Applications d’IA Guanlan : Précision supérieure, coût réduit, interaction plus intelligente

Les systèmes vidéo ont été transformés depuis le lancement par Hikvision de ses modèles d’IA à grande échelle Guanlan en 2025. Aujourd'hui, la détection est beaucoup plus précise, avec beaucoup moins de fausses alarmes, des coûts de stockage vidéo beaucoup moins élevés, et l'interaction du système et la récupération vidéo sont désormais motivées par le langage naturel.

Cela fait plus d’un an que Hikvision a lancé les modèles d’IA à grande échelle de Guanlan. Dans un sens très réel, les systèmes vidéo d’aujourd’hui « comprennent » ce qu’ils regardent. Ils savent également ce qui a déjà été enregistré et, grâce aux innovations du langage naturel, ce que l’utilisateur veut. Ce sont ces éléments qui permettent à un produit de s’adapter au scénario dans lequel il est déployé, offrant des opérations plus sûres, à moindre coût et avec moins de travail manuel.

Qu’est-ce que Guanlan ?

Guanlan est la suite exclusive de modèles d’IA à grande échelle de Hikvision. Il s’agit de la base de l’IA à l’origine du passage de la sécurité vidéo traditionnelle aux solutions d’Internet des objets (AIoT) alimentées par l’IA.

Il s’agit de modèles conçus pour fonctionner à travers la vision par ordinateur, la perception multidimensionnelle et la fusion multimodale, combinant texte, vidéo, audio et autres entrées pour le raisonnement basé sur l’IA.

Le nom provient de l’un des classiques chinois, le Livre de Mencius : pour comprendre l’eau, il faut observer ses vagues. De même, Guanlan perçoit les motifs cachés en sachant exactement où et comment regarder.

Guanlan commence par des modèles de base : de grands modèles de perception IoT couvrant la vision, la fibre optique, l’audio, les rayons X et l’onde millimétrique, ainsi que des modèles multimodaux et linguistiques de grande taille. Ils sont formés avec les connaissances du secteur et le savoir-faire opérationnel, en adaptant les capacités générales à des domaines tels que la sécurité industrielle, les opérations en magasin, la gestion du trafic et l’inspection des infrastructures.

Détection et analyse par IA : Des alarmes sur lesquelles vous pouvez compter

L’analyse traditionnelle lutte contre les scènes complexes. En s’appuyant sur de vastes capacités pré-entraînées, un modèle d’IA Guanlan réduit considérablement les fausses alarmes et les événements manqués. Cela permet au système d’étendre sa détection précise à des comportements spécifiques et à des environnements complexes, aidant ainsi les utilisateurs à atténuer les risques de manière proactive dans divers scénarios.

Protection périmétrique

C’est dans le périmètre qu’une mauvaise détection coûte le plus cher. Les systèmes hérités sont facilement déclenchés par les animaux, la météo et la végétation en mouvement, en enterrant les menaces réelles dans le cadre d’un travail d’évaluation manuel.

Guanlan résout ce problème à la périphérie. Les caméras DeepinViewX exécutent le modèle, réduisant les fausses alarmes de 90 % tout en détectant deux fois plus de caméras traditionnelles, avec deux fois plus d'alarmes répétées sur la même cible. Que vous utilisiez des caméras optiques pour des périmètres courts ou des capteurs thermiques, radar et fibre optique pour de grandes distances, l’IA contribue à réduire le bruit.

Analyses spécifiques au scénario

Au-delà du périmètre, Guanlan dépasse la détection d’objets standard pour signaler les problèmes à haut risque dans des environnements spécialisés. Conçues pour les risques opérationnels reconnus, ces applications réduisent généralement les fausses alarmes de 70 % à 90 %.

• Sécurité et conformité : Par exemple, la détection des équipements de protection individuelle (EPI) sur les sites de construction, la détection des chutes dans les maisons de soins et la détection du tabagisme dans les stations-service. Dans tous les cas, le système surveille en permanence les comportements à risque et déclenche des alertes instantanées.
• Risques opérationnels : Par exemple, la détection des chariots élévateurs dans les parcs logistiques et la détection précoce des incendies et de la fumée dans les sites miniers à l’aide de caméras thermiques à double canal.
• Utilisations spécialisées : Par exemple, la détection d’animaux pour les grandes fermes et la détection d’articles interdits dans les centres de transport, ces derniers étant alimentés par de grands modèles à rayons X et à ondes millimétriques.

