التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع Avigilon Unity Video
تبدأ تحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي بالكشف عن الحركة والأجسام، ثم تنتقل إلى السياق والمعنى. تدرس نماذج الذكاء الاصطناعي البكسلات وتحدد الأشخاص والمركبات والسلوكيات. تقوم بوضع علامات وفهرسة اللقطات، وتبرز الأحداث المهمة. بنت Avigilon نهجها بالتركيز على الدقة والاستخدام التشغيلي، وتجمع Avigilon بين المعالجة الطرفية والمراجعة المركزية. يعمل نظام Unity Video في الموقع حتى تحتفظ المواقع بالتحكم في الفيديو وبيانات التعريف، ويقلل ذلك الاعتماد على السحابة والمخاطر.
يتكامل Avigilon Unity Video مع برامج إدارة الفيديو الموجودة والكاميرات من جهات خارجية، ويوفر كشفًا في الموقع قابلًا للتوسع. تدعم المنصة تحليلات الخادم وجهاز ذكاء اصطناعي للاستخدام الطرفي، كما تدعم أيضًا الفيديو المباشر والتدفقات المسجلة. يمكن لنظام Avigilon تشغيل تحليلات فيديو متقدمة على تدفق الكاميرا، ثم يمرر الأحداث المُثقلة إلى محرك القواعد. يساعد هذا النهج الفرق على الانتقال من العمليات التفاعلية إلى الاستباقية، ويقلل الوقت المستغرق في المراجعات الروتينية.
تضيف نماذج اللغة البصرية طبقة جديدة. فهي تحوّل الأحداث المرئية إلى أوصاف نصية، وتجعل اللقطات قابلة للبحث بعبارات عادية. على سبيل المثال، يتيح وصفها باللغة الطبيعية للمشغل أن يسأل، “من تسكّن بالقرب من البوابة؟” ويحصل على نتائج دقيقة. تعكس هذه القدرة ما يبنيه فريقنا في visionplatform.ai بواسطة VP Agent Search، وتسمح للمشغلين بالعثور على الحوادث دون معرفات الكاميرا أو الطوابع الزمنية. من خلال تحويل الفيديو إلى نص مقروء للبشر، تدعم نماذج الذكاء التوليدي المحلية اتخاذ القرار الأسرع وزيادة الوعي بالموقف.
تؤدي هذه التطورات إلى مكاسب قابلة للقياس. يمكن لتحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تقلل معدلات الإنذارات الكاذبة بنسبة تصل إلى 90% وتحسّن دقة الكشف بأكثر من 80% مقارنةً بالكشف البسيط عن الحركة (المصدر). لذلك يساعد Avigilon Unity Video فرق الأمن على إعطاء الأولوية للتهديدات الحقيقية وتبسيط معالجة الحوادث. بعد ذلك، يتلقى المشغلون تنبيهات سياقية وأدلة أوضح، ثم يمكنهم التصرف بسرعة أكبر مع قدر أقل من عدم اليقين. أخيرًا، يتناسب هذا النموذج مع أنظمة الأمن التجارية التي تحتاج إلى معالجة فيديو محلية قابلة للتوسع وبحث أفضل.
نماذج اللغة البصرية من Avigilon للتنبيه الاستباقي
يعني التنبيه الاستباقي أن النظام يحذر الفرق قبل تصاعد الحوادث، ويقدّم سياقًا واضحًا وقابلاً للتنفيذ. تتيح التنبيهات الاستباقية لفرق الأمن الانتقال من موقف تفاعلي إلى استباقي، وتقصّر أوقات الاستجابة. تستخدم Avigilon نماذج اللغة البصرية لاكتشاف ووصف النشاط غير الاعتيادي، ثم تولّد تفسيرًا طبيعيًا بجانب الإشعار. يقلّل هذا الأسلوب من عبء المشغل، ويجعل التنبيهات أسهل في التحقق.
تفسر نماذج اللغة البصرية إطارات الفيديو وتلخّص التسلسلات في نص قصير. يمكنها اكتشاف التسكّن، وخرق المحيط، وأنماط الشذوذ، ويمكنها وصفها بلغة موجزة. على سبيل المثال، قد يرسل النموذج إشعارًا يقول: “شخص يتسكع بالقرب من بوابة التسليم لمدة ثماني دقائق؛ لم يُرَ شارة؛ مركبة متوقفة بجواره.” يمكن لرسالة التنبيه المخصصة هذه أن تتضمن موقع الكاميرا والوقت والإجراء الموصى به، وتساعد المشغلين على اتخاذ قرار سريع.
