海康威视推出观澜编码新技术：破解存储难题，激活视频数据核心价值
随着超高清视频摄像头在城市交通、产业园区以及商业综合体等场景的广泛应用，视频数据已成为安防防控与运营管理的重要基础。然而，在数据量激增的背后，存储资源的低效利用逐渐显现。调查显示，约70%的监控视频画面属于静态或低价值内容，与关键信息混杂存储，不仅浪费大量存储空间，也显著增加了硬件采购与机房运维的总体成本。
作为安防行业的技术引领者，海康威视在过去二十多年中持续推动技术演进，致力于挖掘视频数据的核心价值。近日，公司正式发布观澜编码新技术，凭借对行业的深刻理解与AI驱动的编码逻辑，成功打破“画质与存储效率不可兼得”的行业难题，为各行各业提供“降本不降效”的存储优化方案。
技术积累：实战锤炼视频理解能力
海康威视在视频数据价值挖掘方面的突破，源自多年的积累与实战验证：
- 2015年，率先将深度学习算法引入前端设备，开启安防领域的AI时代。
- 2017年，推出AI Cloud三级架构，解决算力分散与协同不足的问题，为AI应用落地提供支撑。
- 2018年，发布AI开放平台，帮助算法基础薄弱的用户开发专属行业模型，推动视频感知与产业应用融合。
- 2021年，正式启动观澜大模型的研发，构建涵盖基础、行业和任务的三级体系，夯实视频理解算法基础。
从“看得见”到“看得清”，再到“看得懂”，海康威视在视频感知领域的技术演进围绕五大核心维度展开：
- 从图像结构化标签走向视频语义深度理解。
- 从单场景判别模型升级为多模态视觉大模型。
- 从端侧分布式算力转向云边侧规模化部署。
- 从人、车等核心目标识别扩展至覆盖广泛长尾物体。
- 从标签筛选迈向语义化、多模态人机交互。
通过服务全球数百万客户，深耕交通、金融、园区与医疗等多个场景，海康威视不断积累实践经验，为观澜编码技术的落地提供了坚实支撑。
技术革新：AI驱动突破存储瓶颈
目前行业主流的视频编码技术，虽然能够通过动态调整压缩率实现30%~70%的存储优化，但其局限性仍然明显。例如，基于运动检测的编码方式容易误判非关键动态目标（如风吹树叶、飞鸟等），光线变化也会对编码效果产生干扰，仅适用于仓库、楼道等静态场景。
观澜编码技术融合了观澜大模型的深度语义理解能力与像素级ROI分割技术，构建起“智能识别—精准ROI分割—差异化编码”的完整优化链路，实现了画质与存储效率的双重提升。
实测表现：存储效率显著提升
在观澜视觉大模型的支持下，系统能够对人、车及非机动车等关键目标进行高精度识别，识别准确率远超传统算法，且最多可同时处理64个目标。
通过精细化的ROI保护分割技术，系统可准确区分前景目标与背景区域：前景采用常规编码方式以保留细节，背景则实施高效压缩以减少存储占用。最终输出的码流符合行业标准，兼顾了画质与效率。在保证人、车等目标画质一致的前提下，码率节省幅度可达20%~90%。
场景智能：动态适配复杂环境
观澜编码技术以“场景感知”为核心，构建了动态智能编码体系，通过动态与静态感知的协同机制，实现资源的精准配置：
- 动态感知：系统实时分析场景运动幅度与细节密度，并根据最大码率MaxBps的百分比进行资源分配，确保复杂场景下的画质无损。
- 静态感知：针对静止或低动态画面，采用重复帧编码方式，单帧仅占用几十字节，极大优化了存储成本。
以园区出入口场景为例，早高峰时段采用满码率保持细节清晰，晚间压缩50%实现画质与存储的平衡，凌晨则可压缩至10%，最大限度节省存储空间。这种基于场景复杂度的动态适配策略，确保了编码资源的高效利用。
综合效益：节省空间、电力与成本
以2000路1080P@2Mbps的视频流、90天存储为例，相较于传统编码方式，观澜智能编码方案可节省60%的硬盘数量，60%的机房空间，并在五年内节省50%的电费开支。大幅降低总体项目成本，真正实现“降本不降效”。
从深度学习落地，到全结构化数据应用，再到观澜编码技术的发布，海康威视始终围绕“让视频产生更大价值”的初心，推动安防行业由“被动记录”向“主动智能”转型。通过AI与编码技术的深度融合，视频数据得以从“海量冗余”变为“精准高效”，为各行业的智能化升级注入强大动力。
目前，观澜编码技术已集成到海康威视的前后端产品中，并即将在新产品中正式上线，敬请期待。