Dahua Xinghan AIModels quy mô lớn giải quyết nỗi lo của ngành giám sát video như thế nào?

“Mổ xẻ” Sức Mạnh “Phép Thuật” của Mô Hình AI Quy Mô Lớn Dahua Xinghan: Thay Đổi Cuộc Chơi trong An Ninh Vật Lý

Bên trong bất kỳ hệ thống AI nào cũng có thể giống như một hộp đen tạo ra những kết quả kỳ diệu. Các Mô Hình AI Quy Mô Lớn Dahua Xinghan mới cũng không phải là ngoại lệ, đặc biệt là khi xét đến những kết quả đáng kinh ngạc mà chúng mang lại.

Bài viết này tập trung vào “phép thuật” – những lợi ích thực tế mà Xinghan mang lại trong các tình huống an ninh vật lý, trong khi bài viết đồng hành này hé lộ bên trong hộp đen và khám phá cách Dahua vượt qua giới hạn của những gì có thể. Về vấn đề này, Xinghan đánh dấu một bước tiến đáng kể – từ các thế hệ AI trước đây dựa trên mạng nơ-ron tích chập (CNN) phân tích các xung thị giác, đến AI quy mô lớn có thể xử lý đồng thời thông tin thị giác, ngữ cảnh và ngôn ngữ.

AI mới của Dahua có ba dòng khác nhau – Mô Hình Thị Giác Xinghan, Mô Hình Đa Phương Thức và Mô Hình Ngôn Ngữ Xinghan. Mặc dù tên gọi có vẻ phức tạp, nhưng tác động của chúng rất rõ ràng trong tất cả các lĩnh vực chính mà AI thúc đẩy sự đổi mới – từ khả năng phát hiện tốt hơn đến các quyết định thông minh hơn và điều khiển trực quan.

Bằng cách đóng gói AI mới thành ba mô hình, Dahua đảm bảo mỗi mô hình đều vượt trội trong lĩnh vực của mình và chạy hiệu quả trên phần cứng phù hợp. Camera, NVR, IVSS và IVD chỉ tải mô hình tương ứng mà chúng cần, do đó các thiết bị đầu cuối vẫn phản hồi nhanh chóng trong khi các hệ thống back-end tập trung vào suy luận sâu hơn.

Cách tiếp cận tập trung vào thực tế này cho thấy rằng việc trao quyền cho các quy trình làm việc bảo mật mới là ưu tiên hàng đầu trong quá trình phát triển Xinghan. Mỗi cải tiến kỹ thuật đều cho phép đổi mới thực tế:

1. Từ Độ Chính Xác Đến Độ Chuẩn Xác
2. Từ Các Ứng Dụng Phân Tán Đến Các Ứng Dụng Tập Trung
3. Từ Nhận Diện Đến Hiểu Biết
4. Từ Phản Ứng Tĩnh Đến Thích Ứng Động
5. Nâng Cao Khả Năng Ngôn Ngữ và Đa Phương Thức

Những Cải Tiến Rõ Rệt

Xinghan có thể nhận dạng người và vật thể nhỏ hơn, ở xa hơn hoặc bị che khuất một phần – những tác vụ thường gây khó khăn cho các mô hình AI dựa trên CNN cũ hơn. Các Mô Hình Thị Giác Dahua Xinghan giải quyết vấn đề này bằng kiến trúc dựa trên Transformer cho phép phạm vi phát hiện tối đa tăng 50% so với các mô hình trước đó, đồng thời đảm bảo độ chính xác 98%.

Tận dụng khả năng của Mô Hình AI Quy Mô Lớn Xinghan, các thiết bị Dahua có thể tự động xác định cảnh trong hình ảnh và xác định xem có nên kích hoạt hoặc hủy kích hoạt WDR dựa trên những thay đổi trong ảnh hay không. Điều này loại bỏ nhu cầu điều chỉnh thủ công, đảm bảo hình ảnh rõ ràng đồng thời giảm gánh nặng vận hành cho người dùng.

Tuy nhiên, khả năng hiển thị bổ sung không chỉ là phát hiện được nhiều hơn. Nó cũng có nghĩa là kích hoạt ít báo động sai hơn bằng cách hiểu chính xác hơn ngữ cảnh trực quan của các cảnh hiện tại. Một phần quan trọng của điều này là phân biệt tốt hơn mối đe dọa/không đe dọa: ví dụ, phân biệt giữa chó và người, hoặc chuyển động trong bụi rậm do gió và nỗ lực xâm nhập thực tế. Xinghan giảm số lượng báo động sai tới 92%.

Những cải tiến này rất quan trọng trong tất cả các môi trường mà chu vi cần được bảo vệ – từ các khu công nghiệp và hầm mỏ đến cơ sở hạ tầng quan trọng, các địa điểm chính phủ và nhiều địa điểm khác.

