海康威视推出观澜编码新技术：破解视频存储瓶颈，提升视频价值
随着超高清摄像设备在城市交通、工业园区、商业综合体等场景的普及，视频数据已成为安防防控和运营决策的核心资源。然而，视频数据的爆炸式增长也带来了“存储困局”——调研显示，约70%的监控画面为静态或低价值内容，与关键信息混杂存储，不仅浪费存储资源，也显著推高了硬件采购和运维成本。
作为安防领域的技术引领者，海康威视在过去二十多年中持续推动行业技术革新，始终以“挖掘视频核心价值”为核心目标。近日，公司推出了观澜编码新技术，基于AI驱动的智能编码逻辑，突破行业传统认知，成功实现视频质量与存储效率的平衡，为各行各业提供切实可行的降本增效方案。
技术积累：源于实践，服务实践
海康威视在视频价值挖掘方面的能力，源自长期的技术积累与实际应用：
- 2015年率先将深度学习算法部署于前端设备，开启安防AI应用新篇章。
- 2017年推出AI Cloud三级架构，解决算力分散和协同不足问题，为AI大规模部署提供支撑。
- 2018年发布AI开放平台，帮助算法基础薄弱的客户开发定制化行业模型，推动视频感知与产业应用深度融合。
- 2021年启动观澜大模型研发，构建基础、行业、任务三级体系，夯实视频理解算法基础。
从图像识别到视频结构化，再到语义级深度理解，海康威视的技术演进聚焦于五个关键方向：
- 从图像结构化标签升级为视频语义解析。
- 从单场景模型演进为多模态视觉大模型。
- 从边缘侧算力扩展到云边协同的大规模算力部署。
- 识别目标从人和车拓展到更广泛的长尾物体。
- 交互方式从标签筛选升级为语义化人机多模态交互。
海康威视凭借覆盖全球数百万客户的实践经验，在交通、金融、园区、医疗等多领域深耕细作。正是这种“源于实践、用于实践”的技术路径，为观澜编码的问世奠定了坚实基础。
技术升级：AI融合，突破传统边界
传统视频编码技术虽能在动态场景中实现30%~70%的存储优化，但仍存在明显缺陷：基于运动状态的识别容易误判非关键物体（如风吹树叶、飞鸟），光线变化也会影响压缩效果，因此仅适用于仓库、楼道等简单环境。
海康威视的观澜编码技术则融合观澜大模型的深度理解能力与像素级图像分割技术，构建“智能识别-ROI精准分割-差异化编码”全链路优化机制，实现画质与存储效率的协同提升。
实测效果：显著提升存储效率
智能识别，差异化编码
借助自研的观澜视觉大模型，系统可精准识别行人、车辆、非机动车等高价值目标，识别准确率较传统算法显著提升，最高支持64个目标并发识别。
通过ROI（Region of Interest）保护分割技术，系统能够精确区分前景与背景：前景采用高精度编码保留细节，背景则使用高效编码减少存储占用。最终输出的码流既符合行业标准，又兼顾质量与效率，目标画质保持一致的情况下，码率可节省20%~90%。
场景感知，动态适配
观澜编码以“场景感知”为核心，构建动态适配的智能编码系统，结合动态与静态感知机制实现资源最优分配：
- 动态感知：实时监测场景的运动幅度与细节密度，按最大码率百分比MaxBps分配资源，确保复杂场景下画质无损。
- 静态感知：对静态或低动态画面进行重复帧编码，单帧占用仅几十字节，大幅优化存储成本。
以园区出入口场景为例：早高峰时满码率还原细节，晚间则以50%压缩平衡画质与效率，凌晨采用10%压缩最大化节省存储。通过智能识别场景复杂度，实现编码资源的精准匹配。
节省成本，提升效能
以2000路1080P@2Mbps视频流90天存储为例，与传统编码方案相比，观澜编码可减少60%的硬盘用量，节省60%的机房空间，并降低50%的五年运营电费，显著降低项目总体成本，真正实现“降本不降效”。
从深度学习的落地应用到全结构化数据的推广，再到观澜编码的正式发布，海康威视一直致力于“让视频产生更大价值”，推动安防行业从被动记录向主动智能转型。通过AI与编码技术的深度融合，将原本冗余庞大的视频数据转化为精准高效的智能资产，为各行业的数字化升级注入强劲动能。
目前，观澜编码技术已集成于前后端产品中，相关产品即将发布，敬请关注。