Hikvision feiert Debut von „AI Cloud“

Hikvisions „AI Cloud“ liefert verteilte Struktur, die Cloud Computing und Edge Computing integriert. Sie wendet den KI-Algorithmus (KI=Künstliche Intelligenz) von der Cloud auf ein Edge-Netzwerk aus lokalen Videorekordern und Servern und darüber hinaus auf Randgeräte wie Sicherheitskameras an. Mit der dreistufigen Architektur wurde das Ziel verfolgt, eine neue Generation von KI-gestützten Systemen zu erschaffen, die noch intelligenter und schneller sind.

Hikvision, ein weltweit führender Anbieter von innovativen Produkten und Lösungen für die Videoüberwachung, hat im chinesischen Shenzhen am 28. Oktober ein Forum zum Thema künstliche Intelligenz veranstaltet. Das Motto des Forums war „KI − jenseits der Innovation" in Anlehnung an die unermüdliche Arbeit des Unternehmens am technologischen Fortschritt. In diesem Zusammenhang läutete Hikvision mit AI Cloud das nächste technologische Zeitalter der KI-Entwicklung ein, das sich auf breiter Basis in die verschiedensten vertikalen Anwendungen implementieren lässt.

Hikvision AI Cloud
Cloud Computing ist ein IT-Paradigma (IT=Informationstechnologie). Benutzer können damit unabhängig von der eigenen Rechenleistung Daten entweder in einer privaten Cloud oder auf einem externen Server in einem Rechenzentrum speichern und verarbeiten. Die Welt der Computer wird immer vielseitiger und komplizierter, und die Forderung nach leistungsfähiger Datenverarbeitung ist dabei auf der Überholspur. Beim Prozess der Datenverlagerung in die Cloud werden die Netzwerkressourcen durch das zeitintensive Cloud Computing stark beansprucht, was wiederum zu Netzwerkengpässen und unzureichender Zuverlässigkeit führt.

Hu Yangzhong, CEO von Hikvision, sprach vor dem Forum über den fast schon unaufhaltsamen Trend, KI-Algorithmen in Randgeräte zu programmieren und die Randstellen intelligenter zu machen. So entstand die Struktur der Hikvision „AI Cloud". Sie ermöglicht KI-Algorithmen von Edge bis Cloud und verteilt die Gesamtlast, die die großen Datenmengen für das Rechenzentrum verursachen.

„Edge Computing nutzt lokale Rechenkapazität, um Analytik direkt an der Datenquelle zu ermöglichen. Mit KI-Technologie als Fundament, verstärkt sie die Sensorleistung von Front-End-Kameras und hilft uns bei der effektiveren und genaueren Interpretation des aufgezeichneten Materials. Wenn Randgeräte mit KI-Algorithmen kombiniert werden, kann man Informationen wie eine Person oder ein Fahrzeug in einem Videobild gezielt extrahieren und senden. Dies führt zu einem deutlichen Effizienzgewinn bei der Übertragung und entlastet gleichzeitig das Netzwerk bei gleichbleibender Qualität und Originaltreue. Mit Edge Computing können Unternehmen außerdem schneller und effizienter reagieren. Handlungs- und Ereignisalarme werden praktisch in Echtzeit bereitgestellt", kommentierte Hu.

„AI Cloud“ wurde entwickelt, um die realen Herausforderungen zu bewältigen, mit denen verschiedene vertikale Märkte zu kämpfen haben, und um für Endbenutzer einen dauerhaften Mehrwert zu liefern.

Künstliche Intelligenz ist derzeit der heißeste Trend in der Sicherheitsbranche. Hikvision kann auf diesem Gebiet auf über zehn Jahre Erfahrung verweisen. Das Unternehmen investiert seit 2006, als es das erste Algorithmus-Team gründete, in Videointelligenztechnologie. 2013 begann das Unternehmen mit der Implementierung von Deep-Learning-Technologie. 2016 stellte es auf dem Markt für Sicherheitssysteme ein komplettes Spektrum an Deep-Learning-Produkten vor. 

Hikvision hat sich diese Technologie zu eigen gemacht und darauf eine innovative Produktfamilie aufgesetzt. DeepinView IP-Kameras und DeepinMind NVR arbeiten Hand in Hand, um die Leistung und Vorteile von Deep Learning voll auszuschöpfen. Die Kameras sind die intelligenten ‚Augen' des Systems, während NVR die Analytik- und Gedächtnisleistung des Gehirns abbildet. Die Produkte sind zweispurig konzipiert, um Sicherheitsprobleme zu lösen: Zum einen Erkennung, Überwachung und Zählung von Personen und zum anderen Erkennung und Detektion von Fahrzeugen. Sie nutzen Deep-Learning-Technologie mit maximaler Effektivität − dank ihrer Fähigkeit, Tausende Merkmale zu klassifizieren und zu erkennen.