Wie groß angelegte KI die Entwicklung der Videokodierung hin zu intelligentem Verständnis vorantreibt

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Weltweit sind rund um die Uhr Hunderte Millionen Sicherheitskameras im Einsatz, und der branchenweite Umstieg auf HD- und 4K+-Auflösungen – in Verbindung mit einer steigenden Anzahl von Kanälen und längeren Aufbewahrungsfristen – sorgt für ein explosives Wachstum im Bereich der Videospeicherung. Unterdessen bleiben die Preise für Festplatten weiterhin unbeständig, und die Budgets für Speichersysteme in Unternehmen steigen weiter an. Dieser Druck wird noch dadurch verstärkt, dass bei der herkömmlichen Codierung jedes Pixel einheitlich komprimiert wird, sodass leere Hintergründe und wichtige Ziele gleich behandelt werden. Da etwa 70 % der Videosicherheitsaufnahmen aus statischen oder unwesentlichen Szenen bestehen, verschwendet dieser Einheitsansatz enorm viel Speicherplatz für unwesentliche Inhalte.

Der nächste Entwicklungsschritt geht über die Komprimierung hinaus und hin zur KI-gestützten semantischen Analyse. Technologien wie Hikvisions Guanlan-Codierung nutzen groß angelegte visuelle KI-Modelle, um eine selektive Komprimierung auf der Grundlage von Bereichen von Interesse (ROI) zu ermöglichen. Wichtige Motive wie Personen und Fahrzeuge behalten ihre hochauflösenden Details bei, während statische Hintergründe stark komprimiert werden, wodurch der Speicherbedarf drastisch reduziert wird, ohne dass dabei wesentliche Informationen verloren gehen.

SourceSecurity.com und Hikvision haben gemeinsam ein neues Whitepaper veröffentlicht, in dem untersucht wird, wie intelligente Videokodierung auf Basis groß angelegter KI die Speichereffizienz und die Nutzbarkeit von Videomaterial neu definiert.

Die wichtigsten Vorteile der KI-gestützten Videokodierung im großen Maßstab:

30–50 % Speicherplatzersparnis: Bei einem Projekt mit 2.000 Videokanälen (1080p bei 2 Mbit/s) und einer Aufbewahrungsdauer von 90 Tagen reduziert Guanlan Encoding den Festplattenbedarf um 50 % (von 403 auf 202 Einheiten). Dies bedeutet über einen Zeitraum von fünf Jahren Einsparungen von 50 % bei den Kosten für Hardware, Rack-Platz und Strom, wodurch die Projektkosten ohne Effizienzverlust deutlich gesenkt werden.
HD-Detailerhaltung: Durch präzise ROI-Segmentierung werden hochauflösende Details bei dynamischen Motiven wie Personen und Fahrzeugen erhalten, während statische Hintergründe einer Komprimierung mit extrem hohem Kompressionsverhältnis unterzogen werden, wodurch die Bitraten deutlich reduziert werden. Im Gegensatz dazu behandelt die herkömmliche Komprimierung die gesamte Szene einheitlich, wodurch wichtige Ziele oft unscharf werden und die nachgelagerten KI-Analysen beeinträchtigt werden. Die Guanlan-Kodierung beseitigt diesen Kompromiss, sorgt für scharfe Darstellung wichtiger Details und ermöglicht eine echte Kodierung nach Bedarf.
Bandbreitenoptimierung: Durch die Priorisierung wichtiger Inhalte liefert die intelligente Videoanalyse Videos in HD-Qualität über eine SD-Bandbreite und senkt so den Datenverbrauch bei der Übertragung und Wiedergabe. Beim Remote Viewing können Nutzer auf Details in HD-Qualität zugreifen, wobei weitaus weniger Bandbreite als beim herkömmlichen Streaming benötigt wird, sodass wichtige Informationen auch über Netzwerke mit begrenzter Bandbreite zugänglich bleiben.
Nahtlose Inbetriebnahme: Analoge Kameras lassen sich ohne Austausch direkt an Guanlan-Encoding-DVRs anschließen. Neue Projekte profitieren von KI-fähigen Front-End-Kameras, während bei Nachrüstungen mit Back-End-Geräten maximale Kosteneffizienz erzielt wird.

KI-gestützte Kodierung verwandelt die Videsicherheit von einer passiven, einheitlichen Aufzeichnung in eine proaktive, inhaltsorientierte Speicherung – wodurch Betriebskosten gesenkt, die Bandbreite optimiert und die forensische Genauigkeit verbessert werden.

Laden Sie das vollständige Whitepaper herunter und erfahren Sie, wie intelligente Codierung die Videocodierung von einer Einheitslösung hin zu einem intelligenten „Codieren nach Bedarf“-Ansatz verändert.