海康威视推出观澜编码新技术：破解视频存储困局，释放视觉数据潜能
随着超高清摄像头在城市交通、产业园区及商业综合体等场景中的广泛部署，视频数据已成为安防防控和运营决策的重要支撑。然而，海量视频中约有70%为静止画面或低价值内容，这类冗余信息与关键内容混杂存储，不仅浪费资源，还显著增加了硬件采购与数据中心的运维成本。
作为安防行业技术革新的引领者，海康威视在过去二十年中始终以“释放视频核心价值”为核心目标，持续推进技术创新。其最新推出的观澜编码技术，借助AI驱动的智能编码机制，深入理解视频语义，成功打破“画质与存储效率不可兼得”的行业难题，为各行业提供兼具成本控制与效率优化的存储解决方案。
深厚技术积累：从实战中锤炼能力
海康威视在视频价值挖掘上的探索，源于持续的技术积累与实际应用验证：
- 2015年，率先在前端设备中引入深度学习算法，开启安防AI新纪元。
- 2017年，提出AI Cloud三级架构，有效应对算力分散和协同效率低下的挑战。
- 2018年，推出AI开放平台，助力算法基础薄弱的客户快速开发定制化行业模型。
- 2021年，正式启动观澜大模型的研发，构建“基础-行业-任务”三位一体的视频理解体系。
从“视觉捕捉”到“精细呈现”，再到“语义理解”，海康威视的技术演进始终围绕五大方向展开：
- 将图像结构化标签升级为视频深度语义理解。
- 从单场景判别式模型演进为多模态视觉大模型。
- 从边缘端算力部署转向云边协同的规模化架构。
- 从人车识别扩展至覆盖多品类的长尾目标。
- 从标签式筛选升级为支持语义化的人机交互。
凭借为全球数百万客户提供服务的经验，海康威视在交通、金融、园区和医疗等场景中不断打磨技术，为观澜编码的诞生打下了坚实基础。
技术升级：AI驱动破解存储瓶颈
传统的视频编码技术虽然能在一定程度上实现30%至70%的存储压缩，但其依赖于静态动态识别机制，容易将如风吹树叶、飞鸟等非关键动态误判为重要内容，导致存储效率下降。同时，光照变化也会显著影响识别效果，仅适用于仓库、楼道等静态场景。
观澜编码技术整合了观澜大模型的深度语义解析能力与像素级ROI分割技术，构建起“智能识别—ROI精准分割—差异化编码”全流程优化系统，成功实现画质与存储效率的双重提升。
实测数据：存储效率显著提升
智能识别，精准编码
依托自研观澜视觉大模型，系统能够对人、车、非机动车等关键目标进行高精度识别，识别准确率较传统方案大幅优化，同时支持最多64个目标的并行解析。
通过精细化ROI分割技术，系统可将前景目标与背景区域精准分离。前景部分采用标准编码以保留细节，背景区域则通过高效压缩降低存储占用。最终输出的码流符合标准规范，在确保关键目标画质的前提下，码率节省幅度可达20%至90%。
场景感知，动态适配
观澜编码技术以“场景感知”为核心，构建了具备动态适应能力的智能编码系统，融合动态与静态感知机制：
- 动态感知：实时监测场景中的运动幅度与细节密度，依据最大码率百分比MaxBps灵活分配编码资源，保障复杂场景下的画质完整。
- 静态感知：对低动态或静止画面采用重复帧编码策略，单帧数据仅需几十字节，大幅减少存储占用。
以园区出入口为例，系统能在早高峰以满码率清晰还原细节，晚间则以50%压缩平衡效率与质量，凌晨进一步压缩至10%，最大化节省存储空间。
观澜编码，降本增效
以2000路1080P@2Mbps的视频流，90天存储为计算样本，观澜编码方案较传统方式节省60%的硬盘数量，减少60%的机房空间占用，并在5年内节省50%的电费支出。通过这一技术，项目整体成本显著下降，同时保障了视频处理的效率与画质。
从深度学习应用到全结构化数据处理，再到观澜编码技术的发布，海康威视始终致力于推动行业从“被动记录”向“主动智能”转型。借助AI与编码技术的深度融合，视频数据正由“海量冗余”转变为“精准高效”，为各行各业的智能化升级注入新的动能。
目前，观澜编码技术已集成至前后端产品体系中，并将陆续推出市场，敬请期待。