Evolusi Berterusan untuk Masa Depan AIoT Pintar: Dahua Technology Perkenal Model AI Berskala-besar Xinghan

HANGZHOU, China, 21 September 2025 /PRNewswire/ -- Dahua Technology, penyedia bagi penyelesaian dan perkhidmatan AIoT berpusatkan video yang terkemuka di dunia, melancarkan secara rasmi Model AI Berskala-besar Xinghan — sistem AI gred-industri generasi akan datang yang mengintegrasikan kecerdasan visual berskala besar dengan keupayaan berbilang mod dan bahasa. Dibangunkan untuk menangani cabaran yang rumit dalam persekitaran dunia sebenar, Xinghan memperlihatkan lonjakan besar ke hadapan dalam inovasi berterusan Dahua, seterusnya memperkasakan transformasi pintar merentas pelbagai sektor.

Asas Teknologi Xinghan

Dengan misi untuk mendayakan mesin agar dapat benar-benar memahami dunia, sistem model Xinghan terus berkembang dengan menghubungkan penyelidikan termaju dengan aplikasi dunia sebenar. Dinamakan bersempena perkataan Cina untuk "galaksi", Xinghan memberikan matriks keupayaan tindanan penuh yang dikuasakan oleh sinergi pinggir-awan, lalu mengupayakan kecerdasan adaptif dan boleh skala merentas industri-industri. Seni bina Xinghan yang dinaik taraf merangkum tiga siri model teras: L, V dan M. Model siri-L memfokuskan pada pemahaman dan interaksi bahasa sejadi, manakala dua lagi model menangani aplikasi yang lebih spesifik:

Siri-V: Model Visi Xinghan

Menumpukan pada kecerdasan visual dan analisis video termaju, siri ini memperkemas kategori-kategori sasaran dengan memfokuskan pada sasaran utama (contoh manusia, kenderaan bermotor dan kenderaan bukan bermotor) bagi mengurangkan kerumitan model sekali gus mengekalkan ketepatan yang tinggi.

Ciri-ciri utama termasuk:

• Perlindungan Perimeter: Liputan diperluas dengan mengenal pasti sasaran yang lebih kecil dengan tepat (malah sehingga 20×20 piksel) berbanding model AI berasaskan CNN lazim, mengurangkan amaran palsu dan meningkatkan julat pengesanan bagi kamera model besar.*
• WizTracking: Ia menawarkan algoritma penjejakan pintar generasi akan datang yang boleh mengendalikan oklusi kompleks dan variasi dalam postur sasaran, lalu mencapai peningkatan ketepatan sebanyak 50%.*
• Peta Kumpulan Ramai: Ia meningkatkan pengesanan sasaran kecil dengan ketara pada jarak jauh (sehingga 2× lebih jauh) dan membawakan pampasan payung, meningkatkan ketepatan sebanyak 80% semasa keadaan hujan*. Ia juga menawarkan peningkatan 2.5× dalam julat analisis, menyokong pengesanan sehingga 5,000 orang dan memberikan prestasi yang mantap dalam kumpulan ramai yang sesak dan persekitaran cahaya malap.*
• WDR Adaptif – AI Latar: Ia memanfaatkan kesedaran situasi untuk menganalisis ciri-ciri ruangan dan kontekstual sesuatu latar, lalu mengupayakan konfigurasi kamera pintar dan automatik.
• Bantuan Peraturan AI: Ia direka untuk penentuan sempadan automatik bagi peraturan pencerobohan Perlindungan Perimeter, menawarkan capaian satu klik, pengecaman latar yang sangat tepat, analisis automatik dan banyak lagi.

Siri-M: Model Berbilang Mod Xinghan

Model berbilang mod ialah sistem AI termaju yang berupaya memproses secara serentak dan mengintegrasikan secara mendalam pelbagai jenis data heterogen (contoh teks, imej, audio dan video). Ini dapat meningkatkan kecekapan pemprosesan maklumat dengan ketara, mengupayakan interaksi manusia-komputer yang lebih sejadi dan membawakan spektrum senario aplikasi yang lebih luas.

Ciri-ciri utama termasuk:

• WizSeek: Ia merevolusikan penyiasatan video melalui carian bahasa sejadi. Hanya terangkan sasaran anda (contoh orang, kenderaan, haiwan atau barang dan sebagainya) dan WizSeek serta-merta mendapatkan semula rakaman yang sepadan dalam arkib video yang dirakam.
• Amaran Teks-Tertakrif: Ia membolehkan pengguna mentakrifkan amaran dengan hanya menerangkannya dalam bahasa sejadi yang merendahkan ambang pembangunan dengan ketara dan mengupayakan konfigurasi yang pantas, fleksibel dan boleh skala yang disesuaikan dengan pelbagai senario dunia sebenar.

Untuk maklumat lanjut mengenai Model AI Berskala-besar Xinghan, sila kunjungi di sini.

*Keputusan adalah berdasarkan persediaan standard dan persekitaran ujian.