هوش مصنوعی (AI) روز به روز نقش پررنگ‌تری در امنیت و نظارت تصویری ایفا می‌کند. با پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق (Learning Deep) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، صنعت نظارت تصویری شاهد جهشی کوانتومی بوده است. شرکت Technology Dahua، به عنوان یکی از پیشگامان این حوزه، با عرضه نسل دوم پلتفرم هوش مصنوعی خود، 2.0 AI Xinghan، مرزهای بین تحلیل تصویر، ادراک انسانی، و کارایی سیستمهای نظارتی را جابه‌جا کرده و دقیق‌ترین و هوشمندترین راه‌حل‌ها را به بازار ارائه داده است.

2.0 AI Xinghan یک به‌روزرسانی صرفاً نرمافزاری نیست، بلکه یک بازنگری بنیادین در معماری پردازش هوشمند است که هدف اصلی آن کاهش چشمگیر آلارم‌های کاذب (Positives False) و افزایش دقت (Precision) در تحلیل وقایع امنیتی است. در این مقاله جامع، به بررسی تمام ابعاد فنی، عملکردی، مزایا و تفاوتهای این پلتفرم با رقبا و نسخه های پیشین می پردازیم تا صاحبان کسب و کار، مدیران پروژه، و عالقمندان CCTV بتوانند تصمیم گیری آگاهانه و تخصصی داشته باشند. تمرکز اصلی بر روی نوآوری‌های معماری سه‌ گانه و توانایی‌های چندوجهی (Multimodal) است که 2.0 Xinghan را متمایز می‌سازد.

آنچه در این مقاله می‌خوانید:

بخش اول: 2.0 AI Xinghan چیست؟ (معماری سه‌گانه هوش)

Xinghan به معنای ستاره شمالی یا قطب نما نسل جدید هوش مصنوعی داهوا است که بر روی سخت افزارهای پیشرفته نظیر دوربین های سری WizMind/WizSense و سرورهای مدیریت ویدیو (DSS/NVR) پیاده سازی شده است. برخالف نسخه های قبلی که اغلب بر یک مدل واحد متکی بودند، 2.0 AI Xinghan بر پایه یک معماری سه گانه و ترکیبی از سه هسته پردازشی قدرتمند عمل می کند:

Xinghan Vision Model .۱ (لبه هسته)

این مدل، قلب تپنده پردازش اولیه در خود دوربین (PTZ/IPC) است. کارکرد اصلی آن تحلیل سریع و بیدرنگ تصاویر دریافتی از حسگر دوربین است. * قابلیت ها: تشخیص دقیق اولیه اشیاء (انسان، وسیله نقلیه، حیوان)، شناسایی مرزهای شیء با رزولوشن بالا، و اعمال الگوریتم های پیشرفته تصویربرداری مانند WDR AI. * مزیت: کاهش تأخیر (Latency) به دلیل پردازش در محل (Computing Edge) و کاهش حجم داده ارسالی به سرور، زیرا تنها فراداده (Metadata) و خلاصه های مهم ارسال می شوند.

Xinghan Multimodal Model .۲ (هسته مرکزی)

این مدل پیشرفته ترین بخش هوش مصنوعی است که بر روی سخت افزارهای مرکزی مانند NVRهای جدید یا پلتفرم های مدیریت ویدیو (DSS) اجرا می شود. این مدل توانایی ترکیب و همبسته سازی داده ها از منابع مختلف را دارد. * ورودی ها: داده های بصری از دوربین ها، داده های صوتی (تحلیل صدا)، داده های متنی (فراداده ها و لاگ ها)، و حتی داده های سنسورهای جانبی. * کاربرد: تحلیل پیچیده تر سناریوها، مانند تشخیص “حمله همراه با فریاد” یا “نشت مواد شیمیایی” با ترکیب تصویر و صدا، که فراتر از قابلیت های یک مدل صرفاً تصویری است.

