בלוג
Topic
All
AIoT
SMB Solutions
Products and technologies
Industries
All
קמעונאות
Traffic
חינוך
לוגיסטיקה
Banking
Building
Energy
Manufacturing
Sports
Sustainability
Business trends
Cybersecurity
Partner and customer experience
Network camera
Thermal
CSR
AI
Events
Alarm
ESG
Access control
Video Intercom
Security Operations
Trends
LED
Software
Resources and events
IFPD
WonderHub
Virtual Production
Hikvision eLearning
Tourism
Perimeter Security
Guanlan
Search blog
בלוג
Filter
Cancel
Topic
All
AIoT
SMB Solutions
Products and technologies
Industries
All
קמעונאות
Traffic
חינוך
לוגיסטיקה
Banking
Building
Energy
Manufacturing
Sports
Sustainability
Business trends
Cybersecurity
Partner and customer experience
Network camera
Thermal
CSR
AI
Events
Alarm
ESG
Access control
Video Intercom
Security Operations
Trends
LED
Software
Resources and events
IFPD
WonderHub
Virtual Production
Hikvision eLearning
Tourism
Perimeter Security
Guanlan
Submit
Reset

יישומי הבינה המלאכותית של Guanlan: דיוק גבוה יותר, עלות נמוכה יותר, אינטראקציה חכמה יותר

מערכות הווידאו עברו שינוי משמעותי מאז ש-Hikvision השיקה את מודלי הבינה המלאכותית רחבי-ההיקף שלה, Guanlan, בשנת 2025. כיום, יכולות הזיהוי מדויקות הרבה יותר ומלוות בפחות התראות שווא; עלויות האחסון של הווידאו נמוכות בהרבה; והאינטראקציה עם המערכת ושליפת הווידאו מתבצעות כעת באמצעות שפה טבעית.

חלפה למעלה משנה מאז השיקה Hikvision את מודלי הבינה המלאכותית רחבי-ההיקף מסדרת Guanlan. במובן הממשי ביותר, מערכות הווידאו של ימינו "מבינות" את מה שהן רואות. הן גם יודעות מה כבר תועד, ובזכות חידושים בתחום השפה הטבעית - הן מבינות מה המשתמש רוצה. יכולות אלו מאפשרות למוצר להתאים לתרחיש שבו הוא מוצב, ובכך להבטיח תפעול בטוח יותר, בעלות נמוכה יותר ועם פחות עבודה ידנית.

 

מה זה גואנלאן?

 

Guanlan היא חבילת המודלים הקניינית של Hikvision, המבוססת על בינה מלאכותית (AI) בהיקף נרחב. היא מהווה את תשתית הבינה המלאכותית העומדת בבסיס המעבר של החברה מאבטחת וידאו מסורתית לפתרונות AIoT (שילוב של בינה מלאכותית ואינטרנט של הדברים).

 

אלו מודלים שנועדו לפעול בתחומי הראייה הממוחשבת, התפיסה הרב־ממדית והמיזוג הרב־מודאלי - המשלב טקסט, וידאו, אודיו וקלטים נוספים לצורך הסקת מסקנות באמצעות בינה מלאכותית.

 

מקור השם באחת מיצירות המופת הסיניות הקלאסיות, ספר מנציוס: כדי להבין את המים, יש להתבונן בגליהם. באופן דומה, Guanlan מזהה דפוסים נסתרים בזכות היכולת לדעת בדיוק היכן וכיצד להתבונן.

 

Guanlan מבוססת על מודלי יסוד - מודלים גדולים לתפיסה ולחישה ב־IoT, הכוללים ראייה, חישה באמצעות סיבים אופטיים, אודיו, קרני רנטגן וגלים מילימטריים, לצד מודלי שפה גדולים ומודלים רב־מודאליים.

