تطبيقات الذكاء الاصطناعي Guanlan: دقة أعلى، وتكلفة أقل، وتفاعل أكثر ذكاءً

هانغتشو، الصين، 9 سبتمبر 2026 /PRNewswire/ -- مرّ أكثر من عام على إطلاق شركة Hikvision نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق Guanlan. وبمعنى حقيقي للغاية، أصبحت أنظمة الفيديو اليوم "تفهم" ما تنظر إليه. كما أصبحت تعرف ما تم تسجيله بالفعل، وبفضل الابتكارات في مجال اللغة الطبيعية، أصبحت تفهم أيضًا ما يريده المستخدم. هذه الإمكانات هي التي تتيح للمنتج التكيف مع السيناريو الذي يتم نشره فيه – بما يوفر عمليات أكثر أمانًا، وبتكلفة أقل، وبحاجة أقل إلى العمل اليدوي.

الكشف والتحليل بالذكاء الاصطناعي: إنذارات يمكنك الاعتماد عليها

حماية المحيط

المحيط الأمني هو المنطقة التي تكون فيها تكلفة الاكتشاف الخاطئ هي الأعلى. فأنظمة المراقبة التقليدية يسهل إطلاقها عن طريق الحيوانات والظروف الجوية والنباتات المتحركة، مما يجعل التهديدات الحقيقية تضيع وسط أعمال التقييم اليدوي.

يعالج Guanlan هذه المشكلة مباشرةً عند الحافة. تشغّل كاميرات DeepinViewX هذا النموذج، مما يؤدي إلى خفض الإنذارات الكاذبة بنسبة 90%، مع اكتشاف الأهداف على مسافة تعادل ضعف مدى الكاميرات التقليدية، وبنصف عدد الإنذارات المتكررة الخاصة بالهدف نفسه. سواء تم استخدام الكاميرات البصرية للمحيطات قصيرة المدى، أو تقنيات الاستشعار الحراري والرادار والألياف الضوئية للمسافات الشاسعة، يساعد الذكاء الاصطناعي على تقليل الضوضاء.

تحليلات خاصة بكل سيناريو

بعيدًا عن المحيط الأمني، يتجاوز Guanlan نطاق اكتشاف الأجسام التقليدي ليرصد المشكلات عالية الخطورة في البيئات المتخصصة. صُممت هذه التطبيقات استنادًا إلى المخاطر التشغيلية المعروفة، وعادةً ما تؤدي إلى خفض الإنذارات الكاذبة بنسبة تتراوح بين 70% و90%.

• السلامة والامتثال: تشمل الأمثلة اكتشاف معدات الوقاية الشخصية (PPE) في مواقع البناء، واكتشاف حالات السقوط في دور الرعاية، واكتشاف التدخين في محطات الوقود. في جميع الحالات، يراقب النظام السلوكيات الخَطِرة باستمرار، ويطلق تنبيهات فورية.
• المخاطر التشغيلية: تشمل الأمثلة اكتشاف الرافعات الشوكية في المجمعات اللوجستية، والكشف المبكر عن الحرائق والدخان في مواقع التعدين باستخدام كاميرات حرارية ثنائية القنوات.
• الاستخدامات المتخصصة: تشمل الأمثلة اكتشاف الحيوانات في المزارع الكبيرة، واكتشاف المواد المحظورة في مراكز النقل – وهذا يعتمد على نماذج كبيرة متخصصة في الأشعة السينية والموجات المليمترية.

محرك كفاءة الذكاء الاصطناعي: إنجاز المزيد بموارد أقل

توفير مساحة التخزين من خلال الضغط الذكي لمنطقة الاهتمام (ROI)

يتعامل الترميز التقليدي مع جميع أجزاء الإطار على أنها متساوية في الأهمية من حيث ضرورة الاحتفاظ بها. لتقديم نقلة نوعية في تحسين كفاءة تخزين الفيديو، يدمج Guanlan Encoding نموذج الرؤية واسع النطاق ضمن مسار ترميز الفيديو. يستخدم النظام تقسيمًا دقيقًا لمنطقة الاهتمام (ROI) للحفاظ على التفاصيل في الأهداف المتحركة – مثل الأشخاص والمركبات وغيرها من الأجسام الرئيسية – مع تطبيق ضغط أعلى على الخلفيات الثابتة. يتراوح متوسط التوفير في مساحة التخزين بين 30% و50%.

البحث في الفيديو باستخدام بضع كلمات فقط

غالبًا ما كان العثور على لحظة محددة في أي تسجيل فيديو أمرًا بطيئًا. فالمشغّل يعرف تقريبًا ما الذي يبحث عنه، ولا يملك وسيلة لتحديده بدقة سوى تحريك شريط الخط الزمني يدويًا.

يُلغي AcuSeek هذه الخطوة. فبفضل اعتماده على نموذج كبير متعدد الوسائط للبحث في الفيديو باستخدام اللغة الطبيعية، يقوم النظام بمواءمة خصائص الصور مع معنى العبارة المكتوبة، بحيث يصبح الوصف نفسه استعلامًا للبحث. وتظهر النتائج خلال ثوانٍ.

المرحلة التالية: البرمجيات باعتبارها وكيلًا للذكاء الاصطناعي

يُحدث وكيل الذكاء الاصطناعي HIKO الجديد من Hikvision، الذي سيصل إلى منصة HikCentral Professional وتطبيق Hik-Connect، تغييرًا جذريًا في طريقة التفاعل. إذ يعمل كحلقة وصل بين النظام والمستخدِم، محولًا عمليات الإعداد المعقدة إلى أوامر مُحادثة بسيطة.

يعمل HIKO كمساعد للذكاء الاصطناعي ينفذ التعليمات الإدارية فورًا – مثل إعداد صلاحية دخول للزائر باستخدام رقم لوحة المركبة أو استخراج تقرير الحضور بمجرد طلبه. كما يعمل كحارس للذكاء الاصطناعي، حيث يستبدل إعداد القواعد بأوامر باللغة الطبيعية (مثل: "نبّهني عندما يكون الممر مغلقًا")، ويضيف إلى كل إنذارٍ ملخصًا مكتوبًا، كما ينشئ تحذيرات صوتية سياقية استنادًا إلى المشهد. أخيرًا، يعمل كمحرك بحث بالذكاء الاصطناعي، إذ يعيد بناء المسار الكامل لتحركات شخص ما عبر تسجيلات الفيديو وسجلات الأبواب وقراءات التعرّف الآلي على لوحات المركبات (ANPR)، وذلك بمجرد أن يطلب المشغّل: "إلى أين ذهب الرجل الذي يرتدي القميص الأزرق؟".