Comprendre les bases de la recherche de texte vidéo
Bienvenue dans ce chapitre pratique, et bienvenue dans le TechDoc Hub, et bienvenue dans le techdoc. Premièrement, cette section définit ce que signifie la recherche de texte au sein d’un VMS de surveillance moderne et replace le concept dans son contexte opérationnel. Genetec intègre l’OCR et l’extraction de métadonnées afin que les opérateurs puissent trouver des images et des clips contenant du texte lisible, et ainsi les enquêtes s’exécutent plus rapidement. Par exemple, les analystes peuvent localiser des plaques d’immatriculation, des panneaux et des sous-titres incrustés sans parcourir manuellement des heures de séquences, et cette capacité peut réduire le temps des enquêtes jusqu’à 70 % comme le rapportent des études de l’industrie réductions du temps d’enquête jusqu’à 70 %. Deuxièmement, les superpositions de texte et les métadonnées des caméras sont indexées lorsque le système extrait les caractères et les stocke avec le timecode, ce qui permet une récupération rapide sur de longues fenêtres de rétention.
Troisièmement, l’architecture compte. Genetec propose une interface unifiée via le Genetec TechDoc Hub et la documentation associée, et les administrateurs peuvent suivre la documentation technique de la plateforme pour mapper les flux et les archives qui seront indexés. La plateforme stocke le texte consultable aux côtés des horodatages, et les résultats de recherche affichent des vignettes, des identifiants de périphérique et des métriques de confiance. Un exemple éprouvé à grande échelle provient d’un déploiement sur campus dépassant 1 500 caméras Axis où le VMS a géré de grands flux tout en préservant les métadonnées consultables déploiement de plus de 1500 caméras réseau Axis. Enfin, l’extraction de texte ne se limite pas à l’OCR. Elle combine détection de mouvement, métadonnées et sous-titres de scène afin que les opérateurs trouvent les moments pertinents plus rapidement, et lorsqu’elle est associée à l’IA elle peut fournir du contexte plutôt que des correspondances isolées. Pour en savoir plus sur les analyses associées telles que l’ANPR, consultez la ressource ANPR/LPR dans les aéroports pour voir comment le texte des plaques devient un tag exploitable ANPR/LPR dans les aéroports.
Configuration des superpositions de texte vidéo
Commencez par les paramètres de la caméra et du système, puis configurez les superpositions dans l’outil de configuration. Tout d’abord, activez les superpositions de texte telles que les noms de caméras, les horodatages et les légendes personnalisées au niveau du périphérique, puis confirmez que le texte incrusté est cohérent sur l’ensemble du parc. Des superpositions cohérentes améliorent la précision de l’OCR et simplifient l’indexation, et par conséquent les résultats de recherche deviennent plus fiables. Lorsque vous configurez le watermarking et les champs de légende, choisissez des polices fixes et un fort contraste, et positionnez le texte à l’écart des zones d’image encombrées. Cela réduit les erreurs d’OCR et permet au moteur d’indexation d’apparier les caractères plus souvent qu’autrement.
Pensez ensuite à l’impact sur les archives. Les superpositions incrustées augmentent la quantité de données pixel stockées, tandis que les approches basées uniquement sur les métadonnées réduisent la taille des archives mais nécessitent que les caméras ou les processeurs en périphérie génèrent et envoient le texte extrait. Pour les déploiements à grande échelle, vous préférerez peut-être l’extraction en périphérie afin de préserver le stockage, et vous pouvez également configurer des niveaux de rétention afin que les segments indexés restent consultables plus longtemps. visionplatform.ai recommande de vérifier les paramètres d’edge et de s’assurer que la configuration des superpositions ne supprime pas les métadonnées. De plus, définissez des conventions de nommage pour les caméras dès le départ et utilisez des étiquettes cohérentes pour aider les utilisateurs finaux à trouver rapidement les séquences.