מודלים אלו עוברים אימון נוסף באמצעות ידע ענפי וידע מעשי בתפעול, כדי להתאים את יכולותיהם הכלליות לתחומים כגון בטיחות בתעשייה, תפעול חנויות, ניהול תנועה ובדיקת תשתיות.

זיהוי וניתוח מבוססי בינה מלאכותית: התראות שניתן לסמוך עליהן

 

ניתוחים מסורתיים מתמודדים עם סצנות מורכבות. על ידי שימוש ביכולות רחבות שאומנו מראש, מודל הבינה המלאכותית של Guanlan מפחית משמעותית אזעקות שווא ואירועים שהוחמצו. זה מאפשר למערכת להרחיב את הזיהוי המדויק שלה להתנהגויות ספציפיות ולסביבות מורכבות - ובכך לסייע למשתמשים לצמצם באופן יזום סיכונים בתרחישים שונים.

 

הגנה היקפית

ההיקף הוא המקום שבו גילוי שגוי עולה הכי הרבה. מערכות מדור קודם מופעלות בקלות על ידי בעלי חיים, מזג אוויר וצמחייה נעה, וקוברות איומים אמיתיים תחת עבודת הערכה ידנית.

 

Guanlan מטפלת בבעיה זו ברמת הקצה (edge). מצלמות DeepinViewX מריצות את המודל ומפחיתות התראות שווא ב-90%, תוך זיהוי בטווח כפול מזה של מצלמות רגילות ומחצית מכמות ההתראות החוזרות על אותה מטרה. בין אם נעשה שימוש במצלמות אופטיות עבור היקפים מצומצמים, ובין אם נעשה שימוש בחיישנים תרמיים, רדאר או סיבים אופטיים לכיסוי מרחקים עצומים - הבינה המלאכותית מסייעת בהפחתת "הרעש" במערכת.

 

ניתוח נתונים מותאם-תרחיש

מעבר לניטור ההיקפי, Guanlan חורגת מעבר לזיהוי אובייקטים סטנדרטי כדי להתריע על בעיות בעלות סיכון גבוה בסביבות ייעודיות. יישומים אלו, שתוכננו להתמודד עם סיכונים תפעוליים מוכרים, מפחיתים בדרך כלל את שיעור ההתראות השגויות ב-70% עד 90%.

  • בטיחות ועמידה בתקנים: דוגמאות לכך כוללות זיהוי שימוש בציוד מגן אישי (PPE) באתרי בנייה, זיהוי נפילות בבתי אבות וזיהוי עישון בתחנות דלק. בכל המקרים, המערכת מנטרת באופן רציף אחר התנהגויות מסוכנות ומפעילה התראות מיידיות.
  • סיכונים תפעוליים: דוגמאות לכך כוללות זיהוי מלגזות בפארקים לוגיסטיים, וכן גילוי מוקדם של אש ועשן באתרי כרייה באמצעות מצלמות תרמיות דו-ערוציות.
  • שימושים ייעודיים: דוגמאות לכך כוללות זיהוי בעלי חיים בחוות גדולות וזיהוי פריטים אסורים במוקדי תחבורה - כאשר האחרון מתבסס על מודלים רחבי-היקף של קרני רנטגן וגלי מילימטר.

רשימת מצבי הזיהוי ממשיכה להתרחב. במודלים גדולים של בינה מלאכותית (AI), הוספת יכולת חדשה דורשת כמות נתונים קטנה בהרבה מבעבר. על סמך בדיקות מעבדה, יישומי בינה מלאכותית המבוססים על טכנולוגיית Guanlan דורשים עד 90% פחות דגימות אימון בהשוואה למודלים קונבנציונליים. יעילות זו הופכת את המענה לדרישות ייחודיות לכדאי, בעוד שפלטפורמת ה-AI הפתוחה (AIOP) של Hikvision מאפשרת למשתמשים ולשותפים לאמן אלגוריתמים משלהם עבור תרחישים שאינם כלולים ברשימה המובנית.

