Dahua Xinghan to platforma transformacyjna oraz rezultat wieloletniego zaangażowania Dahua w rozwój AI (od 2006 roku). Nazwa Xinghan, oznaczająca w języku chińskim „galaktykę”, odzwierciedla skalę i inteligencję systemu.
Platforma ta została zaprojektowana, aby redefiniować systemy bezpieczeństwa, dostarczając potężne modele sztucznej inteligencji na dużą skalę (large-scale AI models), zbudowane na fundamencie multimodalnej percepcji oraz specjalistycznej wiedzy branżowej.
Zamiast ręcznego przeglądania nagrań z monitoringu, które jest wyczerpujące i łatwo prowadzi do pominięcia krytycznych momentów, Xinghan pozwala na wyszukiwanie celu równie łatwo, jak korzystanie z wyszukiwarki. To nadzór, który „myśli” wraz z użytkownikiem, pełniąc rolę „drugiego mózgu”, który rozumie kontekst, dostosowuje się i rozumuje zgodnie z potrzebami.
Pięć kluczowych zalet systemu xinghan
Platforma Xinghan, integrując możliwości multimodalne i wykorzystując głęboką wiedzę branżową, oferuje pięć głównych zalet, które stanowią o jej przewadze nad tradycyjnymi systemami.
Od dokładności do precyzji
- Precyzyjne przetwarzanie ogromnych ilości danych w różnorodnych i złożonych scenariuszach rzeczywistych.
- Wysoka precyzja algorytmiczna przekładająca się na mniej fałszywych alarmów i bardziej trafne spostrzeżenia.
Od indywidualizacji do centralizacji aplikacji
- Ujednolicona architektura, która zastępuje fragmentaryczne, specyficzne dla zadań modele AI, umożliwiając szersze i skalowalne zastosowanie.
- Przyspiesza rozwój i eliminuje powtarzające się przebudowy systemu dzięki modułowej adaptacyjności.
Od rozpoznawania do zrozumienia
- Multimodalna percepcja przełamuje wizualne ograniczenia poznawcze, umożliwiając głębokie zrozumienie zachowań.
- Dostarcza inteligencję świadomą sytuacyjnie, interpretując kontekst i logikę operacyjną w czasie rzeczywistym.
Od reakcji statycznej do adaptacji dynamicznej
- Monitorowanie i rozumienie dynamicznych scen w czasie rzeczywistym i w pełnym spektrum.
- Algorytm samouczenia, który dostosowuje się do otoczenia i potrzeb użytkownika, umożliwiając bardziej inteligentne wdrożenie i intuicyjne doświadczenie.
Udoskonalone możliwości językowe i multimodalne
- Łączy dane wizualne i liczbowe, aby usprawnić koordynację multimodalną w różnych zastosowaniach.
- Automatycznie przekształca złożone procesy robocze w zorganizowane działania AI w obiegu zamkniętym, umożliwiając prawdziwą współpracę człowiek–AI.
Silniki AI
U podstaw Xinghan leżą trzy ściśle zintegrowane silniki AI:
1. Modele Wizyjne Xinghan (Vision Models)
Modele te działają jako potężny silnik analizy wizualnej, rozumiejący głęboki kontekst. Zostały wytrenowane na miliardach scenariuszy ze świata rzeczywistego.
Zwiększona Precyzja i Zasięg Detekcji: Modele wizyjne Xinghan rozwiązują podstawowe ograniczenia tradycyjnych algorytmów opartych na CNN. Mogą wykrywać cele o rozmiarze nawet 20x20 pikseli, co CNN często całkowicie pomija.
Wydłużony Zasięg i Redukcja Fałszywych Alarmów: Zasięg detekcji został wydłużony nawet o 50% w porównaniu z konwencjonalną AI opartą na CNN, przy zachowaniu 98% dokładności. Jednocześnie wskaźnik fałszywych alarmów został zredukowany o 92%.
Wizja Nocna i Rozpoznawanie Zwierząt: Modele wykorzystują technologię Wiz Color, znacznie poprawiającą odległości wykrywania w nocy. Posiadają zdolność do rozróżniania specyficznych zwierząt (np. kot od lwa, pies od jelenia), otwierając nowe zastosowania w gospodarstwach i scenariuszach drogowych.
AI Rule Assist: Ta przełomowa funkcja automatycznie analizuje scenę i sugeruje optymalne konfiguracje dla reguł intruzji, co znacznie przyspiesza wdrożenie i zapewnia dokładniejszą ochronę.