La liste des détections ne cesse de croître. Avec les grands modèles d’IA, l’ajout d’une nouvelle capacité nécessite beaucoup moins de données qu’auparavant. Selon les tests en laboratoire, les applications d’IA alimentées par Guanlan nécessitent jusqu’à 90 % d’échantillons d’entraînement en moins que les modèles d’IA conventionnels. Cette efficacité rend les exigences inhabituelles intéressantes, tandis que l'AI Open Platform (AIOP) de Hikvision permet aux utilisateurs et aux partenaires de former leurs propres algorithmes pour des scénarios non couverts par la liste intégrée.

Moteur d’efficacité de l’IA : Faire plus avec moins

L’intelligence de Guanlan va au-delà de la détection précise ; elle agit comme un moteur d’efficacité qui optimise fondamentalement la façon dont les systèmes gèrent le stockage et récupèrent les informations. En réduisant les coûts d'exploitation et en minimisant les temps de réponse, l'ensemble de l'infrastructure vidéo devient plus agile.

Économie de stockage grâce à la compression intelligente du retour sur investissement

L’encodage conventionnel traite chaque partie de la monture comme une pièce qui vaut également la peine d’être conservée. Pour offrir une optimisation révolutionnaire du stockage vidéo, Guanlan Encoding intègre le grand modèle de vision dans le pipeline d’encodage. Avant la compression, l’IA lit ce qui se trouve dans le cadre et sépare les zones qui transportent des informations précieuses de celles qui se répètent. Il utilise une segmentation précise de la région d’intérêt (ROI) pour préserver les détails sur les sujets dynamiques – personnes, véhicules et autres objets clés – tout en appliquant une compression plus importante sur les arrière-plans statiques.

Économies moyennes de stockage comprises entre 30 % et 50 %. Sur un projet à 2 000 canaux enregistrant 1080p à 2 Mbit/s pendant 90 jours, les exigences en matière de disque dur peuvent être réduites de 403 à 202 unités, avec près de la moitié de l’espace de rack économisé, et moins de pression sur la bande passante du réseau. Il est important de noter que Guanlan Encoding fonctionne selon la norme internationale H.265, de sorte que sa sortie reste facilement interopérable avec des appareils tiers conformes.

Rechercher une vidéo en quelques mots seulement

Trouver un moment spécifique dans la vidéo enregistrée a souvent été lent. Un opérateur sait à peu près ce qu’il recherche et n’a aucun moyen de le localiser, sauf en récurant une chronologie.

AcuSeek supprime cette étape. Construit sur un grand modèle multimodal pour la recherche vidéo en langage naturel, il aligne les caractéristiques de l’image avec la signification d’une phrase écrite, de sorte qu’une description devient une requête. Les résultats reviennent en quelques secondes. Le système reconnaît bien plus que les catégories habituelles. Au-delà des personnes, des véhicules et des deux-roues, il comprend des objets et des détails spécifiques : « bagage à roulettes », « chariot d’achat », « chien blanc » ou « cycliste à vélo électrique sans casque ».

Le fonctionnement est délibérément simple. Les recherches s’exécutent sur l’enregistreur ou à distance via l’application Hik-Connect et HikCentral Professional, où elles peuvent être réduites par heure et par emplacement. La saisie vocale fonctionne avec le texte et le système comprend plus de 30 langues. 

En outre, OpenAlert fait passer cette capacité de la recherche réactive à la surveillance proactive. Décrivez une cible dans le texte, par exemple « une personne poussant un chariot » ou « un homme tenant une boîte », et le système déclenche une alerte la prochaine fois qu’il apparaît. Il est idéal pour les scénarios où la transmission d’alarmes en temps réel n’est pas une priorité.

L’IA en action : Applications industrielles

Les sections précédentes ont couvert une variété d’applications d’IA Guanlan. Cette section explore comment Guanlan AI est affinée pour résoudre des défis spécifiques à l’industrie, en utilisant la gestion du commerce de détail et du trafic comme exemples.

Vente au détail

Les résultats d’un magasin sont épuisés aussi facilement par une vente manquée que par un article volé. Alors que l’IA suit en permanence l’ampleur des rayons avec un seuil prédéfini et rappelle au personnel de réapprovisionner, l’impact le plus immédiat de Guanlan est d’arrêter les sorties non payées au sol.

Deux exemples classiques sont la dissimulation et le vol de chariot. Avec la dissimulation, un article se glisse généralement dans un sac, une poche ou sous un manteau. Un serveur Hikvision analysant le flux vidéo signale l’action au fur et à mesure, de sorte que la sécurité est assurée pendant que la personne est encore dans le magasin.

Les paniers volés représentent un coût opérationnel persistant pour de nombreux magasins de détail. L’IA, qui s’exécute sur un NVR DeepinMind, peut surveiller les zones de retour désignées pour le franchissement de ligne virtuel, en envoyant instantanément des alertes à HikCentral Professional lorsque les chariots quittent la zone de retour.