מנוע יעילות מבוסס בינה מלאכותית: לעשות יותר בפחות

הבינה של Guanlan חורגת מעבר לזיהוי מדויק; היא משמשת כמנוע יעילות המבצע אופטימיזציה יסודית לאופן שבו מערכות מנהלות אחסון ושולפות מידע. הודות להפחתת עלויות תפעול וצמצום זמני תגובה, היא הופכת את תשתית הווידאו כולה לגמישה וזריזה יותר.

 

חיסכון באחסון באמצעות דחיסה חכמה מבוססת-ROI

קידוד קונבנציונלי מתייחס לכל חלק בפריים כאל חלק שווה ערך לשמירה. כדי לספק אופטימיזציה פורצת דרך של אחסון וידאו, Guanlan Encoding משלב את מודל הראייה הגדולה בצינור הקידוד. לפני הדחיסה, הבינה המלאכותית קוראת את מה שנמצא בפריים ומפרידה בין האזורים הנושאים מידע חשוב לאלה שחוזרים על עצמם. היא משתמשת בפילוח מדויק של אזור עניין (ROI) כדי לשמר פרטים בנושאים דינמיים - אנשים, כלי רכב ואובייקטים מרכזיים אחרים - תוך יישום דחיסה כבדה יותר על רקעים סטטיים.

החיסכון בנפח האחסון נע בממוצע בין 30% ל-50%. בפרויקט הכולל 2,000 ערוצים המקליטים ברזולוציית 1080p ובקצב נתונים של 2 Mbps למשך 90 יום, ניתן לצמצם את דרישות הדיסקים הקשיחים (HDD) מ-403 ל-202 יחידות; במקביל, מתקבל חיסכון של כמעט מחצית משטח הארון (rack space) ומופחת העומס על רוחב הפס של הרשת. חשוב לציין כי טכנולוגיית הקידוד של Guanlan פועלת בהתאם לתקן הבינלאומי H.265, כך שהפלט שלה תואם באופן מלא וללא תקלות להתקנים של צד שלישי העומדים בתקן זה.

 

חיפוש סרטון באמצעות מילים ספורות בלבד

איתור רגע ספציפי בווידאו מוקלט הוא לעיתים קרובות תהליך איטי. המפעיל יודע פחות או יותר מה הוא מחפש, אך אין לו דרך לאתר את הנקודה המדויקת אלא באמצעות גלילה לאורך ציר הזמן.

 

AcuSeek מייתרת את השלב הזה. המערכת, המבוססת על מודל רב-אופני (multimodal) רחב-היקף לחיפוש וידאו באמצעות שפה טבעית, מתאימה בין מאפייני התמונה לבין המשמעות של ביטוי כתוב, כך שתיאור הופך לשאילתת חיפוש. התוצאות מתקבלות בתוך שניות. המערכת מזהה הרבה מעבר לקטגוריות המקובלות; מעבר לזיהוי אנשים, כלי רכב ודו-גלגליים, היא מזהה עצמים ופרטים ספציפיים, כגון "מזוודה על גלגלים", "עגלת קניות", "כלב לבן" או "רוכב אופניים חשמליים ללא קסדה".

התפעול פשוט במכוון. פעולות החיפוש מתבצעות במכשיר ההקלטה או מרחוק - באמצעות האפליקציה Hik-Connect ותוכנת HikCentral Professional - ומאפשרות למקד את התוצאות לפי זמן ומיקום. המערכת תומכת בקלט קולי לצד קלט טקסטואלי, ומסוגלת לזהות למעלה מ-30 שפות.

 

יתרה מכך, OpenAlert מעבירה יכולת זו מחיפוש תגובתי לניטור יזום. ניתן לתאר מטרה בטקסט - למשל "אדם הדוחף עגלה" או "גבר המחזיק ארגז" - והמערכת תפעיל התראה בפעם הבאה שבה תופיע מטרה כזו. הפתרון אידיאלי למצבים שבהם קבלת התראה בזמן אמת אינה בראש סדר העדיפויות.