Xinghan Language Model .۳ (هسته تعاملی)

این هسته، جنبه تعاملی و کاربرپسند سیستم را فراهم می کند. این مدل با بهره گیری از تکنولوژی های مشابه مدل های زبانی بزرگ (LLMs)، امکان جستجو و تعریف قوانین هوشمند را از طریق زبان طبیعی فراهم میآورد. * قابلیت ها: * جستجوی متنی (Search Text): یافتن ویدیوها با استفاده از توصیفات متنی “مردی با کوله پشتی آبی که ساعت ۱۲:۳۰ در ورودی جنوبی دیده شد”. * تعریف هوشمند (Assist Rule AI) Rule Alarm: اپراتور به جای کشیدن کادرها و تنظیم پارامترها، سناریوی مورد نظر را به زبان ساده بیان می کند و سیستم به طور خودکار بهترین قوانین را پیکربندی می کند. * مزیت: کاهش شدید خطای انسانی در تنظیمات پیچیده و دموکراتیزه کردن استفاده از قابلیت های پیشرفته AI برای اپراتورهای غیرتخصصی.

بخش دوم: پنج تفاوت طلایی نسبت به نسل قبل (از Xinghan 2.0 به WizSense)

انتقال از نسل های پیشین که بیشتر بر تشخیص مبتنی بر ویژگی ها یا based-Feature Detection تکیه داشتند به معماری 2.0 AI Xinghan، یک تغییر پارادایم محسوب می شود. جدول زیر این تفاوت های کلیدی را به تفصیل شرح می دهد:

 AI Xinghan 2.0 نسل های قبلی تفاوت کلیدی
Precision واقعی؛ مدلهای یادگیری عمیق برای هر نوع شیء (مثالً نوع خاصی از وسیله نقلیه) آموزش دیده اند. دقت کلی (Accuracy) در تفکیک اشیاء. سطح دقت
تعمیم پذیری (Generalization)؛ هوش عمومی تر که بدون نیاز به آموزش مجدد، سناریوها و محیط های مختلف (شب/روز، نور کم) را درک می کند. سفارشی سازی (Customization)؛ نیاز به
آموزش مدل برای هر سناریوی خاص یا محیط جدید.		 انعطافپذیری مدل
ادراک پیچیده محیط (Contextual Awareness)؛ تحلیل جزئیات مانند تغییرات نوری، پوشش های محیطی (آب، برف)، و رفتارشناسی (توقف غیرعادی، دویدن). تمرکز بر شیء در حال حرکت. ادراک محیطی
پویا با کمک هوش مصنوعی سیستم پیشنهاد دهنده قواعد بر اساس ترسیم تقریبی منطقه توسط کاربر. Rule ایستا و دستی؛ نیاز به تعریف دقیق مرزها، جهات و زمانبندی توسط کاربر. قواعد هشدار
تحلیل چندوجهی (Multimodal)؛ ترکیب همزمان تصویر، صدا، دادههای متنی و سنسورها برای تصمیمگیری جامع. عمدتاً تحلیل بصری (Vision Only) نوع تحلیل

تحلیل فنی: گذار به معماری یادگیری عمیق مبتنی بر ترنسفورمر

تکنولوژی پشت این بهبودها، استفاده گستردهتر از معماریهای مبتنی بر ترنسفورمر (Architectures based-Transformer) است که امکان درک روابط پیچیده میان پیکسل ها و فریم ها را فراهم میآورد. این امر منجر به ساخت توابع ضرر (Functions Loss) بهینه تر در آموزش مدل ها شده است که به طور مستقیم بر کاهش آلارم های کاذب ناشی از نویز یا تغییرات ناگهانی محیطی تأثیر می گذارد.

بخش سوم: مزایای تجاری و عملی حاصل از AI Xinghan 2.0

پیاده سازی این فناوری در زیرساخت های نظارتی، مزایای قابل توجهی در سه حوزه اصلی (کاهش هزینه، افزایش کارایی، و بهبود تجربه کاربری) به همراه دارد:

1. کاهش آالرم کاذب تا ٪۹۲؛ آمار قابل اعتماد

این مهم ترین دستاورد تجاری 2.0 AI Xinghan است. آلارم های کاذب نه تنها تمرکز اپراتورها را مختل می کنند بلکه هزینه های عملیاتی (بررسی دستی هر آلارم) را به شدت افزایش می دهند. * کاهش خطا عمدتاً تحلیل ریش های: ناشی از تفکیک دقیق “انسان” از “سایه”، “حیوان” از “آب” و “حرکت برگ” از “نفوذ” است. مدل های جدید یاد گرفته اند که تفاوت های ظریف ناشی از شرایط محیطی ناپایدار را نادیده بگیرند. * فرمول ساده سازی: اگر سیستم قبلی روزانه ۱۰۰ آالرم کاذب تولید می کرد، اکنون ممکن است تنها ۸ آالرم واقعی داشته باشد.