Dans le magasin Oasis Brackenfell de Liquor City en Afrique du Sud, les mêmes analyses alimentées par Guanlan sont exécutées en continu dans l’atelier, et le directeur du magasin signale une meilleure planification, un service plus rapide et une réduction des pertes. Regardez la vidéo de l’histoire pour voir cela en action.

Trafic

La surveillance du trafic est notoirement difficile. Après tout, une scène routière est pleine de choses qui ressemblent à ce que les opérateurs recherchent. Par exemple, à partir de l’angle de la caméra, un poteau lumineux peut ressembler à un objet tombé sur l’autoroute ; un barrage routier peut ressembler à un véhicule arrêté ; et les feux de véhicule la nuit peuvent ressembler à des piétons. Regardez de plus près à l’intérieur des véhicules et le problème se répète, bien que dans un cadre beaucoup plus petit. Les ceintures de sécurité, par exemple, peuvent être proches des vêtements du conducteur en couleur et en forme, et une main levée près de la tête du conducteur ne tient pas nécessairement un téléphone. 

Parce qu’ils lisent l’ensemble de la scène plutôt que l’objet isolément, les produits Guanlan Automatic Incident Detection (AID) sont capables de reconnaître plus de 16 types d’événements routiers et de réduire les fausses alarmes de 60 %. Les caméras de point de contrôle reconnaissent plus de 20 types de violation et réduisent de 75 % les fausses détections d’utilisation du téléphone et de violations de la ceinture de sécurité, tandis que les caméras ANPR pour les routes urbaines atteignent une précision de 95 % sur la couleur, le type et la marque du véhicule.

Cependant, la détection n'est que la moitié de l'équation. En utilisant des données de perception multidimensionnelles telles que le débit du véhicule, la vitesse moyenne et la longueur de file d’attente, le système va au-delà des calendriers fixes rigides pour l’optimisation du signal adaptatif alimentée par l’IA, en coordonnant les ondes vertes à travers les intersections séquentielles afin que le trafic continue de bouger.

Bonifacio Global City aux Philippines en est un excellent exemple, où le contrôle adaptatif est mis en œuvre sur 46 intersections, réduisant les retards moyens d’intersection de 19,6 % et augmentant les vitesses de pointe matinales de 20,2 %.

La prochaine frontière : Logiciel en tant qu’agent d’IA

Qu’il s’agisse de sécuriser un magasin de détail ou d’optimiser un réseau de trafic, ces applications d’IA excellent pour fournir une intelligence précise. Traditionnellement, le système s’arrête là : il transmet à l’utilisateur une alarme plus propre ou une recherche plus rapide, et l’utilisateur l’emporte à partir de là. 

Mais ce paradigme change. Le logiciel vidéo commence à interpréter ce qu’il voit, à répondre en langage clair et, dans certains cas, à agir sur ce qu’il trouve.

C’est là que le nouvel agent HIKO AI de Hikvision, qui arrive sur la plateforme HikCentral Professional et l’application Hik-Connect, modifie entièrement l’interaction. Il se situe entre le système et l’utilisateur, transformant des configurations complexes en commandes conversationnelles simples.

HIKO agit en tant qu’assistant d’IA qui exécute instantanément des instructions administratives, comme la configuration de l’accès des visiteurs par rapport à un numéro de plaque ou l’extraction d’un rapport de présence simplement en le demandant. Il fonctionne comme un Gardien de l’IA, remplaçant les configurations de règle par une commande en langage naturel (par ex., « M’alerter lorsque le passage est bloqué »), marquant chaque alarme avec un résumé écrit et composant des avertissements audio contextuels de la scène. Enfin, en tant que moteur de recherche par IA, il reconstruit le chemin de mouvement complet d’une personne, à travers la vidéo, les enregistrements de porte et les lectures ANPR, simplement parce que l’opérateur a demandé : « Où est allé l’homme en chemise bleue ? »

En fin de compte, Guanlan s’efforce de fournir des informations concrètes pour chaque secteur afin de transformer l’efficacité et la rentabilité de la résolution des défis opérationnels. La détection prend moins de temps à examiner, les nouvelles capacités prennent moins de données à entraîner et les archives prennent quelques secondes à rechercher. Et maintenant, la réponse commence à arriver sous forme de résumé, d’avertissement plus intelligent ou d’action déjà prise. Pour toute personne exécutant ces systèmes, l’avenir est clair : la question est fondamentalement passée de ce qu’un appareil peut détecter à ce que vous lui demanderiez de rechercher.

En savoir plus

Pour en savoir plus sur les capacités d’IA Guanlan de Hikvision sur vos sites, contactez Hikvision ou votre distributeur local.

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