海康威视发布观澜编码新技术：破解存储瓶颈，提升视频价值
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广泛应用，视频数据已成为安防防控与运营决策的重要依据。然而，海量视频数据的背后，存储压力日益凸显。研究表明，大约70%的监控画面属于静态或低价值内容，与关键信息混存不仅浪费存储资源，还大幅增加了硬件采购和运维成本。
作为推动安防技术演进的重要力量，海康威视在过去的二十余年中，始终以挖掘视频数据价值为核心目标，持续引领行业技术创新。近期推出的“观澜编码”技术，依托对行业趋势的深刻洞察与AI驱动的智能编码逻辑，成功打破“画质与存储效率难以兼顾”的行业难题，为各行业提供高效节能的存储优化方案。
技术积累：源于实战的技术演进
海康威视在视频数据价值挖掘方面的能力，源自长期的技术积累与多场景应用：
- 2015年，率先将深度学习算法引入前端设备，开启了安防行业的AI化进程。
- 2017年，推出AI Cloud三级架构体系，有效解决算力分散与系统协同难题，为AI应用落地奠定基础。
- 2018年，发布AI开放平台，助力零算法基础用户开发定制化行业算法，推动视频感知与产业应用深度融合。
- 2021年，正式启动观澜大模型的研发工作，构建涵盖基础、行业与任务的三级体系，夯实视频理解的算法基础。
从基本的图像识别，到高精度的视频呈现，再到深层次的内容解析，海康威视的技术进化聚焦于五个关键方向：
- 从图像结构化标签迈向视频深度语义理解。
- 从单一场景的判别模型扩展为视觉多模态大模型。
- 从端侧分布式算力演进为云边侧规模化算力部署。
- 从人、车等核心目标识别延伸至更多长尾物体的覆盖。
- 从标签筛选升级为支持语义理解的多模态人机交互。
凭借服务于全球数百万客户的丰富经验，海康威视在交通、金融、园区与医疗等多个领域积累了深厚技术底蕴。这种“从实践中来、到实践中去”的模式，为观澜编码技术的诞生提供了坚实支撑。
技术突破：AI融合实现存储与画质双赢
传统视频编码技术虽能通过动态压缩实现30%至70%的存储优化，但受限于基于物体运动判断的机制，常出现误判非关键动态对象（如飞鸟、飘动树叶）的情况，且光线变化也会干扰效果，适用范围多集中于静态场景。
观澜编码技术融合了观澜大模型的深度理解能力和像素级分割技术，构建起“智能识别-精准ROI分割-差异化编码”的完整优化链路，实现了存储效率与图像质量的双重提升。
实测表现：存储效率显著提升
在自研观澜视觉大模型的支持下，系统能够精准识别包括人、车、非机动车在内的关键目标，识别准确率远超传统算法，同时可支持最多64个目标的并行处理。
通过ROI保护分割技术，系统能够精准区分前景目标与背景区域。前者采用标准编码方式保留细节，后者则通过高效压缩减少存储占用。最终输出的码流不仅符合行业标准，还在保障目标清晰度的前提下，实现20%至90%的码率节省。
场景感知：动态适配多环境
观澜编码以“场景感知”为核心理念，构建智能动态编码体系，依托动静态感知的协同机制：
- 动态感知：实时分析场景的运动幅度与细节密度，根据最大码率百分比分配资源，确保复杂场景下画质无损。
- 静态感知：针对静止或低动态画面，采用重复帧编码技术，单帧仅需几十字节，极大降低存储开销。
以园区出入口为例：早高峰时段保持满码率以还原细节，晚间压缩至50%以平衡画质与效率，凌晨则压缩至10%以最大化节省存储空间。通过智能适配场景复杂度，实现编码资源的精准配置。
经济效益：降低综合运营成本
以2000路1080P@2Mbps视频流90天存储为参考，观澜智能编码相较于传统方案可节省约60%的硬盘数量，60%的机房空间，并在5年内节省50%的电费支出。这不仅显著降低项目成本，也真正实现了“降本不降效”的目标。
从深度学习落地到结构化数据应用，再到观澜编码技术的发布，海康威视始终以提升视频数据价值为初心，推动安防行业由“被动记录”向“主动智能”转型。通过AI与编码技术的深度结合，视频数据正由“海量冗余”转向“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到前后端产品中，并将在近期正式发布，敬请关注。