recherche intelligente dans Genetec Security Center
La recherche intelligente dans les systèmes de sécurité signifie que le système comprend le contexte, pas seulement les horodatages. Dans Genetec Security Center, cette capacité fait passer les recherches de simples consultations de métadonnées à des requêtes fondées sur le sens. Par exemple, un opérateur peut taper une phrase en langage naturel comme « person wearing a red jacket entering through the main door » et le système renvoie les extraits correspondants. Cette forme de recherche médico-légale supprime la nécessité de connaître les identifiants des caméras ou les heures d’enregistrement exactes. En conséquence, les équipes peuvent effectuer une recherche ciblée et rapide et obtenir des résultats en bien moins d’étapes.
L’indexation sémantique construit des descriptions riches des scènes. Par conséquent, les algorithmes étiquettent les objets, les attributs et les actions. Le système identifie les personnes, les véhicules et les sacs. Il relie ensuite ces étiquettes à des événements tels que des entrées et sorties ou du flânage. Parce que l’index est contextuel, les enquêteurs peuvent cibler leur recherche vidéo en décrivant le comportement et l’apparence plutôt que de fouiller les métadonnées. Pour les opérateurs qui souhaitent un guide d’utilisation concis, la plateforme expose les capacités de recherche dans une interface intuitive.
Dr. Marie Dupont captures the benefit well: « Semantic video search transforms video surveillance from a passive recording tool into an active intelligence asset. By enabling natural language queries, it democratizes access to video data and accelerates incident response times. » This quoted insight explains why investigation teams value semantic tools and why many security teams adopt them. For more on how forensic search works in transport environments see our article on forensic search in airports: recherche médico-légale dans les aéroports.
Enfin, le nouvel outil de recherche rapide aide à cibler les résultats sans configuration longue. Parce que l’outil de recherche vous aide à cibler des moments précis, les utilisateurs passent moins de temps à ouvrir les flux des caméras. De cette manière, la recherche intelligente vous aide à découvrir des preuves plus rapidement tout en simplifiant le flux de travail de recherche de base.
accélérez les enquêtes avec la recherche vidéo sémantique
La recherche vidéo sémantique peut accélérer les enquêtes en rendant la recherche elle-même plus rapide et plus fiable. Lors d’essais, des organisations ont signalé une augmentation de 50 % de la précision des résultats de recherche vidéo lorsqu’elles utilisent la recherche sémantique par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les métadonnées, ce qui signifie moins de fausses pistes et un temps plus productif par dossier source. De plus, la documentation produit affirme que la recherche vidéo sémantique peut réduire le temps nécessaire pour localiser les séquences pertinentes jusqu’à 70 % statistique. Ces gains sont mesurables et répétables.
La mise en index en temps réel est importante. Les systèmes modernes peuvent indexer les flux en direct de sorte qu’une recherche rapide sur la lecture renvoie des résultats quasi instantanés, même sur des archives très volumineuses. Cette capacité permet aux enquêteurs d’exécuter une recherche rapide puis de sauter directement au moment exact où l’événement s’est produit. En conséquence, les équipes peuvent clore les dossiers plus rapidement car elles ne visionnent que les extraits pertinents. Pour les grands sites, la fédération et l’indexation centrale permettent de rechercher sur plusieurs sites sans agrégation manuelle. Cette approche prend en charge des incidents multi-caméras complexes et raccourcit l’expérience d’enquête.
De plus, l’analytique améliore la précision. Des modèles neuronaux profonds analysent les images et les métadonnées pour faire ressortir des scènes d’intérêt. Ces modèles fournissent des balises d’attributs telles que la couleur des vêtements et le type de véhicule, ce qui aide les enquêteurs à cibler leur recherche vidéo pour obtenir des résultats plus rapides. Pour la réponse aux incidents qui doit localiser des personnes ou des objets d’intérêt, ce niveau de détail accélère l’identification et réduit le temps de revue manuelle. La combinaison d’une indexation rapide et d’une classification précise est ce qui vous aide à cibler votre vidéo dans des enquêtes sous pression.