2. افزایش برد و دقت نظارت تا ٪۵۰

تأکید بر پردازش در لبه (Model Vision Xinghan) باعث شده است که دوربین های نسل جدید بتوانند اهداف را در فواصل دورتر و با جزئیات بیشتری شناسایی کنند. * دقت در تشخیص هدف: در تست های میدانی، دوربین های مجهز به این پلتفرم توانسته اند شیء را تا ٪۵۰ دورتر از محدوده تشخیص مفید دوربینهای نسل قبلی (بر اساس معیار قابل اعتماد بودن تشخیص انسان) شناسایی کنند. این امر به طور مستقیم بر توانایی پیشگیری از حوادث تأثیر می گذارد.

3. سادگی در مدیریت آلارم و جستجوی هوشمند (Rule AI Assist)

Rule AI Assist انقالبی در نحوه تعامل مدیران امنیتی با سیستم ایجاد می کند. * سناریوی عملی: مدیر پروژه نیاز دارد سیستمی راه اندازی کند که در صورت ورود هر وسیله نقلیه بدون مجوز از پارکینگ پشتی در ساعات غیر اداری، آالرم دهد. در سیستم های قدیمی، این نیاز به تعریف پیچیده نواحی ممنوعه، جهت ها و استثنائات داشت. با 2.0 Xinghan، مدیر فقط یک باکس را روی نقشه می کشد و تایپ می کند: “خودروهای بدون مجوز از این ناحیه خارج نشوند.” سیستم به طور خودکار بهترین پارامترهای Rule را بر اساس مدل های آموزش دیده خود تنظیم می کند.

بخش چهارم: کاربردهای پیشرفته و سناریوهای واقعی

0 AI Xinghan فراتر از یک سیستم هشدار دهنده ساده عمل می کند و قابلیت های تحلیلی پیچیدهای را ارائه می دهد که در سناریوهای نظارت حساس بسیار کاربردی هستند:

1.  جستجوی ویدیویی از طریق عبارت متنی (Defined-Text Search)

این ویژگی که مستقیماً از قابلیت های Model Language Xinghan نشئت می گیرد، کارآیی تیم های بازبینی را متحول می کند. * مثال های جستجو: * “فرد با تیشرت قرمز و کاله ایمنی سفید.” * “خودروی ون سفید مدل باال که در محدوده انبار توقف کرده است.” * “حرکت مشکوک در محوطه حساس بین ساعت ۰۲:۰۰ تا ۰۴:۰۰ صبح.” * مزیت: کاهش زمان جستجو از ساعت ها به چند ثانیه. سیستم نه تنها اشیاء را بر اساس رنگ و نوع تشخیص می دهد، بلکه ویژگیهای ثانویه (مانند داشتن کوله پشتی یا تکیه دادن به دیوار) را نیز در جستجو اعمال می کند.

2. تحلیل هوشمند جمعیت و ازدحام Map Crowd&Behavior Analysis

در مکان های عمومی، خرده فروشی ها و رویدادها، توانایی شمارش و تحلیل تراکم جمعیت حیاتی است. * Map Crowd: ارائه نقش های حرارتی (Heatmap) در لحظه که نشان دهنده تراکم افراد است. * تشخیص رفتار ناهنجار: تشخیص رفتارهایی مانند “زمین افتادن”، “تجمع غیرعادی”، “دویدن سریع” در یک منطقه مشخص، که می تواند نشان های از سرقت، درگیری یا فوریت پزشکی باشد.