Enfin, vérifiez le comportement de l’indexation. Après avoir activé les superpositions, effectuez des captures de test et confirmez que le Genetec TechDoc Hub ou l’article du Genetec techdoc que vous consultez affiche les champs attendus dans l’index. Si vous prévoyez d’utiliser l’OCR pour les plaques d’immatriculation, testez également les plaques à différents angles et vitesses, puis ajustez l’exposition et la vitesse d’obturation. Pour des conseils sur l’intégration des sorties des détecteurs et la gestion des captures déclenchées par mouvement, référez-vous au matériel intrusion-detection-in-airports qui explique les bonnes pratiques de capture pilotée par événement détection d’intrusion dans les aéroports. Conservez des journaux des modifications et mettez à jour l’entrée 5.12 du guide utilisateur du Security Center pour refléter les normes de superposition afin que les opérateurs aient un seul endroit où trouver les règles et les exemples.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Utiliser la recherche de texte vidéo dans Security Center
Ce chapitre guide les opérateurs à travers l’interface et clarifie les flux de travail dans Security Center. Ouvrez Security Desk ou le Web Client pour commencer. Ensuite, sélectionnez le module forensic ou indexation et saisissez un mot-clé, et le système renvoie des vignettes, des horodatages et des identifiants de caméra. L’interface affiche les niveaux de confiance et un curseur pour la lecture directe. Pour les enquêtes ciblées, vous pouvez utiliser des filtres avancés tels que la date, le groupe de caméras et le type d’événement afin de restreindre rapidement les résultats, ce qui réduit le temps pour obtenir des preuves.
Lorsque vous devez valider une alerte, essayez d’effectuer une recherche rapide ciblée puis confirmez le clip avec d’autres sources de données. Vous pouvez exécuter une recherche rapide ciblée sur une seule caméra ou sur un groupe de caméras, et l’interface prend en charge les deux modes. Pour les incidents impliquant des plaques, associez la correspondance de texte aux tags ANPR, puis recoupez avec les journaux de contrôle d’accès ou les bases de données. Les clients gérant les opérations aéroportuaires peuvent également consulter la page forensic-search-in-airports pour des flux de travail qui combinent les correspondances de texte avec les données de flux de passagers recherche médico-légale dans les aéroports.
Notez que le filtrage et l’interprétation des résultats nécessitent une formation. Les opérateurs doivent apprendre à lire les métriques de confiance et à distinguer les faux positifs de l’OCR des correspondances fiables. De plus, la recherche rapide de la vidéo en lecture est disponible lorsque vous utilisez des filtres de fenêtre temporelle, et la recherche rapide ciblée de la lecture vous permet de sauter directement à la seconde exacte où le texte superposé apparaît. Formez régulièrement votre équipe à ces étapes et documentez les procédures opérationnelles standard dans le TechDoc Hub afin que les enquêtes restent cohérentes et auditables. Enfin, n’oubliez pas que le système affiche des indicateurs de mouvement et des métadonnées aux côtés du texte, et la combinaison de ces indices aide à confirmer les événements efficacement.
Navigation dans les fonctionnalités de lecture vidéo
Les outils de lecture vous permettent d’examiner précisément les preuves puis d’exporter les meilleurs segments. Utilisez la timeline pour lire, mettre en pause, rembobiner et avancer rapidement, et utilisez le pas image par image pour les moments clés. L’interface de lecture inclut souvent le support multi-caméras synchronisé afin que vous puissiez visualiser un incident sous différents angles en même temps, ce qui aide à reconstituer rapidement les séquences. Vous pouvez activer ou désactiver les superpositions incrustées et les sous-titres pendant la lecture afin que l’image reste lisible, et la désactivation des superpositions peut éliminer l’encombrement visuel lorsque vous ne souhaitez voir que les images naturelles.
Lorsqu’un incident couvre plusieurs caméras, utilisez la lecture synchrone puis marquez les points de début et de fin sur les caméras concernées. Cela fait gagner du temps et garantit que votre paquet exporté contient l’ensemble de la fenêtre d’incident, et si vous disposez de marqueurs d’événement issus des analytics vous pouvez caler la timeline sur ces marqueurs. Le système prend également en charge les signets et les annotations afin que les analystes puissent signaler des images pour un suivi. visionplatform.ai enrichit ce flux de travail en fournissant des descriptions textuelles générées par l’IA des événements, et la fonctionnalité VP Agent Search transforme les clips en récits consultables afin que les opérateurs trouvent des incidents similaires plus rapidement et avec moins d’effort manuel.