Enfin, les équipes utilisant une instance Security Center en SaaS ou sur site bénéficient d’une recherche quasi en temps réel. Que le site utilise un service cloud ou un système de gestion vidéo local, l’indexation sémantique réduit le temps nécessaire pour obtenir des insights et aide les équipes d’enquête à résoudre les dossiers plus rapidement (référence apprentissage profond).
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cas d’utilisation pour les enquêtes dans différents secteurs
La recherche sémantique prend en charge de nombreux types d’enquête. Dans les transports, les équipes de sécurité utilisent des requêtes contextuelles pour trouver des comportements suspects ou localiser des objets perdus. Par exemple, les opérateurs peuvent rechercher « person leaving a bag at a gate » et puis accéder directement à la chronologie exacte sur plusieurs caméras. Les aéroports combinent souvent la reconnaissance de plaques d’immatriculation avec des balises sémantiques pour suivre les véhicules entrant et sortant des zones. Pour en savoir plus sur les flux de travail automatiques pour les véhicules et les plaques, consultez notre ressource ANPR : ANPR/LPR dans les aéroports.
Les équipes de vente au détail en tirent également profit. Elles utilisent l’indexation sémantique pour étudier les parcours clients, générer des cartes thermiques et optimiser l’aménagement des magasins. Lorsqu’elle est combinée au comptage de personnes et à l’analytique d’occupation, ces informations améliorent les opérations et la circulation des clients. La plateforme peut identifier des personnes et des objets d’intérêt puis corréler ces informations avec les heures d’entrée et de sortie pour modéliser les goulets d’étranglement à la caisse. Pour des modifications de l’aménagement fondées sur des preuves, le système offre une fonctionnalité intuitive qui simplifie l’analyse pour le personnel non technique.
Les forces de l’ordre utilisent la recherche sémantique pour les enquêtes judiciaires. Les enquêteurs peuvent rechercher « red vehicle entering after midnight » et recevoir des extraits provenant de l’ensemble du site. Cette capacité à rechercher des preuves en termes simples permet aux agents de trouver des éléments sans étiquetage spécialisé. Pour les aéroports et les hubs de transport, la recherche sémantique se marie bien avec la détection de périmètre et d’intrusion pour accélérer le triage des incidents. Pour des exemples de flux de travail liés au périmètre et à l’intrusion, consultez notre page : détection d’intrusion dans les aéroports.
Dans tous les secteurs, les mêmes thèmes se répètent. La recherche sémantique vous aide à cibler vos vidéos quand le temps est critique. Elle réduit la revue manuelle, prend en charge les recherches fédérées sur plusieurs sites et augmente les chances de résoudre les dossiers rapidement. Par conséquent, les enquêtes vidéo deviennent moins axées sur la récupération de données et davantage sur des informations exploitables.
autonomiser les équipes de sécurité avec des requêtes en langage naturel
Les requêtes en langage naturel changent qui peut mener des enquêtes. Auparavant, seuls des analystes formés pouvaient étiqueter les séquences et construire des requêtes complexes. Désormais, un opérateur de sécurité peut taper une courte description et trouver l’extrait. La nouvelle interface intelligente supprime le besoin d’une formation spécialisée. En conséquence, davantage de personnel peut effectuer des enquêtes basiques et obtenir rapidement le contexte de la situation.
Dr Marie Dupont highlighted this shift: « Semantic video search transforms video surveillance from a passive recording tool into an active intelligence asset. » That idea captures how search helps you uncover key details and why security teams value intuitive tools. Because the interface supports free-text queries, investigation teams do not need to learn complex metadata schemas or to read technical documentation before they begin.
De plus, cette approche peut autonomiser les équipes sur le terrain. Par exemple, un agent à une porte isolée peut lancer une recherche rapide pour confirmer une identité ou trouver le moment exact où un véhicule est passé. La technologie se connecte aux journaux de contrôle d’accès et à d’autres systèmes afin qu’une requête renvoie une réponse contextuelle, pas seulement un extrait. Ainsi, la solution repose sur une automatisation intelligente tout en restant encadrée par des politiques claires et des pistes d’audit.
