Hikvision bawakan AI kepada pemampatan video dengan Guanlan Encoding, kurangkan kos penyimpanan sehingga 50%
HANGZHOU, China, 29 Mei 2026 /PRNewswire/ -- Hikvision mengumumkan pelancaran Guanlan Encoding, teknologi pemampatan video berkuasa AI yang memberikan purata penjimatan penyimpanan sebanyak 30%–50% tanpa menjejaskan kualiti rakaman kritikal.
Ketika resolusi semakin meningkat, bilangan saluran bertambah dan tempoh simpan dilanjutkan, penyimpanan menjadi salah satu pemacu kos yang dominan bagi keselamatan video. Guanlan Encoding dibangunkan berasaskan piawaian antarabangsa H.265 dan dikuasakan oleh Model AI Berskala Besar Guanlan Hikvision. Ia memperluas keupayaan Guanlan daripada analisis video kepada saluran pemprosesan pengekodan.
Dalam pelaksanaan keselamatan, terutamanya pada skala besar, Guanlan Encoding mampu mengurangkan separuh keperluan HDD dan ruang rak, sambil mengurangkan penggunaan tenaga jangka panjang dengan ketara — sekali gus menurunkan jumlah kos pemilikan sepanjang kitar hayat projek.
Kekalkan fokus, kurangkan penyimpanan
Pengekod penyahkod (codec) konvensional mengendalikan setiap piksel secara sama rata, lalu memaksa pengendali memilih antara imejan definisi lebih tinggi atau penyimpanan yang lebih cekap. Guanlan Encoding dapat menghapuskan dilema itu. Ia mengenal pasti objek utama dalam sesuatu pemandangan — seperti manusia dan kenderaan — dan mengekalkannya pada tahap kejelasan penuh menerusi segmentasi Kawasan Minat (Region of Interest, ROI) yang tepat sambil mengenakan pemampatan tinggi kepada data latar belakang lewah.
"Kecekapan penyimpanan seringkali menjejaskan kualiti — sehingga saat ini," kata Jason Yang, Naib Presiden Hikvision International Business Center. "Guanlan Encoding melihat gambar terlebih dahulu — kemudian menentukan apa yang wajar dikekalkan dengan tahap kejelasan penuh."
Teknologi itu menggabungkan dua mod pelengkap. Pengesanan Dinamik menyesuaikan peruntukan kadar bit secara masa nyata untuk mengekalkan perincian dalam pemandangan kompleks dan bergerak pantas. Pengoptimuman Statik pula menggunakan pemampatan ultra tinggi kepada rakaman pegun atau gerakan rendah, mengurangkan beberapa bingkai kepada hanya beberapa puluh bait. Secara bersama, kedua-duanya mengubah pengekodan video daripada penyelesaian saiz universal kepada pendekatan mengekod-atas-permintaan pintar.
Diuji merentas pelbagai senario
Ujian perbandingan dalaman antara H.265 konvensional dan Guanlan Encoding mengesahkan penjimatan kadar bit yang konsisten:
- Kantin (24 jam): penjimatan 49% merentasi turun naik trafik sepanjang hari
- Pintu masuk taman pejabat (30 minit): penjimatan 42% semasa trafik puncak
- Lobi korporat (2 jam): penjimatan 38% dalam persekitaran dalam bangunan standard
- Jalan komersial sibuk (1 jam): penjimatan 18% dalam senario dengan kerumitan tinggi, aktiviti tinggi
Patuh piawaian, migrasi sifar
Memandangkan Guanlan Encoding dibangunkan berasaskan H.265, ia berfungsi lancar dengan penyahkod H.265 sedia ada, peranti Hikvision dan pihak ketiga, serta menyokong analisis AI lanjutan. Format pengekodan, kadar bingkai dan resolusi kekal tidak berubah — menjadikan penerimagunaan mudah untuk projek baharu dan juga projek sedia ada.
Tersedia dalam barisan produk Hikvision
Guanlan Encoding disokong pada Kamera Rangkaian dan PTZ Hikvision DeepinView(X)-Series, Kamera Ultra-Series, Kamera dengan ColorVu 3.0 serta DVR, dengan pengembangan berterusan kepada lebih banyak rangkaian produk. Teknologi itu sesuai untuk pelbagai persekitaran, daripada kampus perusahaan dan rangkaian runcit hingga tempat awam dan kemudahan kritikal.
Dengan membenamkan AI secara langsung ke dalam pengekod penyahkod, Guanlan Encoding mengambil satu langkah ke arah masa depan yang mana setiap bait video dirakam, dimampatkan dan disimpan dengan tujuan jelas. Ini merupakan peralihan daripada pemampatan berasaskan piksel kepada pemampatan berasaskan makna. Untuk mengetahui lebih lanjut, layari laman web Guanlan Encoding, atau hubungi wakil Hikvision kawasan anda untuk menjadualkan demonstrasi langsung.
SOURCE Hikvision
Share this article