на объектах, где необходимо:
хранить записи в течение 30 дней и более;
использовать камеры с разрешением 4, 6 или 8 Мп;
вести запись с высокой частотой кадров;
сохранять видео круглосуточно;
одновременно записывать изображения с большого количества камер.
Обычные алгоритмы сжатия уменьшают размер видео за счет устранения повторяющейся информации между соседними кадрами. Например, если фон сцены почти не меняется, системе не требуется каждый раз сохранять его полностью. Однако классический кодек не всегда способен правильно определить, какие детали действительно важны для последующего просмотра архива.
При сильном сжатии могут становиться менее различимыми лица людей, номера автомобилей, контуры движущихся объектов и мелкие детали изображения. Поэтому уменьшение битрейта обычно связано с компромиссом между размером архива и качеством записи.
Как работает Guanlan Encoding
Guanlan Encoding построена на базе стандарта H.265, но дополняет традиционное кодирование анализом изображения с помощью крупной модели искусственного интеллекта Hikvision Guanlan.
Во время обработки видеопотока алгоритм оценивает содержимое сцены и определяет, какие участки изображения имеют наибольшее значение. Людям, транспортным средствам и другим важным объектам выделяется больше ресурсов кодирования, тогда как статичный или малозначимый фон может сжиматься сильнее.
Упрощенно процесс выглядит следующим образом:
Камера или видеорегистратор получает исходный видеопоток.
Алгоритм анализирует объекты, движение и особенности сцены.
Значимые области изображения кодируются с повышенным приоритетом.
Повторяющиеся и менее важные элементы фона сжимаются интенсивнее.
Система формирует видеопоток с меньшим битрейтом, сохраняя детализацию в наиболее важных зонах.
Таким образом, технология не просто одинаково уменьшает качество всего кадра. Она перераспределяет доступный битрейт в зависимости от содержания изображения.
Например, в кадре с парковкой большую часть изображения могут занимать неподвижный асфальт, стены здания и фон. При появлении человека или автомобиля система сохраняет больше данных именно в области движущегося объекта, не расходуя такой же объем информации на неизменные элементы сцены.
Чем Guanlan Encoding отличается от обычного H.265
Кодек H.265 уже широко используется в современных системах видеонаблюдения и позволяет существенно уменьшить объем данных по сравнению с H.264. Однако он в основном анализирует технические различия между последовательными кадрами.
Guanlan Encoding добавляет к этому семантическое понимание сцены. Алгоритм учитывает не только то, какие пиксели изменились, но и то, что именно находится в кадре и какие объекты могут представлять интерес для оператора системы безопасности.
Это особенно важно при последующем расследовании происшествий. Пользователю обычно необходимо рассмотреть не весь кадр одинаково подробно, а конкретные детали:
лицо человека;
одежду и действия посетителя;
номер или модель автомобиля;
направление движения;
оставленный предмет;
момент проникновения на территорию.
Интеллектуальное распределение битрейта позволяет сохранить больше полезной информации именно в таких областях изображения.
Какую экономию может дать новая технология
Hikvision заявляет о среднем сокращении потребности в хранилище на 30–50% по сравнению с обычным кодированием H.265 при сопоставимом качестве значимых объектов.
На практике это может использоваться двумя способами.
Первый вариант — увеличить глубину архива без установки дополнительных дисков. Например, если существующего хранилища хватало на 30 дней, после перехода на более эффективное сжатие тот же объем потенциально сможет вместить записи за более продолжительный период.
Второй вариант — сохранить прежнюю глубину архива, но уменьшить требуемую емкость дисковой подсистемы. Это позволяет сократить количество жестких дисков, упростить конфигурацию видеорегистратора и снизить стоимость системы.
Дополнительно уменьшение битрейта может снизить нагрузку на локальную сеть. Это особенно актуально для крупных объектов, удаленных камер, беспроводных каналов связи и систем, передающих видео в центр мониторинга.
При этом значение «до 50%» не следует воспринимать как гарантированный результат для любой камеры. Эффективность зависит от конкретной сцены. На участке со статичным фоном и небольшим количеством движения экономия может быть выше, чем в постоянно меняющемся кадре с плотным потоком людей или транспорта.
Где технология будет наиболее полезна
Guanlan Encoding может быть особенно востребована на объектах с большим количеством камер и продолжительным сроком хранения записей:
торговые и бизнес-центры;
склады и производственные предприятия;
жилые комплексы;
парковки и транспортные объекты;
образовательные учреждения;
медицинские организации;
городские системы видеонаблюдения;
распределенные объекты с удаленной передачей видео.
Чем больше камер входит в систему, тем заметнее потенциальная экономия. Сокращение битрейта даже на несколько мегабит в секунду для одной камеры в масштабной системе может существенно уменьшить общий объем архива и требования к пропускной способности сети.
При проектировании и установке системы видеонаблюдения важно учитывать не только разрешение и количество камер, но и объем будущего архива, пропускную способность сети и возможности видеорегистратора. Грамотный подбор оборудования позволяет заранее определить необходимую глубину хранения и избежать лишних расходов на жесткие диски.
Потребуется ли замена существующего оборудования
Guanlan Encoding является не отдельной программой, которую можно установить на любую систему, а технологией, реализуемой в совместимом оборудовании Hikvision. Ее доступность зависит от конкретной модели камеры, видеорегистратора и версии программного обеспечения. Ее доступность зависит от конкретной модели камеры, видеорегистратора и версии программного обеспечения.
Поэтому перед модернизацией необходимо проверить:
поддерживает ли камера Guanlan Encoding;
может ли видеорегистратор принимать и записывать такой поток;
совместима ли технология с используемыми режимами аналитики;
какое разрешение и количество кадров поддерживаются;
как изменится глубина архива в условиях конкретного объекта.
Для точного расчета недостаточно ориентироваться только на заявленный процент экономии. Необходимо учитывать количество камер, разрешение, частоту кадров, режим записи, активность в кадре и требуемый срок хранения архива.
Почему технология действительно интересна
Главное преимущество Guanlan Encoding заключается не просто в уменьшении размера видеофайлов. Технология меняет сам подход к сжатию: система начинает учитывать содержание кадра и сохранять больше данных там, где они могут потребоваться при просмотре записи.
Для заказчика это означает возможность:
увеличить глубину видеоархива;
сократить расходы на жесткие диски;
снизить нагрузку на сеть;
использовать камеры высокого разрешения без пропорционального роста хранилища;
сохранить детализацию значимых объектов;
упростить масштабирование системы видеонаблюдения.
Guanlan Encoding особенно актуальна для крупных и постоянно расширяющихся систем, где объем видеоархива становится одной из основных статей расходов. Однако реальный эффект технологии необходимо оценивать индивидуально, с учетом характеристик оборудования и условий съемки на конкретном объекте.
