האנגג’ואו, סין, 15 בספטמבר 2026 /PRNewswire/ — חלפה יותר משנה מאז ש-Hikvision השיקה את מודלי הבינה המלאכותית רחבי-ההיקף של Guanlan. במובן ממשי מאוד, מערכות הווידאו של היום ‘מבינות’ את מה שהן רואות. הן גם יודעות מה כבר הוקלט, ובזכות החידושים בתחום השפה הטבעית, הן מבינות גם מה המשתמש רוצה. אלה הדברים שמאפשרים למוצר להתאים לתרחיש שבו הוא מיושם – ולספק תפעול בטוח יותר, בעלות נמוכה יותר ותוך צמצום העבודה הידנית.
גילוי וניתוח באמצעות בינה מלאכותית: התראות שאפשר לסמוך עליהן
הגנה היקפית
ההגנה ההיקפית היא המקום שבו לזיהוי שגוי עלול להיות המחיר הכבד ביותר. מערכות מדור קודם נוטות להתריע גם בעקבות בעלי חיים, תנאי מזג אוויר וצמחייה שנעה ברוח, כך שאיומים אמיתיים עלולים ללכת לאיבוד בתוך עומס של בדיקות ידניות.
Guanlan מטפלת בבעיה הזו כבר בקצה. מצלמות DeepinViewX מריצות את המודל, מפחיתות את מספר התראות השווא ב-90%, ומאפשרות גילוי לטווח כפול בהשוואה למצלמות מסורתיות — תוך הפחתה של 50% במספר ההתראות החוזרות על אותו יעד. בין אם משתמשים במצלמות אופטיות להגנה על היקפים קצרים, ובין אם בחיישנים תרמיים, במכ”ם ובחיישני סיבים אופטיים לכיסוי מרחקים עצומים — הבינה המלאכותית מסייעת להפחית את רעשי הרקע ואת עומס ההתראות.
ניתוח אנליטי המותאם לתרחיש
מעבר להגנה ההיקפית, Guanlan מרחיבה את היכולות מעבר לזיהוי אובייקטים סטנדרטי, כדי לזהות ולהתריע על בעיות בסיכון גבוה בסביבות ייעודיות. יישומים אלה, שנבנו כדי להתמודד עם סיכונים תפעוליים מוכרים, מפחיתים בדרך כלל את מספר התראות השווא ב-70% עד 90%.
- בטיחות ותאימות: דוגמאות לכך כוללות גילוי ציוד מגן אישי (PPE) באתרי בנייה, גילוי נפילות בבתי אבות וגילוי עישון בתחנות דלק. בכל המקרים, המערכת מנטרת באופן רציף התנהגויות מסוכנות ומתריעה עליהן באופן מיידי.
- סיכונים תפעוליים: דוגמאות לכך כוללות גילוי מלגזות במרכזים לוגיסטיים, וכן זיהוי מוקדם של אש ועשן באתרי כרייה באמצעות מצלמות תרמיות דו-ערוציות.
- שימושים ייעודיים: דוגמאות לכך כוללות גילוי בעלי חיים בחוות גדולות וזיהוי פריטים אסורים במוקדי תחבורה — כאשר היישום האחרון מבוסס על מודלים רחבי-היקף של רנטגן וגלי מילימטר.
מנוע יעילות מבוסס בינה מלאכותית: לעשות יותר עם פחות
חיסכון בנפח אחסון באמצעות דחיסת ROI חכמה
קידוד קונבנציונלי מתייחס לכל חלקי הפריים כבעלי חשיבות שווה לשמירה. כדי להגיע לפריצת דרך באופטימיזציה של אחסון וידאו, Guanlan Encoding משלב את מודל הראייה רחב-ההיקף בתהליך הקידוד. הוא משתמש בפילוח מדויק של אזורי עניין (ROI) כדי לשמר רמת פירוט גבוהה עבור אובייקטים דינמיים — אנשים, כלי רכב ואובייקטים חשובים נוספים — ובמקביל מפעיל דחיסה גבוהה יותר על רקעים סטטיים. החיסכון בנפח האחסון עומד על 30% עד 50% בממוצע.
חיפוש בווידאו באמצעות כמה מילים בלבד
איתור רגע מסוים בווידאו מוקלט היה לעיתים קרובות תהליך איטי. המפעיל יודע בערך מה הוא מחפש, ואין לו דרך לאתר אותו במדויק מלבד דפדוף ידני לאורך ציר הזמן.
AcuSeek מייתרת את השלב הזה. המערכת מבוססת על מודל מולטימודלי רחב-היקף לחיפוש בווידאו באמצעות שפה טבעית, המקשר בין מאפייני התמונה לבין המשמעות של ביטוי כתוב — כך שתיאור מילולי הופך לשאילתת חיפוש. התוצאות מתקבלות בתוך שניות.
החזית הבאה: תוכנה כסוכן בינה מלאכותית
HIKO, סוכן הבינה המלאכותית החדש של Hikvision, שיגיע לפלטפורמת HikCentral Professional ולאפליקציית Hik-Connect, משנה לחלוטין את אופן האינטראקציה. הוא פועל כמתווך בין המערכת למשתמש, והופך הגדרות מורכבות לפקודות פשוטות בשפה טבעית.
HIKO פועל כסייען בינה מלאכותית שמבצע באופן מיידי הוראות אדמיניסטרטיביות — למשל, הגדרת הרשאת כניסה למבקר לפי מספר לוחית הרישוי, או הפקת דוח נוכחות עובדים פשוט באמצעות בקשה. הוא פועל כשומר סף מבוסס בינה מלאכותית, ומחליף הגדרות של כללים בפקודות בשפה טבעית (למשל: “התרע לי כאשר המעבר חסום”), מוסיף לכל התראה תקציר מילולי ומייצר אזהרות קוליות מותאמות להקשר על סמך המתרחש בשטח. לבסוף, כמנוע חיפוש מבוסס בינה מלאכותית, המערכת משחזרת את מסלול התנועה המלא של אדם — באמצעות שילוב של תיעוד וידאו, רישומי כניסה ויציאה וקריאות ANPR — וכל זאת בעקבות בקשה פשוטה של המפעיל: “לאן הלך האיש בחולצה הכחולה?”