GuanlanのAI活用事例:より高い精度、より低いコスト、よりスマートなやり取り

2026-09-08 14:01

中国・杭州、2026年9月9日 /PRNewswire/ -- HikvisionがGuanlanの大規模AIモデルを発表してから1年以上が経ちました。実際、現在の映像システムは、何を捉えているのかを「理解」していると言えます。さらに、すでに録画された内容も把握し、自然言語技術の進歩によって、ユーザーが何を求めているかも理解します。こうした機能により、製品は導入先の状況に適応し、より安全に、低コストで、手作業を減らして運用できます。

Guanlan AI Applications: Higher Accuracy, Lower Cost, Smarter Interaction
Guanlan AI Applications: Higher Accuracy, Lower Cost, Smarter Interaction

AIによる検知と分析:信頼できる警報

境界保護

境界では、誤検知による負担が特に大きくなります。従来のシステムは、動物や天候、揺れ動く草木にも容易に反応し、そのたびに人手で確認する必要があるため、実際の脅威が埋もれてしまいます。

Guanlanは、この問題をエッジで解決します。DeepinViewXカメラではこのモデルが動作し、誤警報を90%削減するとともに、従来のカメラの2倍の距離で検知でき、同一対象に対する繰り返し警報も半減させます。比較的短い境界の監視に光学カメラを使用する場合でも、長距離の監視に熱画像技術、レーダー、光ファイバーセンシングを使用する場合でも、AIがノイズの低減に役立ちます。

用途別分析

境界保護以外でも、Guanlanは標準的な物体検知の枠を超え、特定の業務環境における高リスク事象を検知します。既知の運用リスクに対応して開発されたこれらのアプリケーションは、通常、誤警報を70~90%削減します。

  • 安全性とコンプライアンス:例として、建設現場での個人用保護具(PPE)の検知、介護施設での転倒検知、ガソリンスタンドでの喫煙検知などがあります。いずれの場合も、システムは危険な行動を継続的に監視し、即座にアラートを発します。
  • 業務上の危険要因:例として、物流拠点でのフォークリフト検知や、デュアルチャンネル熱画像カメラを使用した鉱山現場での火災・煙の早期検知などがあります。
  • 特殊用途:例として、大規模農場での動物検知や、交通拠点での禁止物品検知などがあります。後者には、X線およびミリ波の大規模モデルが使用されています。

AI効率化エンジン:少ないリソースでより多くの成果を上げる

インテリジェントROI圧縮でストレージ容量を削減

従来のエンコーディングでは、フレーム内のすべての部分を同じように保存対象として扱います。動画ストレージの画期的な最適化を実現するため、Guanlan Encodingは大規模ビジョンモデルをエンコーディング処理に組み込んでいます。この技術では、高精度の関心領域(ROI)セグメンテーションにより、人物や車両など重要な動体の細部を保持する一方、静止した背景にはより強い圧縮をかけます。ストレージ使用量は平均30~50%削減されます。

ほんの数語で動画を検索する

録画された動画の中から特定の場面を見つけるのは、これまで時間がかかっていました。オペレーターは探しているものをおおよそ把握していても、タイムラインを前後に動かして確認する以外に、その場面を特定する方法がありません。

AcuSeekを使えば、その手間が省けます。AcuSeekは、自然言語による動画検索用の大規模マルチモーダルモデルを基盤とし、画像の特徴と入力された語句の意味を対応付けることで、説明文をそのまま検索クエリとして使えます。結果は数秒で表示されます。

次なるフロンティア:AIエージェントとして機能するソフトウェア

HikCentral ProfessionalプラットフォームとHik-Connectアプリに搭載されるHikvisionの新たなHIKO AI agentは、ユーザーとシステムのやり取りを一変させます。HIKOはシステムとユーザーの間に入り、複雑な設定をシンプルな対話形式のコマンドに置き換えます。

HIKOはAIアシスタントとして、ナンバープレート番号を指定して来訪者のアクセスを設定したり、依頼するだけで勤怠レポートを呼び出したりするなど、管理上の指示を即座に実行します。HIKOはAIガーディアンとして、ルール設定を自然言語コマンド(例:「通路がふさがれたら通知して」)に置き換え、各警報に要約文を添え、現場の状況に応じた音声警告を生成します。最後に、AI検索エンジンとして、HIKOは、オペレーターが「青いシャツの男性はどこへ行った?」と尋ねるだけで、映像、ドアの記録、ANPRの読み取り結果を組み合わせ、その人物の移動経路全体を再構築します。

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