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Hikvision integra inteligencia artificial en compresión de video con Guanlan Encoding, reduciendo costos de almacenamiento hasta en un 50%

21 de mayo de 2026 – Hikvision anunció hoy el lanzamiento de Guanlan Encoding, una tecnología de compresión de video potenciada por inteligencia artificial que ofrece un ahorro de almacenamiento promedio del 30% al 50% sin comprometer la calidad del metraje crítico.

 

A medida que las resoluciones aumentan, los canales se expanden y los períodos de retención se extienden, el almacenamiento se ha convertido en uno de los factores de costo dominante en seguridad por video. Guanlan Encoding está construido sobre el estándar internacional H.265 y funciona con el Modelo de IA a Gran Escala Guanlan de Hikvision. Amplía la tecnología Guanlan desde el análisis de video hasta la cadena de codificación.

 

En instalaciones de seguridad, especialmente las de gran escala, Guanlan Encoding puede reducir a la mitad los requisitos de disco duro y el espacio en rack, al tiempo que disminuye significativamente el consumo de energía a largo plazo — lo que reduce el costo total de propiedad durante todo el ciclo de vida del proyecto.

 

Mantén el enfoque, reduce el almacenamiento

Los códecs convencionales tratan cada píxel de igual manera, lo que obliga a los operadores a elegir entre imágenes de mayor definición y un almacenamiento más eficiente. Guanlan Encoding elimina ese dilema. Identifica objetos clave en una escena — como personas y vehículos — y los conserva con claridad total mediante una segmentación precisa de Región de Interés (ROI), mientras comprime ultra-ativamente los datos redundantes del fondo.

 

"La eficiencia de almacenamiento casi siempre ha tenido un costo en calidad — hasta ahora," dijo Jason Yang, Vicepresidente del Centro de Negocios Internacionales de Hikvision. "Guanlan Encoding analiza primero la imagen — luego decide qué vale la pena conservar con claridad total."

 

La tecnología combina dos modos complementarios. Dynamic Sensing adapta la asignación de bitrate en tiempo real para preservar el detalle en escenas complejas y con movimiento rápido. Static Optimization aplica compresión ultra-alta a footage estático o con poco movimiento, reduciendo algunos cuadros a apenas unas pocas decenas de bytes. Juntos, cambian la codificación de video de una solución única hacia un enfoque inteligente de codificación bajo demanda.

 

Probado en diversas escenas

Las pruebas comparativas internas entre H.265 convencional y Guanlan Encoding confirman ahorros de bitrate consistentes:

  • Comedor (24 horas): 49% de ahorro a lo largo de las fluctuaciones de tráfico durante todo el día
  • Entrada de parque corporativo (30 minutos): 42% de ahorro durante tráfico pico
  • Lobby corporativo (2 horas): 38% de ahorro en un entorno interior estándar
  • Calle comercial concurrida (1 hora): 18% de ahorro en una escena de alta complejidad y alta actividad

 

Compatible con estándares, sin migración

Dado que Guanlan Encoding está construido sobre H.265, funciona sin problemas con decodificadores H.265 existentes, dispositivos de Hikvision y de terceros, y soporta análisis avanzado con IA. El formato de codificación, la tasa de cuadros y la resolución permanecen sin cambios — lo que hace que la adopción sea directa tanto para proyectos nuevos como existentes.

 

Disponible en las líneas de productos de Hikvision

Guanlan Encoding es compatible con las cámaras de red y PTZ Hikvision DeepinView(X)-Series, cámaras Ultra-Series, cámaras con ColorVu 3.0 y DVRs, con expansión continua a más líneas de productos. La tecnología es adecuada para una amplia variedad de entornos, desde campuses empresariales y cadenas de retail hasta espacios públicos e instalaciones críticas.

 

Al integrar inteligencia artificial directamente en el códec, Guanlan Encoding marca un paso hacia un futuro donde cada byte de video se captura, comprime y almacena con intención. Este es el cambio de compresión por píxel a compresión por significado. Para obtener más información, visita la página de Guanlan Encoding, o contacta a tu representante regional de Hikvision para agendar una demostración en vivo.

Guanlan large-scale AI models 

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  • Guanlan Encoding es una tecnología de compresión de video con IA que Hikvision ha integrado en su portafolio. Para conocer la disponibilidad específica por modelo, serie de cámaras o NVRs, es necesario consultar la documentación técnica oficial o contactar directamente con el soporte de Hikvision, ya que la disponibilidad puede variar según la línea de producto y la región.

  • Guanlan Encoding trabaja como una capa de optimización sobre los estándares de compresión existentes. La tecnología utiliza inteligencia artificial para identificar y preservar la calidad en regiones críticas del frame (como personas, vehículos y matrícula) mientras aplica mayor compresión en áreas de menor relevancia. Esto permite mantener la calidad del metraje útil sin depender únicamente de los ajustes manuales tradicionales de H.265 o H.264.

  • Guanlan Encoding no requiere infraestructura especial más allá de los dispositivos Hikvision compatibles. Al reducir el tamaño de los archivos de video entre un 30% y 50%, permite aprovechar mejor la capacidad existente de discos duros en NVRs y sistemas de almacenamiento NAS o SAN, lo que puede posponer inversiones en ampliación de capacidad de almacenamiento.

  • Al comprimir los archivos de video de manera más eficiente, Guanlan Encoding reduce el bitrate necesario para mantener la calidad del video. Esto se traduce en menor consumo de ancho de banda durante la transmisión y visualización en vivo, lo cual es especialmente ventajoso en proyectos con múltiples cámaras, conexiones remotas o limitaciones de conectividad.

  • Los porcentajes de ahorro mencionados representan promedios en condiciones normales de operación. El rendimiento puede variar dependiendo de factores como la complejidad de la escena, la cantidad de movimiento, las condiciones de iluminación y la configuración de las reglas de analítica de video. La tecnología prioriza la calidad en regiones con objetos detectados por IA, por lo que escenas con alta variabilidad o movimiento constante pueden mostrar resultados diferentes al promedio.

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