Wissen zur Sicherheitstechnik
Guanlan Large-Scale KI-Modelle
Guanlan Large-Scale KI-Modelle sind vortrainierte KI-Modelle für AIoT-Anwendungen. Sie basieren auf einer dreistufigen Architektur (Basis-, Industrie-, Aufgabenmodelle) und nutzen transformatorbasierte Architekturen sowie multimodale Wahrnehmung. Guanlan verbessert Analyse, Erkennung und Intelligenz von Sicherheitssystemen, bietet flexible Bereitstellung (Edge, Zentral, Fusion) und integriert diverse Sensordaten.
Die Guanlan Large-Scale KI-Modelle stellen eine innovative Suite vortrainierter KI-Modelle dar, die darauf abzielen, KI-gestützte IoT-Anwendungen (AIoT) grundlegend zu transformieren. Diese Modelle, entwickelt auf Basis tiefgehenden Branchenwissens, verbessern signifikant die Analysefähigkeiten, Erkennungspräzision und Gesamtintelligenz von Sicherheitssystemen. Die Architektur von Guanlan ist dreistufig aufgebaut: Basismodelle umfassen große Vision-, Sprach- und multimodale Modelle, die auf umfangreichen Datensätzen vortrainiert sind und grundlegende Fähigkeiten bereitstellen, ergänzt durch spezialisierte Wahrnehmungsmodelle (z.B. für Röntgen-, Faseroptikdaten). Darauf aufbauend verfeinern Industriemodelle diese Fähigkeiten mit branchenspezifischem Wissen für Sektoren wie Sicherheit oder Transport. Die oberste Schicht bilden Aufgabenmodelle, die für konkrete Anwendungsszenarien wie Perimeterschutz oder automatische Nummernschilderkennung optimiert sind.
Technologisch basieren die Guanlan-Modelle auf einer transformatorbasierten Architektur und selbstüberwachtem Vortraining, was eine hohe Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit ermöglicht. Ein Kernmerkmal ist die multimodale Wahrnehmung, die es den Modellen erlaubt, Informationen aus verschiedenen Quellen wie Bildern, Text und Audio zu kombinieren, um komplexe Herausforderungen zu meistern. Guanlan bietet zudem flexible Bereitstellungsmethoden: Die Edge-Bereitstellung direkt auf Geräten wie KI-fähigen IP-Kameras und NVRs gewährleistet geringe Latenz und unterstützt den Datenschutz durch lokale Verarbeitung. Alternativ ermöglicht die zentrale Bereitstellung auf leistungsstarken Server-Clustern Skaleneffekte, während die Edge-Center-Fusion beide Ansätze kombiniert. Über die reine Bildverarbeitung hinaus integriert das System Daten von Wärmebild-, Radar-, Millimeterwellen-, Röntgen- und akustischen Sensoren, um eine umfassende Umfeldwahrnehmung zu schaffen. Dies führt zu einer deutlichen Reduzierung von Fehlalarmen, beispielsweise um über 90% im Perimeterschutz, und einer Verdoppelung der VCA-Reichweite.
Die Anwendungsbereiche der Guanlan-Modelle sind vielfältig und zielen darauf ab, Intelligenz direkt in Sensoren, Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren. Im Bereich Videoüberwachung und Sicherheit ermöglichen sie einen verbesserten Perimeterschutz, eine schnelle Videosuche mittels natürlicher Sprachabfragen (z.B. "ein Mann in roter Kleidung, der Fahrrad fährt") und eine präzisere Objekterkennung. Produkte wie die DeepinViewX Kameras nutzen Guanlans große Vision-Modelle für optimierten Perimeterschutz mit erweiterter Reichweite (bis zu 120m bei festen Kameras, 400m bei PTZ) und drastisch reduzierten Fehlalarmen. AcuSeek NVRs, ausgestattet mit multimodalen Guanlan-Modellen, erlauben intuitive Videosuche per Sprache. Bestehende Systeme können durch Guanlan-betriebene KI-Boxen und NVRs nachgerüstet werden. Weitere Anwendungsfelder umfassen Verkehrsmanagement, industrielle Sicherheit und Smart Cities, wobei stets die Verbindung zwischen physischer und digitaler Welt verbessert und operative Kosten durch Automatisierung gesenkt werden. Die Modelle unterstützen den Wandel von reiner Überwachung zu proaktivem Schutz und effizienter Informationsgewinnung.
DeepinView Kameras nutzen die Leistungsfähigkeit der Guanlan KI-Modelle, um fortschrittliche Videoanalysefunktionen wie präzisen Perimeterschutz und intelligente Objekterkennung direkt im Gerät zu ermöglichen.
Mit KI-Boxen und Edge-Computing-Lösungen, die auf Guanlan-Technologie basieren, können Sie bestehende Systeme aufrüsten und die Vorteile fortschrittlicher KI-Analyse dezentral nutzen, was Latenz reduziert und den Datenschutz unterstützt.
