es.wedoany.com Noticia: SourceSecurity.com, en colaboración con Hikvision, publica un libro blanco que explora cómo la tecnología de codificación de video inteligente impulsada por IA a gran escala redefine la eficiencia del almacenamiento y la usabilidad del video. Actualmente, la industria de la seguridad enfrenta una rápida expansión en la demanda de almacenamiento de datos de video. La transición generalizada hacia resoluciones HD y 4K+, el aumento en el número de canales y la prolongación de los períodos de retención, junto con la inestabilidad de los precios de los discos duros, elevan continuamente los presupuestos de almacenamiento empresarial. Los métodos de codificación tradicionales aplican una compresión uniforme a cada píxel, tratando por igual los fondos estáticos y los objetivos clave. Dado que aproximadamente el 70% de las imágenes de videovigilancia son estáticas o de bajo valor, este enfoque desperdicia una gran cantidad de espacio de almacenamiento en contenido no crítico.
Tecnologías como la Codificación Guanlan (Guanlan Encoding) utilizan modelos de IA visual a gran escala para lograr una compresión selectiva basada en regiones de interés (ROI). Este método conserva detalles de alta definición en objetivos clave como peatones y vehículos, mientras aplica una compresión intensa a los fondos estáticos, con el objetivo de reducir los requisitos de almacenamiento sin sacrificar información crítica. A diferencia de la compresión tradicional, que procesa toda la escena de manera uniforme, a menudo difuminando los objetivos clave y afectando el análisis posterior de IA, la Codificación Guanlan elimina esta compensación.
Las ventajas clave de esta tecnología incluyen un ahorro significativo de almacenamiento, que generalmente oscila entre el 30% y el 50%. Tomando como ejemplo un proyecto con 2000 canales de video (1080P @ 2Mbps) y un período de retención de 90 días, la Codificación Guanlan puede reducir la necesidad de discos duros de 403 a 202, una disminución del 50%, reduciendo así simultáneamente los costos de hardware, espacio en bastidores y electricidad. En cuanto al ancho de banda, al priorizar el contenido crítico, la comprensión inteligente de video puede transmitir video de alta calidad con ancho de banda de definición estándar, reduciendo el consumo de ancho de banda durante la transmisión y reproducción. En términos de implementación, las cámaras analógicas pueden conectarse directamente a DVR con Codificación Guanlan; los proyectos nuevos pueden beneficiarse de cámaras frontales con IA, mientras que los proyectos de modernización logran rentabilidad a través de dispositivos de backend.
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