Pour la précision médico-légale, utilisez les outils de zoom et de panoramique, puis préservez la fréquence d’images d’origine pour maintenir l’intégrité légale. Si vous devez comparer des superpositions dans le temps, exportez un court clip avec des légendes incrustées pour afficher les horodatages, puis incluez les couches de métadonnées dans l’export. Maintenez votre environnement de lecture calibré et assurez la synchronisation temporelle entre les caméras et les enregistreurs pour éviter des horodatages décalés. Enfin, exercez-vous régulièrement aux raccourcis de lecture et ajoutez-les à votre checklist opérationnelle afin que, lorsqu’un incident survient, les opérateurs réagissent avec rapidité et précision.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Exporter efficacement des preuves vidéo
Le choix du bon clip et des métadonnées est important pour un usage juridique et opérationnel, et le processus d’exportation doit être reproductible. Tout d’abord, choisissez les points de début et de fin à l’aide de signets ou de poignées de glissement ; puis incluez les métadonnées associées telles que l’identifiant de la caméra, les horodatages, les valeurs de hachage et les journaux d’événements. Choisissez des conteneurs d’exportation qui préservent la qualité et les métadonnées, et utilisez des formats acceptés par votre équipe juridique. Les choix courants incluent le MP4 avec un fichier sidecar XML ou des formats propriétaires qui intègrent des sommes de contrôle. Incluez toujours un manifeste qui enregistre qui a exporté le fichier et quand, et conservez des notes de chaîne de garde.
Lorsque vous exportez des clips trouvés via l’index de texte du système, incluez les résultats OCR et les scores de confiance dans le package. Cela facilite la compréhension par les enquêteurs et les procureurs des raisons pour lesquelles le clip a été choisi. Également, suivez des règles de nommage de fichiers cohérentes et utilisez des noms descriptifs incluant l’ID d’incident, l’étiquette de la caméra, la date et un court descriptif. Pour l’archivage à long terme, conservez une copie maître en haute résolution et une ou plusieurs copies compressées pour consultation. visionplatform.ai recommande une rétention sur site pour les sites sensibles afin de réduire les risques externes, et notre suite VP Agent ajoute une piste d’audit qui enregistre les actions assistées par l’IA pour chaque export.
Pour la recevabilité juridique, incluez le hachage d’export et un bref rapport qui documente la méthode d’extraction. Si les sous-titres fermés ou les superpositions incrustées ont été activés ou désactivés pendant la lecture, consignez cet état dans le manifeste. Enfin, maintenez un journal des preuves et une politique de rétention alignée sur vos règles et réglementations locales. Si vous avez besoin de conseils sur les formats pour des séquences ANPR ou des preuves liées aux passagers, consultez les recommandations ANPR/LPR dans les aéroports puis adaptez le nommage et la rétention aux règles locales ANPR/LPR dans les aéroports. Ce processus aide les tribunaux et les auditeurs à vérifier l’intégrité et la chaîne de garde.
Bonnes pratiques pour les opérations de recherche de texte vidéo
Maintenez des superpositions cohérentes et l’intégrité des archives, puis validez régulièrement les index. Planifiez des vérifications de routine pour confirmer que les légendes incrustées et les étiquettes de caméra restent lisibles, et que les résultats de l’OCR restent dans des plages de précision acceptables. Formez les opérateurs à l’interprétation des scores de confiance et fournissez des playbooks pour les cas où l’OCR renvoie des correspondances à faible confiance. De plus, effectuez périodiquement des contrôles d’intégrité des archives pour détecter la corruption ou les segments manquants afin que les périodes consultables restent fiables.
Configurez l’enregistrement et la rétention en périphérie de manière réfléchie. Si vous utilisez l’extraction en périphérie, assurez-vous que l’encodeur ou le firmware de la caméra préserve le texte extrait aux côtés du flux, puis configurez un basculement afin que les métadonnées survivent aux coupures réseau. visionplatform.ai recommande de conserver les modèles et le raisonnement sur site pour s’aligner sur le régime de confidentialité de l’UE et d’autres, et notre VP Agent prend en charge des modèles de vision-langage sur site pour garder à la fois les données et les descriptions localisées. Pour les performances, surveillez les charges CPU et GPU des dispositifs en périphérie et augmentez les ressources si vos caméras effectuent fréquemment des tâches d’OCR pendant les périodes de forte densité.