Enfin, la recherche réduit la charge cognitive pendant les incidents. Les opérateurs reçoivent des résultats priorisés et des étapes recommandées, ce qui aide à clore les dossiers plus rapidement. Le système prend également en charge un mode « effectuer une recherche rapide ciblée » pour les situations sous haute pression, qui présente d’abord les extraits les plus probables afin que les équipes puissent agir sans délai.
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unifier les données vidéo et les métadonnées dans une seule plateforme
Une approche unifiée aide les équipes à travailler plus rapidement. Une plateforme de sécurité unifiée connecte les flux en direct, les séquences archivées et les métadonnées d’alarme dans une seule interface. Ce dispositif réduit la nécessité de passer d’un système à l’autre et aide à trouver des preuves depuis un tableau de bord unique. En pratique, les opérateurs voient les alarmes, les cartes et les résultats de recherche dans une même vue afin de résoudre les dossiers sans rassembler plusieurs outils.
Les offres Security Center en SaaS et les déploiements sur site bénéficient tous deux de ce modèle unifié. Les capacités de fédération permettent à une équipe centrale d’interroger des sites répartis tout en conservant les données localement lorsque nécessaire. Cette architecture prend en charge plusieurs sites et respecte des politiques strictes de gestion des données. De nombreuses organisations préfèrent une approche hybride qui leur permet d’unifier les opérations tout en gardant le contrôle des séquences sensibles.
L’intégration avec les systèmes de contrôle d’accès et de détection d’intrusion multiplie la valeur. Par exemple, lorsqu’un événement de contrôle d’accès se produit, le système peut auto-remplir une chronologie et afficher le moment exact où un badge a été utilisé. De même, les balises de reconnaissance de plaques d’immatriculation peuvent être superposées aux trajectoires des véhicules pour simplifier le suivi. Pour des détails sur les flux de travail liés aux immatriculations, consultez notre ressource : détection et classification des véhicules dans les aéroports.
Enfin, la plateforme prend en charge une architecture ouverte. Cette conception garantit que la documentation technique et les API sont disponibles pour les intégrateurs système et les utilisateurs SaaS. Parce que l’architecture est ouverte, les équipes peuvent combiner des analytiques best-of-breed tout en gardant le contrôle des modèles et des données. Cette approche aide les organisations à satisfaire aux exigences de conformité dans l’UE et au-delà tout en bénéficiant de capacités de recherche avancées.
automatisation de l’indexation vidéo avec l’IA
L’automatisation est importante car l’étiquetage manuel ne peut pas monter en échelle. Les modèles d’apprentissage profond automatisent le processus d’indexation. Les réseaux neuronaux convolutionnels et récurrents traitent les données spatiales et temporelles pour étiqueter les scènes. Ces modèles prennent en charge la détection d’objets, la reconnaissance d’attributs et l’analyse comportementale. Pour une vue technique des modèles pertinents, consultez cette synthèse sur l’apprentissage profond pour la prévision et les tâches de séquence (référence).
Les capacités incluent la détection de personnes et de véhicules, la reconnaissance des vêtements ou du type de véhicule, ainsi que des alertes pour des comportements tels que le flânage ou la formation de foules. Le système peut identifier des personnes et des objets puis signaler les personnes et objets d’intérêt pour examen. L’entraînement continu des modèles améliore les performances sur des classes spécifiques au site. Les options de déploiement en périphérie et sur le cloud permettent aux équipes de choisir où le traitement s’effectue afin de répondre aux objectifs de politique et de latence.