Wiz Tracking: Algorytm śledzenia nowej generacji, który określa, czy cel jest ten sam, dopasowując wektory cech (kształt, kolor, wzorce przestrzenne)11. Pozwala to na rozpoznawanie osób nawet po częściowym ukryciu (okluzja, np. za zaparkowanym samochodem) lub zmianie postawy. Wiz Tracking dostosowuje się również do pionowych kątów widzenia (np. na klatkach schodowych), gdzie konwencjonalne algorytmy zawodzą.
Crowd Map (Mapa Tłumu): Udoskonalenie tradycyjnej AI, które zapewnia precyzyjną detekcję na nową skalę. Poprawia wskaźnik wykrywania małych celów (nawet 10x10 pikseli), zwiększając dokładność w gęstych środowiskach do 90% (dla 20x20 pikseli dokładność sięga 95%). Zasięg detekcji jest dwa razy większy i umożliwia wykrycie do 5000 osób.
Automatyczna Optymalizacja Obrazu: Modele inteligentnie rozpoznają typy scen i automatycznie dostosowują ustawienia WDR (włączając lub wyłączając je), aby zapewnić optymalną przejrzystość obrazu bez konieczności ręcznej konfiguracji.
2. Modele Multimodalne Xinghan (Multimodal Models)
Zdolność do wykraczania poza ograniczenia pojedynczej modalności (tylko tekst, tylko obraz lub tylko wideo). Xinghan widzi, czyta i rozumie jednocześnie, łącząc tekst, obrazy, wideo i inne informacje w jednolite zrozumienie.
Wizseek: Umożliwia wyszukiwanie w nagraniach wideo za pomocą języka naturalnego, stanowiąc ewolucję od detekcji ruchu do prawdziwego zrozumienia semantycznego. Można wpisywać złożone zapytania, np. „osoba w czerni biegnąca w pobliżu czerwonego samochodu”, z wysoką dokładnością.
• Text Defined Alarms (Alarmy Definiowane Tekstem): Umożliwia tworzenie reguł alarmowych poprzez opisanie zachowania lub sceny w języku naturalnym. Modele multimodalne natychmiast generują i wdrażają logikę detekcji na urządzeniach, eliminując złożone kodowanie i długie cykle wdrożeniowe tradycyjnych algorytmów (trwające tygodnie lub miesiące).
• System, który doskonali się sam (On-Device Self-Learning): Operatorzy mogą oznaczyć alarm jako prawdziwy lub fałszywy, a ta informacja zwrotna jest natychmiast stosowana, udoskonalając algorytm bezpośrednio na urządzeniu bez konieczności korzystania z serwera lub chmury. System ewoluuje wraz z potrzebami użytkownika.
3. Modele Językowe Xinghan (Language Models)
Modele językowe Xinghan czerpią z głębokiej wiedzy branżowej – m.in. w obszarach zarządzania miastem, bezpieczeństwa publicznego, transportu i logistyki. Działają jak inteligentni agenci, którzy na podstawie pojedynczego polecenia potrafią zaplanować działania, uruchomić odpowiednie narzędzia, zintegrować urządzenia i wygenerować konkretne rezultaty.
Wdrożenie i Zastosowanie
System Xinghan można wdrożyć szybko i elastycznie, dostosowując go do skali i potrzeb danego obiektu. Platforma działa na różnych warstwach sprzętowych Dahua – od kamer IPC serii 3, 5 i 7, przez PTZ, po serię Hubble.
Dostępne są trzy scenariusze wdrożenia:
- Inteligencja lokalna – idealna dla mniejszych obiektów; kamery i rejestratory działają autonomicznie, bez potrzeby centralnego serwera.
- Dowodzenie centralne – jeden serwer analityczny łączy wiele urządzeń i umożliwia m.in. śledzenie między kamerami; sprawdza się w dużych środowiskach.
- Model hybrydowy – łączy analizę lokalną z centralnym zarządzaniem, oferując pełną kontrolę i reakcję w czasie rzeczywistym.
Praktyczne zastosowanie i przewaga rynkowa
Xinghan to nowa generacja inteligencji – proaktywna, adaptacyjna i gotowa do działania w czasie rzeczywistym. Dzięki multimodalnym modelom AI system znajduje zastosowanie w wielu branżach:
- Energetyka i górnictwo: ograniczenie fałszywych alarmów, wzrost bezpieczeństwa operacyjnego.
- Bezpieczeństwo publiczne: głębsze zrozumienie sytuacji i błyskawiczna reakcja służb.
- Smart city i transport: monitorowanie zatorów, incydentów i zarządzanie ruchem w dynamicznych środowiskach.
Xinghan zwiększa wartość danych i umożliwia autonomiczne podejmowanie decyzji, otwierając drogę do bardziej wydajnych, bezpiecznych i zautomatyzowanych systemów zarządzania.