 

בינה מלאכותית בפעולה: יישומים תעשייתיים

 

החלקים הקודמים סקרו מגוון יישומים של Guanlan AI. חלק זה בוחן כיצד Guanlan AI עוברת התאמה מדויקת (fine-tuning) כדי לפתור אתגרים תעשייתיים ספציפיים, תוך שימוש בתחומי הקמעונאות וניהול התנועה כדוגמאות.

 

קמעונאות

השורה התחתונה של החנות נפגעת באותה מידה ממכירה שהוחמצה כמו מגניבת מוצר. בעוד שבינה מלאכותית עוקבת ללא הרף אחר רמת המלאי על המדפים בהתבסס על סף מוגדר מראש ומתריעה בפני הצוות על הצורך במילוי מחדש, ההשפעה המיידית ביותר של מערכת Guanlan באה לידי ביטוי במניעת יציאה מהחנות ללא תשלום.

 

שתי דוגמאות קלאסיות הן הסתרת פריט וגניבת עגלת קניות. במקרה של הסתרה, הפריט מוכנס בדרך כלל לתיק, לכיס או מתחת למעיל; שרת של Hikvision המנתח את זרם הווידאו מזהה את הפעולה בזמן אמת, כך שאנשי האבטחה מקבלים התראה בעוד החשוד עדיין נמצא בתוך החנות.

 

עגלות קניות גנובות מהוות עלות תפעולית מתמשכת עבור חנויות קמעונאיות רבות. מערכת בינה מלאכותית, הפועלת על גבי מכשיר DeepinMind NVR, מסוגלת לנטר אזורי החזרה ייעודיים ולזהות חציית קו וירטואלי, תוך שליחת התראות מיידיות לתוכנת HikCentral Professional ברגע שעגלות יוצאות מאזור ההחזרה.

 

בסניף Oasis Brackenfell של רשת Liquor City בדרום אפריקה, כלי ניתוח הנתונים המבוססים על טכנולוגיית Guanlan פועלים ברציפות בחלל החנות; מנהל הסניף מדווח על תכנון משופר, שירות מהיר יותר וצמצום אובדן מלאי. צפו בסרטון כדי לראות זאת בפעולה.

תנועה

ניטור תנועה הוא משימה המוכרת כמאתגרת במיוחד. הרי סביבת הכביש מלאה בעצמים המזכירים את הדברים שהמפעילים מחפשים לאתר. כך למשל, מנקודת המבט של המצלמה, עמוד תאורה עשוי להיראות כמו עצם שנפל על הכביש; מחסום דרכים עלול להידמות לרכב שעצר; ואורות רכב בשעות הלילה עשויים להיראות כמו הולכי רגל. אם בוחנים מקרוב את המתרחש בתוך הרכב, הבעיה חוזרת על עצמה, אם כי בקנה מידה קטן יותר: חגורות בטיחות, למשל, עשויות להיות דומות בצבען ובצורתן לבגדי הנהג, ויד המורמת בקרבת ראשו של הנהג אינה בהכרח אוחזת בטלפון.

 

הודות ליכולתן לנתח את הזירה כולה ולא רק את האובייקט המבודד, מערכות Guanlan לזיהוי אוטומטי של אירועים (AID) מסוגלות לזהות למעלה מ-16 סוגי אירועים בכביש ולהפחית את שיעור ההתראות השגויות ב-60%. מצלמות בנקודות ביקורת (Checkpoint) מזהות יותר מ-20 סוגי עבירות ומפחיתות ב-75% את הזיהויים השגויים של שימוש בטלפון ואי-חגירת חגורת בטיחות, בעוד שמצלמות ANPR עירוניות מגיעות לדיוק של 95% בזיהוי צבע הרכב, סוגו והיצרן שלו.