3. کنترل نور محیط با هوش مصنوعی (Lux-Low AI/WDR AI)

مدل های Vision در 2.0 Xinghan به طور خاص برای غلبه بر چالش های نوری طراحی شدهاند.* (Range Dynamic Wide) WDR AI: در سناریوهایی که یک سوژه در سایه کامل و پشت آن یک منبع نور قوی (مانند ورودی ساختمان در روز روشن) قرار دارد، سیستم با استفاده از مدل های ادراکی، جزئیات سوژه را بازیابی می کند، در حالی که سیستم های قدیمی تنها یک تصویر بیش از حد تاریک یا سوخته ایجاد می کردند. این امر کیفیت مدارک قضایی را بهبود می بخشد.

4. نمایش مقایسه ای و دمو (Performance Screen Split Review)

داهوا ابزارهایی را برای نمایش مقایسه ای نتایج فراهم کرده است که برای اثبات کارایی 2.0 Xinghan ضروری است. اپراتور می تواند یک پنل تقسیم شده داشته باشد: * سمت چپ: خروجی سیستم قدیمی یا دوربین استاندارد. * سمت راست: خروجی 2.0 AI Xinghan. این مقایسه به وضوح کاهش آلارم های اشتباه، افزایش وضوح تصویر در شرایط سخت، و تشخیص صحیح تر اهداف را به نمایش می گذارد.

بخش پنجم: تکنولوژی معماری سهالیه و امنیت ابری

موفقیت 2.0 AI Xinghan به دلیل اجرای همزمان و هماهنگ این مدلها در سه سطح مختلف معماری شبکه نظارتی است:

1. تکنولوژی پردازش Edge دوربین

همان طور که ذکر شد، این الیه مسئول پردازش اولیه است. با استفاده از چیپست های پیشرفته (مانند SoC AI Dahua)، محاسبات پیچیده استنتاج مدل (Inference) در کارت حافظه یا پردازنده دوربین انجام می شود.

2. تکنولوژی پردازش مرکزی (VMS/NVR)

این لایه، داده های متادیتا را از دوربین ها دریافت کرده و مدل های پیچیده تر مانند Multimodal Model را اجرا می کند. این بخش مسئول تجمیع داده ها، تحلیل جمعیتی و اجرای قوانین پیچیده است که نیاز به قدرت پردازشی بیشتری نسبت به Edge دارند.

3. امنیت و مدیریت ابری (Pro DSS / Cloud DSS)

پلتفرم مدیریت هوشمند (Software Security Dahua) DSS به عنوان رابط ابری عمل میکند. 2.0 AI Xinghan با این پلتفرم یکپارچه شده تا امکانات زیر فراهم شود: * مدیریت از راه دور:

دسترسی به تاریخچه جستجوهای متنی، تنظیم مجدد Rule AIها از هر نقطه جهان. * بهروزرسانی (Air-The-Over) OTA: امکان به روزرسانی مدل های هوش مصنوعی بر روی دوربین ها و NVRها به صورت متمرکز و بدون نیاز به حضور فیزیکی تیم فنی در سایت.

سازگاری با WizMind/WizSense

قابلیتهای 2.0 AI Xinghan برای حداکثر سازگاری با دوربین های سری WizSense (متمرکز بر تجزیه و تحلیل انسان و خودرو) و WizMind (متمرکز بر تجزیه و تحلیل رفتاری و هوش تجاری) طراحی شده اند. این سازگاری به این معنی است که اغلب کاربران موجود می توانند با یک به روزرسانی نرم افزاری (Update Firmware) و بدون نیاز به تعویض کل سخت افزار، به این سطح جدید از هوش دست یابند (البته مدل های قدیمی تر ممکن است از تمامی قابلیت های Multimodal پشتیبانی نکنند).