Hiểu Nhiều Thứ Cùng Một Lúc

Theo dõi các không gian công cộng là một lĩnh vực khác mà Mô Hình Thị Giác Xinghan vượt trội. Việc theo dõi các cá nhân trong các tình huống như vậy đã gây ra những thách thức lớn cho công nghệ AI cũ hơn, đặc biệt là khi các cá nhân mục tiêu đi phía sau vật thể hoặc đường đi của họ giao nhau với những người khác.

Nhờ WizTracking, Mô Hình Thị Giác Xinghan duy trì khả năng theo dõi nhất quán ngay cả khi mọi người bị che khuất một phần, vì AI mới có thể phân tích chuỗi khung hình và khôi phục đường chuyển động dựa trên logic thời gian. Điều này đặc biệt có lợi trong việc giám sát các không gian công cộng và các tình huống quản trị xã hội – từ công viên công cộng đến bãi đậu xe, mà còn trong các nhà máy. Công nghệ này cho phép hiểu rõ hơn, chi tiết hơn về cảnh và do đó tăng tốc quy trình làm việc của các đội an ninh.

Với Xinghan, khả năng xử lý giám sát đám đông vào những ngày mưa khi hầu hết mọi người đều mang ô cũng tăng lên đáng kể. Trong những trường hợp như vậy, độ chính xác được cải thiện 80%.

Đặc biệt hữu ích trong giờ cao điểm tại các trung tâm giao thông hoặc các sự kiện công cộng, một tính năng khác của Xinghan – Crowd Map – giúp phân tích mật độ và mô hình dòng chảy ở cấp khu vực, gắn cờ các ngưỡng đông đúc hoặc chiếm dụng.

Tương Tác Trực Quan

Những đổi mới đi kèm với Mô Hình AI Quy Mô Lớn Dahua Xinghan vượt xa lĩnh vực thị giác. Bổ sung lớp trí thông minh tiếp theo cho AI lấy thị giác làm trung tâm, Mô Hình Đa Phương Thức Xinghan cho phép người dùng tương tác trực quan với hệ thống an ninh của họ.

Một trong những tính năng trung tâm của Mô Hình Đa Phương Thức Xinghan là WizSeek, nhờ đó người dùng không còn cần phải điều hướng các menu cứng nhắc để tìm cảnh quay quan trọng. Thay vào đó, họ chỉ cần nhập một truy vấn như “người đàn ông mặc áo khoác xanh gần cổng” và nhận ngay cảnh quay tương ứng.

WizSeek giúp đơn giản hóa đáng kể quy trình làm việc của các đội an ninh bằng cách làm cho một tính năng thường được sử dụng trở nên trực quan như yêu cầu đồng nghiệp giúp đỡ.

Mặt khác, báo động do văn bản xác định cho phép người dùng tạo các quy tắc phát hiện tùy chỉnh bằng cách chỉ cần nhập các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì đào tạo thuật toán tốn thời gian, họ có thể nhập, ví dụ: “báo cho tôi khi ai đó vào khu vực hạn chế đeo ba lô.” Mô Hình Đa Phương Thức Xinghan triển khai quy tắc ngay lập tức, giảm thời gian thiết lập báo động từ vài tuần xuống dưới một phút.

Lợi ích của Mô Hình Đa Phương Thức Xinghan mở rộng trên nhiều lĩnh vực dọc. Ví dụ, trong giám sát giao thông, WizSeek giúp tái tạo các sự cố như va chạm hoặc lái xe sai đường bằng cách lọc cảnh quay. Trong các khu công nghiệp hoặc nhà máy điện, các đội an ninh cũng được hưởng lợi từ việc tìm kiếm nhanh hơn thông qua cảnh quay kiểm tra các vi phạm quy tắc bảo mật hoặc đơn giản hóa các quy trình thiết lập cho các cảnh báo tùy chỉnh về các sự cố.

Kết Luận: Một Cuộc Cách Mạng Thực Sự Trong Quy Trình Làm Việc

Trên tất cả các lĩnh vực ứng dụng này, Xinghan giảm ma sát và cho phép giám sát chính xác, phản hồi nhanh hơn, đồng thời tăng tốc mọi bước trong quy trình.

Như bài viết này đã chỉ ra, Xinghan không chỉ là một sự phát triển trong công nghệ AI – nó còn đánh dấu một bước tiến trong cách các đội an ninh vận hành và tương tác với hệ thống của họ. Từ tầm nhìn sắc nét hơn và theo dõi thông minh hơn đến tạo quy tắc trực quan và tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên, Xinghan mang AI quy mô lớn xuống quy mô con người.

Bất kể nó được triển khai ở đâu, tác động thực tế của Xinghan là ngay lập tức: ít báo động sai hơn, quyết định nhanh hơn và quy trình làm việc mới được điều chỉnh cho phù hợp với sự phức tạp của thế giới thực.