Enfin, investissez dans la formation et la documentation. Créez des cursus basés sur les rôles pour les opérateurs et incluez des labos pratiques sur la réalisation d’une recherche rapide ciblée et l’utilisation des outils de lecture décrits ici. Stockez ces matériaux au même endroit dans le TechDoc Hub afin que les utilisateurs trouvent les procédures, et incluez la phrase targeted quick search of playback dans vos manuels pour rendre cette fonctionnalité détectable. Maintenez à jour l’entrée 5.12 du guide utilisateur du Security Center et incluez des exemples illustrant les erreurs courantes. Des mises à jour et des exercices réguliers maintiennent les équipes performantes et réduisent le temps pour obtenir des preuves lors d’incidents.
FAQ
Que fait la recherche de texte dans un système de surveillance ?
La recherche de texte extrait les caractères lisibles des images et les indexe avec des horodatages et des identifiants de caméra. Elle permet aux opérateurs de trouver des clips contenant des panneaux, des plaques d’immatriculation et des légendes sans parcourir manuellement des heures de séquences.
Quelle est la précision de l’OCR en conditions réelles ?
La précision dépend de l’éclairage, de l’angle de la caméra, de la compression et de la conception des superpositions. Les bonnes pratiques telles que des superpositions à fort contraste et des tests ciblés améliorent considérablement les résultats.
Puis-je lancer des recherches sur plusieurs caméras à la fois ?
Oui, les systèmes modernes prennent en charge les requêtes multi-caméras afin que les enquêteurs puissent rechercher dans des groupes ou sur l’ensemble du parc. Cela accélère la corrélation inter-caméras et facilite la reconstitution des incidents.
Quels formats d’export sont recommandés pour les preuves ?
Utilisez des formats qui préservent la qualité et les métadonnées, et joignez des manifests sidecar avec sommes de contrôle et données d’audit. Consultez les équipes juridiques pour vous assurer que le format répond aux normes de la juridiction.
Comment dois-je nommer les fichiers exportés ?
Utilisez une convention cohérente incluant l’ID d’incident, l’étiquette de la caméra, la date et un court descriptif. La cohérence facilite la récupération et le suivi de la chaîne de garde.
Les superpositions affectent-elles la taille des archives ?
Les superpositions incrustées augmentent légèrement les données pixel, et l’extraction en périphérie peut maintenir des archives plus légères en stockant le texte séparément. Choisissez l’approche qui équilibre le mieux stockage et besoins judiciaires.
À quelle fréquence dois-je vérifier l’intégrité de l’index ?
Effectuez des contrôles de santé de l’index régulièrement, et plus souvent après des changements système. Des vérifications régulières détectent les entrées manquantes et garantissent que la fenêtre consultable reste fiable.
L’IA peut-elle aider à interpréter les résultats de la recherche de texte ?
Oui, l’IA peut transformer des correspondances de bas niveau en descriptions contextuelles et prioriser les événements à risque élevé. visionplatform.ai propose des modèles sur site qui créent des récits lisibles par l’humain pour accélérer la vérification.
Quelle formation les opérateurs devraient-ils recevoir ?
Formez les opérateurs aux métriques de confiance, au filtrage, aux contrôles de lecture et aux procédures d’export. Des exercices basés sur les rôles et des SOP documentées améliorent la cohérence et réduisent les erreurs.
Où puis-je trouver des ressources techniques complémentaires ?
Consultez le TechDoc Hub du fournisseur et le Genetec techdoc hub pour les guides de configuration et la documentation technique. Utilisez également des ressources connexes comme forensic-search-in-airports et intrusion-detection-in-airports pour des flux de travail spécifiques au domaine recherche médico-légale dans les aéroports, détection d’intrusion dans les aéroports, et ANPR/LPR dans les aéroports.