L’automatisation améliore également l’expérience d’enquête. Par exemple, les enquêteurs peuvent rechercher un attribut spécifique et recevoir des résultats classés par pertinence. La chronologie et les métadonnées associées mettent en évidence le moment exact où un événement s’est produit. Cette fonctionnalité aide les équipes à trouver des personnes et d’autres indices plus rapidement et réduit le temps passé à parcourir des heures de vidéo. En pratique, l’automatisation et l’analytique appliquée permettent aux équipes de mener des enquêtes vidéo avec beaucoup plus de rapidité et de régularité.
Enfin, parce que notre entreprise visionplatform.ai se concentre sur les couches de raisonnement et sur des modèles de langage visuel sur site, les opérateurs obtiennent des explications accompagnant les alarmes. Cette combinaison d’indexation automatisée et de descriptions compréhensibles par l’humain aide les équipes à prendre des décisions reproductibles et auditables. Elle prend également en charge des capacités futures telles que des actions pilotées par des agents et une autonomie contrôlée basée sur l’automatisation intelligente.
FAQ
Qu’est-ce que la recherche vidéo sémantique ?
La recherche vidéo sémantique utilise l’IA pour indexer la vidéo par le sens plutôt que par des étiquettes ou des horodatages. Elle permet aux utilisateurs d’entrer une description en texte clair et de récupérer des extraits pertinents à travers les caméras et le temps.
Comment la recherche sémantique accélère-t-elle les enquêtes ?
L’indexation sémantique réduit le temps nécessaire pour trouver des séquences pertinentes en faisant remonter des extraits qui correspondent à des descriptions, pas seulement aux propriétés de fichier. Lors d’essais, des organisations ont rapporté à la fois des résultats plus rapides et une plus grande précision par rapport aux recherches traditionnelles source.
Le personnel non technique peut-il effectuer des recherches ?
Oui. Les requêtes en langage naturel permettent aux agents et aux superviseurs de trouver des extraits sans formation spécialisée. L’interface offre des fonctionnalités intuitives et des requêtes suggérées pour aider les nouveaux utilisateurs.
La recherche sémantique fonctionne-t-elle sur plusieurs caméras ?
Oui. La fédération et l’indexation centrale permettent aux équipes de rechercher simultanément sur plusieurs caméras et sites. Cette capacité prend en charge les incidents multi-caméras et la surveillance à l’échelle d’une ville.
Quelle est la précision des détections ?
La précision varie selon le modèle et le site, mais les déploiements pilotes ont montré jusqu’à 50 % d’amélioration de la précision des résultats de recherche par rapport aux méthodes basées sur les métadonnées étude. L’entraînement continu améliore la détection au fil du temps.
La recherche sémantique peut-elle s’intégrer aux journaux de contrôle d’accès ?
Oui. Les intégrations avec les systèmes de contrôle d’accès et d’autres systèmes créent des chronologies contextuelles qui montrent les événements d’entrée et de sortie en parallèle de la vidéo. Cela aide les équipes d’enquête à corréler rapidement la vidéo et les événements système.
La vidéo est-elle traitée dans le cloud ?
Les options de déploiement incluent le cloud, sur site et hybride. De nombreuses organisations préfèrent le traitement sur site pour des raisons de conformité. visionplatform.ai prend en charge des modèles de langage visuel sur site afin de garder les vidéos et les modèles dans l’environnement.
Quels types d’analytique sont utilisés ?
Les systèmes utilisent la détection d’objets, la reconnaissance d’attributs et l’analyse comportementale. Les modèles convolutionnels et récurrents extraient des caractéristiques spatiales et temporelles pour construire des métadonnées riches (recherche).
La recherche sémantique peut-elle aider à trouver des plaques d’immatriculation ?
Oui. La reconnaissance de plaques d’immatriculation peut être combinée avec des balises sémantiques pour suivre les véhicules et rechercher des numéros de plaque ou des types de véhicules dans les chronologies.
Où puis-je en savoir plus sur l’intégration de la recherche sémantique ?
Consultez la documentation technique produit et les guides d’utilisation de votre VMS. Pour des exemples pratiques dans les transports, consultez nos ressources détection des personnes dans les aéroports : détection des personnes dans les aéroports et détection et classification des véhicules dans les aéroports.