 

עם זאת, זיהוי הוא רק חצי מהמשוואה. באמצעות נתוני תפיסה רב-ממדיים כמו זרימת כלי רכב, מהירות ממוצעת ואורך תור, המערכת עוברת מעבר ללוחות זמנים נוקשים וקבועים לאופטימיזציה אדפטיבית של אותות המונעת על ידי בינה מלאכותית, ומתאמת גלים ירוקים בצמתים עוקבים כך שהתנועה תמשיך לנוע.

 

דוגמה מצוינת לכך היא בוניפציו גלובל סיטי (Bonifacio Global City) בפיליפינים, שם מיושמת מערכת בקרה אדפטיבית ב-46 צמתים; המערכת הביאה להפחתה של 19.6% בזמן ההמתנה הממוצע בצמתים ולהעלאת המהירות ב-20.2% בשעות השיא של הבוקר.

החזית הבאה: תוכנה כסוכן בינה מלאכותית

 

בין אם מדובר באבטחת חנות קמעונאית ובין אם בייעול רשת תנועה, יישומי בינה מלאכותית אלו מצטיינים באספקת מידע מודיעיני מדויק. באופן מסורתי, המערכת עוצרת בנקודה זו - היא מספקת למשתמש התרעה "נקייה" יותר או תוצאות חיפוש מהירות יותר, והמשתמש ממשיך משם.

 

אולם הפרדיגמה הזו משתנה. תוכנות וידאו מתחילות לפרש את מה שהן רואות, להשיב בשפה פשוטה, ובמקרים מסוימים - לפעול בהתבסס על הממצאים.

 

כאן בדיוק משנה סוכן ה-AI החדש של Hikvision - ה-HIKO, הזמין בפלטפורמת HikCentral Professional ובאפליקציית Hik-Connect - את אופי האינטראקציה לחלוטין. הוא פועל כמתווך בין המערכת לבין המשתמש, והופך הגדרות מורכבות לפקודות שיחתיות פשוטות.

 

HIKO משמש כעוזר בינה מלאכותית שמבצע הוראות אדמיניסטרטיביות באופן מיידי - כמו הגדרת גישת מבקרים מול מספר לוחית רישוי או שליפת דוח נוכחות רק על ידי בקשה. הוא מתפקד כשומר בינה מלאכותית, מחליף הגדרות כללים בפקודה בשפה טבעית (למשל, "התריע לי כאשר המעבר חסום"), מתייג כל אזעקה בסיכום כתוב ומרכיב אזהרות קוליות הקשריות מהזירה. לבסוף, כמנוע חיפוש מבוסס בינה מלאכותית, הוא משחזר את נתיב התנועה המלא של אדם - על פני וידאו, רישומי דלתות וקריאות ANPR - פשוט משום שהמפעיל שאל, "לאן נעלם האיש בחולצה הכחולה?"

 

בסופו של דבר, גואנלן שואפת לספק תובנות מהעולם האמיתי לכל תעשייה כדי לשפר את היעילות והחסכוניות של פתרון אתגרים תפעוליים. זיהוי לוקח פחות זמן לסקירה, יכולות חדשות דורשות פחות נתונים לאימון, וחיפוש בארכיונים לוקח שניות. ועכשיו, התשובה מתחילה להגיע כסיכום, אזהרה חכמה יותר, או פעולה שכבר ננקטה. עבור כל מי שמפעיל את המערכות הללו, העתיד ברור: השאלה השתנתה באופן מהותי ממה מכשיר יכול לזהות למה שהיית מבקש ממנו לחפש.

גלו עוד

 

למידע נוסף על האופן שבו יכולות ה-AI של Hikvision מסדרת Guanlan ייראו באתרים שלכם, צרו קשר עם Hikvision או עם המפיץ/מתקין שלכם.

