海康威视推出观澜编码新技术，破解视频存储困局
随着超高清摄像头在城市交通、产业园区和商业综合体等场景中的广泛应用，视频数据已逐渐成为安防防控和运营决策的重要数据支撑。然而，在数据激增的背后，视频存储压力日益凸显。调研数据显示，约有70%的监控视频内容属于静态或低价值画面，这些内容与关键信息混存，不仅浪费存储资源，也显著增加了硬件采购和机房运维的综合成本。
作为安防行业技术发展的引领者，海康威视始终致力于视频核心价值的挖掘。公司近日发布的观澜编码技术，依托对行业趋势的深入洞察及AI驱动的智能编码逻辑，成功破解了“画质与存储效率难以兼顾”的行业难题，为各行各业提供了一套“降本不降效”的优化存储方案。
技术积累：实战淬炼核心能力
海康威视在视频价值挖掘方面的突破，得益于多年的技术积累和丰富的实战经验：
- 2015年，首次将深度学习算法引入前端设备，开启安防AI新篇章。
- 2017年，推出AI Cloud三级架构，解决“算力分散、协同不足”等瓶颈，为AI落地夯实基础。
- 2018年，构建AI开放平台，帮助缺乏算法基础的客户开发定制化行业算法，推动视频感知技术与产业应用深度融合。
- 2021年，正式启动观澜大模型研发，搭建“基础-行业-任务”三级体系，为视频语义理解算法奠定坚实基础。
从“看得见”到“看得清”，再到“看得懂”，海康威视的技术演进聚焦五大维度，持续推动视频处理能力的跃升。
技术升级：AI赋能破解编码瓶颈
传统编码技术虽可通过动态调整压缩策略实现30%~70%的存储优化，但其识别机制受限于物体运动状态，容易对非关键动态物体（如风吹树叶、飞鸟等）误判，并且对光照变化的适应性较差，仅适用于仓库、楼道等相对简单的静态场景。
海康威视观澜编码技术则融合观澜大模型的深度语义理解能力与像素级分割技术，构建起“智能识别-ROI精准分割-差异化编码”的全流程优化体系，实现了画质与存储效率的协同提升。
实测表现：显著提升存储效率
智能识别，差异化编码
在观澜视觉大模型的加持下，系统可对人、车、非机动车等高价值目标进行精准解析，识别准确率较传统算法显著提升，最高支持64个目标的同步识别。
通过精细化的ROI分割技术，系统能够准确区分前景目标与背景区域。前景部分采用标准编码确保细节完整，背景部分则通过高效编码降低存储占用，最终生成符合标准的合规码流，在不牺牲画质的前提下，码率可节省20%~90%。
场景感知，智能动态适配
观澜编码技术以“场景感知”为核心，建立动态适配的智能编码机制，通过动态与静态感知的协同运作，灵活调整资源分配策略：
- 动态感知：实时捕捉场景中的运动幅度与细节密度，按照最大码率MaxBps的百分比进行资源分配，确保复杂场景中画质无损。
- 静态感知：对静止或低动态画面采用重复帧编码，单帧仅需几十字节，大幅优化存储开销。
以园区出入口为例，系统在早高峰时采用满码率还原细节，晚间则压缩至50%，在画质与效率之间取得平衡，凌晨进一步压缩至10%，实现存储的最大化节省。
观澜编码，实现“三省”价值
以2000路1080P@2Mbps视频流为例，在90天存储周期内，使用观澜智能编码方案相比传统方案，可减少60%的硬盘数量，节省60%的机房空间，并在五年内减少50%的电费支出，显著降低整体项目成本。
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，海康威视始终以“让视频释放更大价值”为初心，推动安防行业从“被动记录”迈向“主动智能”。通过AI与视频编码的深度融合，视频数据得以从“海量冗余”转变为“精准高效”，为各行业的智能化升级注入新动力。
目前，观澜编码技术已集成至前后端产品中，并将在近期正式发布，敬请期待。