بخش ششم: نکات مهم انتخاب و پیادهسازی مدل Xinghan

برای بهره برداری حداکثری از سرمایه گذاری در سیستم های مجهز به 2.0 AI Xinghan، نکات زیر باید در فاز طراحی و پیاده سازی لحاظ شوند:

  • مدیریت منابع انسانی و کاهش هزینه نگهبانی: این سیستم یک جایگزین نیست، اما یک تقویت کننده است. با کاهش حجم آلارم های بی اهمیت، هزینه های نیروی انسانی مورد نیاز برای نظارت فعال به طرز چشمگیری کاهش مییابد.
  • افزایش نرخ دسترسی به دیتا و امنیت داده ها: از آنجایی که داده های غیرضروری (مانند فریمهای خالی یا نویز) در Edge فیلتر می شوند، فضای ذخیره سازی کمتری مصرف می شود و امنیت داده های ارسالی بهتر مدیریت می شود.
  • سازگاری با سیستم های هوشمند قبلی: اطمینان حاصل کنید که فریمور تجهیزات شما (دوربین ها و NVRها) با آخرین نسخه پشتیبانی کننده از 2.0 Xinghan مطابقت دارد. در پروژه های بزرگ، یک طرح مهاجرت مرحلهای برای ارتقاء مدل های هوش مصنوعی پیشنهاد می شود.
  • قابلیت سفارشی سازی و پشتیبانی فنی: اگرچه Generalization سیستم بالا است، اما برای سناریوهای بسیار خاص (مثالً تشخیص نقایص خط تولید در یک کارخانه خاص)،همکاری با تیم های فنی متخصص برای تنظیم دقیق Ruleها یا درخواست آموزش های اختصاصی برای مدل های سفارشی، توصیه می شود.

پرسشهای متداول (FAQ)

آیا کاهش آلارم کاذب تا ۹۲ درصد در عمل و در هر شرایط محیطی محقق می شود؟

بله، این آمار بر اساس داده های آزمایشگاهی دقیق و تست های میدانی کنترل شده توسط خود داهوا در شرایط مختلف (تغییرات آب و هوایی، شب و روز) به دست آمده است. البته، تحقق دقیق این درصد به کیفیت نصب و پوشش اولیه دوربین بستگی دارد.

آیا برای استفاده از قابلیت Assist Rule AI نیاز به آموزش خاصی دارم؟

خیر، یکی از اهداف اصلی این قابلیت ساده سازی است. اپراتور تنها با استفاده از زبان طبیعی و تعامالت بصری ساده (Drop and Drag) می تواند قوانین پیچیده را تنظیم کند، که به طور چشمگیری منحنی یادگیری را کاهش می دهد.

برای پروژه های بزرگ مانند بنادر یا فرودگاه ها چه مزایای منحصر به فردی دارد؟

در این مقیاسها، قابلیت Multimodal (ترکیب صدا و تصویر) حیاتی است. برای مثال، در یک پایانه، سیستم میتواند “صدای فریاد” را با “نزدیک شدن غیرمجاز به حصار” ترکیب کند و یک آلارم با اطمینان بسیار بالا تولید کند، که در سیستم های قدیمیتر نیازمند دو سیستم مجزا بود.

آیا 2.0 AI Xinghan مبتنی بر پردازش ابری است یا محلی؟

این سیستم یک معماری هیبریدی (ترکیبی) است. پردازش های حیاتی و سریع (تشخیص اولیه) در Edge دوربین انجام می شود. تحلیل های پیچیده و تجمیع داده ها در VMS/NVR مرکزی صورت می گیرد و دسترسی و آرشیو از طریق Cloud DSS مدیریت می شود.

جمع بندی و پیشنهاد ایزی کمرا

0 AI Xinghan Dahua یک جهش نسلی در هوش نظارتی است که با تکیه بر معماری و قابلیت های Multimodal، نه تنها دقت را به بالاترین سطح رسانده، بلکه استفاده از ابزارهای تحلیلی پیشرفته را برای عموم کاربران آسانتر کرده است. اگر سازمان شما به دنبال بهینه سازی عملیات، کاهش هزینه های نظارتی از طریق حذف آلارم های کاذب، و دسترسی به داده های تصویری با قابلیت جستجوی سریع و دقیق است، این راه حل باید در اولویت انتخاب های شما قرار گیرد. برای مشاوره رایگان تخصصی در مورد نحوه یکپارچه سازی 2.0 AI Xinghan در زیرساخت فعلی خود، با متخصصان فنی ایزی کمرا تماس بگیرید.