שאלות נפוצות

  • Guanlan מנתחת סצנות מורכבות באמצעות מודלים של בינה מלאכותית (AI) רחבי-היקף וידע תעשייתי שנלמד מראש. בפועל, המשמעות היא הפחתה של 70% עד 90% במספר ההתראות השגויות בהשוואה למערכות קונבנציונליות לניתוח וידאו מבוסס-AI, וכן יכולת חדשה הדורשת עד 90% פחות דגימות אימון לצורך פיתוחה.

  • בשלב זה ניתן לבצע את המימוש. הפלטפורמה הפתוחה לבינה מלאכותית (AIOP) של Hikvision מאפשרת למשתמשים ולשותפים לאמן אלגוריתם המותאם לצרכיהם הספציפיים ולטעון אותו למצלמה או למכשיר הקלטה התומכים ב-AIOP; בכך מתאפשרת הרחבת יכולות הזיהוי גם לתרחישים שאינם מכוסים על ידי האלגוריתמים המובנים.

  • הדבר תלוי במיקום הבעיה. רוב מודלי הזיהוי פועלים בקצה (edge) - כלומר, בתוך המצלמה עצמה. מודלים אחרים פועלים על גבי חומרה מרכזית (back-end), כגון מערכות NVR ושרתים; גישה זו מאפשרת לאתר לשמר את המצלמות הקיימות ולשדרג רק את המערכת המרכזית לצורך הוספת יכולות ניתוח (אנליטיקה). יתרה מכך, לא מדובר רק בווידאו: זיהוי חפצים אסורים מתבסס על מודלים הפועלים בטכנולוגיות רנטגן או גלים מילימטריים (millimeter-wave) במסגרת מערכות בידוק ביטחוני.

  • לא. טכנולוגיית הקידוד Guanlan מייצרת פלט H.265 סטנדרטי. המודל קובע כיצד יחולק קצב הסיביות (bitrate) בתוך הפריים - תוך מתן דגש על פרטים באנשים ובכלי רכב וביצוע דחיסה חזקה יותר באזורי רקע סטטיים - אך הזרם (stream) המתקבל הוא בפורמט H.265. כל מערכת VMS, מפענח או מערכת אחסון התומכים ב-H.265 יתמכו גם בפורמט זה, ונפח האחסון הנדרש יקטן ב-30% עד 50% מבלי שיידרש שינוי כלשהו במערכות ההמשך.

  • לא. AcuSeek מזהה ומבינה למעלה מ-30 שפות - הן בטקסט והן בקול - כך שהמפעיל יכול לבצע חיפוש בשפה שבה הוא רגיל לעבוד. החיפושים מתבצעים במכשיר ההקלטה עצמו או מרחוק, באמצעות אפליקציית Hik-Connect ופלטפורמת HikCentral Professional.

  • כן. עבור אדם או רכב ספציפיים, חיפוש AI מכסה וידאו, רישומי דלתות וקריאות לוחיות ANPR במעבר אחד, משחזר את נתיב התנועה על פני מצלמות ומערכות בקרת כניסה, ומציב אותו על ציר זמן יחיד.

no result

No matches found.

Please check for errors or try new keywords.

Guanlan

קישורים רלוונטיים

הירשמו לניוזלטר

הירשמו לניוזלטר הדוא"ל שלנו כדי לקבל את התוכן העדכני והטרנדי ביותר מ-Hikvision

Hikvision.com uses strictly necessary cookies and related technologies to enable the website to function. With your consent, we would also like to use cookies to observe and analyse traffic levels and other metrics / show you targeted advertising / show you advertising on the basis of your location / tailor our website's content. For more information on cookie practices please refer to our cookie policy.

צור קשר
Hik-Partner Pro close
Hik-Partner Pro
Security Business Assistant. At Your Fingertips. Learn more
Download Hik-Partner Pro
Scan and download the app
Hik-Partner Pro

Get a better browsing experience

You are using a web browser we don’t support. Please try one of the following options to have a better experience of our web content.