Aktualności

W dobie rosnących wymagań bezpieczeństwa oraz coraz większej ilości danych generowanych przez systemy monitoringu, kluczowe staje się zastosowanie rozwiązań sztucznej inteligencji, które nie tylko „widzą”, lecz także rozumieją sceny i kontekst operacyjny. Odpowiedzią na te potrzeby jest Dahua Xinghan Large-Scale AI Model, zaawansowany model AI dedykowany do analizy obrazu i danych w systemach CCTV, opracowany przez Dahua Technology — jednego z liderów w branży AIoT i inteligentnego monitoringu.

Czym jest Xinghan Large-Scale AI Model?

Xinghan to duży model sztucznej inteligencji zaprojektowany w oparciu o analizę wizualną i zdolność do przetwarzania danych multimodalnych. Łączy w sobie głębokie uczenie, multimodalność oraz głęboką wiedzę branżową, tworząc fundament dla skalowalnych i praktycznych zastosowań AI w monitoringu CCTV i systemach bezpieczeństwa.

W odróżnieniu od tradycyjnych, wyspecjalizowanych algorytmów, które realizują pojedyncze funkcje (np. detekcja obiektów czy śledzenie), Xinghan oferuje zunifikowaną architekturę umożliwiającą szeroki zakres zastosowań bez konieczności budowania i integrowania oddzielnych modeli.

Kluczowe zalety technologii Xinghan

Technologia Xinghan wyróżnia się pięcioma kluczowymi cechami, które sprawiają, że staje się wartościowym narzędziem w nowoczesnych systemach CCTV:

1. Od dokładności do precyzji

Model osiąga wyższą precyzję detekcji i analizy nawet w złożonych scenariuszach rzeczywistych. Dzięki temu zmniejsza się liczba fałszywych alarmów, a jednocześnie wzrasta jakość wykrywania istotnych zdarzeń.

2. Zintegrowana architektura zamiast modeli punktowych

Zamiast korzystać z wielu wyspecjalizowanych algorytmów dla różnych zadań, Xinghan oferuje jedną, modularną platformę — co przyspiesza rozwój nowych funkcji i ułatwia zarządzanie systemami AI.

3. Rozpoznawanie kontekstu i głębokie zrozumienie

Dzięki multimodalnym zdolnościom model nie tylko identyfikuje obiekty, lecz także rozumie kontekst, zachowania czy wzorce działania — co otwiera drogę do inteligentnej interpretacji sytuacji, a nie tylko prostego wykrywania ruchu.

4. Adaptacja dynamiczna w czasie rzeczywistym

Algorytmy Xinghan samodzielnie się optymalizują i dostosowują do zmian w otoczeniu, co umożliwia automatyczne dopasowanie działania systemów monitoringu do warunków środowiskowych lub operacyjnych.

5. Multimodalność i integracja języka naturalnego

Połączenie analizy wizualnej z przetwarzaniem języka naturalnego oraz innymi typami danych (np. liczbowymi) umożliwia wykonywanie złożonych zadań — od wyszukiwania treści w nagraniach po konfigurowanie zaawansowanych reguł alarmowych.

Przykładowe funkcje wspierane przez model Xinghan

Dahua wykorzystuje technologie Xinghan do rozszerzania funkcjonalności swoich systemów CCTV. Przykładowe zastosowania obejmują:

WizSeek (tekst → wyszukiwanie obrazów)
Umożliwia wyszukiwanie zdarzeń i obiektów w nagraniach na podstawie opisu w języku naturalnym — np. „osoba w czerwonej kurtce” — co znacząco przyspiesza analizę materiałów.

Text-Defined Alarms
Pozwala definiować reguły alarmowe za pomocą zwykłych opisów tekstowych, bez konieczności tworzenia algorytmów lub ręcznego trenowania modeli. System automatycznie przekształca tekst w reguły detekcji i alarmowania.

Te narzędzia zwiększają efektywność pracy operatorów oraz obniżają koszt implementacji inteligentnych rozwiązań CCTV.

Zastosowania w praktyce

Model Xinghan znalazł zastosowanie zarówno w systemach miejskich, jak i komercyjnych instalacjach CCTV. Jego zdolność do interpretacji dużych ilości danych, złożonej analizy wizualnej i adaptacji do zmiennych warunków sprawia, że jest narzędziem efektywnym w:

• Inteligentnym monitoringu miejskim
• Systemach bezpieczeństwa publicznego
• Zarządzaniu ruchem i incydentami
• Monitoringu środowiskowym i przemysłowym

Podsumowanie

Dahua Xinghan Large-Scale AI Model stanowi przełom w podejściu do inteligentnej analizy wizyjnej w systemach CCTV. Dzięki zastosowaniu dużych modeli multimodalnych oraz integracji analizy obrazu z językiem naturalnym, rozwiązanie to oferuje:

• większą precyzję wykrywania i interpretacji,
• adaptacyjność do zmiennych scenariuszy,
• skalowalność w zastosowaniach komercyjnych i miejskich,
• narzędzia zwiększające ergonomię pracy operatorów.

Technologia ta wyznacza kierunek rozwoju nowoczesnych systemów monitoringu, zmieniając je z pasywnych „oczu” w aktywne systemy analizy i reagowania.