يتباين النهج الاستباقي لـ Avigilon مع أنظمة كشف الحركة القديمة التي تثير إنذارات صاخبة. تتضمن التنبيهات الجديدة شرحًا ودرجات ثقة، وتوفّر مقاطع مرتبطة للمراجعة السريعة. كما قال أحد المراقبين في الصناعة، “تتيح تحليلات الفيديو للشرطة مسح آلاف الكاميرات المرتبطة بحثًا عن الأحداث ذات الصلة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة ودقة التحقيقات” (اقتباس). تدعم هذه القدرة أمن المحيط والبيئات عالية المخاطر حيث تهم الثواني.
عمليًا، يمكن أن يتكامل التنبيه الاستباقي مع التحكم في الدخول وسير عمل الإرسال، ويمكنه إنشاء سجلات حادث تلقائيًا. تمكّن نماذج اللغة البصرية في Avigilon التنبيه ليكون أكثر من مجرد صفارة؛ بل يصبح حالة موضحة توجه الاستجابة. يرد صدى عملنا في visionplatform.ai ذلك بربط أوصاف VLM بـ VP Agent Reasoning، ثم إلى VP Agent Actions. يتحقق هذا التدفق من التنبيه، ثم يقترح أو ينفّذ الخطوات التالية. ونتيجة لذلك، تتعامل الفرق مع عدد أقل من الإيجابيات الكاذبة، وتحقق نتائج أسرع ومتسقة.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
التنبيهات المرئية في الوقت الفعلي مع Avigilon المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تقدّم التنبيهات المرئية صورًا أو مقاطع قصيرة مع نص وصفي، وتجلب السياق إلى اهتمام المشغل. تتيح التنبيهات المرئية للفرق رؤية ما أثار الإنذار، ثم تمكّن التحقق السريع. تجمع Avigilon بين عناصر واجهة تركيز الانتباه والصور المصغرة الواضحة، ويقلّل هذا التصميم من وقت اتخاذ القرار. تبرز الواجهة الإطار البارز ثم ترتبط بالخط الزمني الداعم، حتى يحصل المشغلون على القصة كاملة بسرعة.
تهمّ الأداء. يمكن أن تخفض التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المدمجة في أنظمة Avigilon الإنذارات الكاذبة بنسبة تصل إلى 90% وتحسّن دقة الكشف بأكثر من 80% عند مقارنتها بالكشف البسيط عن الحركة (دراسة). تهم هذه المقاييس لعمليات حماية المحيط والنشر داخل الحرم الجامعي، وتترجم إلى دوريات مهدرة أقل وكشف تهديدات أكثر دقّة. يمكن أن يخفض الوسم الآلي وتلخيص الأحداث وقت المراجعة اليدوية بنحو 60% (تحليل)، ويحرر ذلك الموظفين لمهام ذات قيمة أعلى.
تزاوج التنبيهات المرئية مقاطع الفيديو مع تعليقات قصيرة بلغة طبيعية ودرجات ثقة. عندما يكتشف النظام أشخاصًا ومركبات، يضيف بيانات وصفية مثل اتجاه الحركة والوضعية وتصنيف الكائن. يمكن للمنصة أيضًا إبراز الشذوذ للبحث الجنائي لاحقًا. على سبيل المثال في المطارات، يحسّن الوسم المتكامل للأحداث المتابعة وجمع الأدلة؛ راجع صفحتنا حول البحث الجنائي في المطارات لمعرفة المزيد عن المقاطع القابلة للبحث قدرات البحث الجنائي.
تدعم Avigilon Unity ومنصات التحليلات المماثلة سير العمل المؤتمت. يمكن أن يؤدي الكشف عن اختراق إلى إطلاق تنبيه مرئي، ثم يبلّغ محرك القواعد الحراس بموجز حادث معبأ مسبقًا. يقلل هذا التدفق من الخطوات البشرية، ويحافظ على اتساق الاستجابات. أخيرًا، تحسّن التنبيهات المرئية الوعي بالموقف عبر الفرق الموزعة، وتتيح للمشرفين تدقيق القرارات بسهولة أكبر.
تحديات الأمن: تحليلات الفيديو في البيئات الحرجة
المدارس ومراكز النقل والبنية التحتية الحرجة تفرض تحديات أمنية فريدة. يخلق كثرة المارة، والحشود الكثيفة، ونقاط الدخول المتعددة مشاهد معقدة، ويجب على الفرق فصل الحركة الطبيعية عن التهديدات الحقيقية. يجب أن تكون المراقبة بالفيديو في هذه البيئات قابلة للتوسع، ودقيقة، ومراعية للخصوصية. تعالج Avigilon هذه الاحتياجات بنماذج مضبوطة وخيارات نشر في الموقع، ويكتسب المشغلون نسبتَي إشارة إلى ضوضاء أفضل.
في المطارات، تخلق القاعات المزدحمة والمركبات عند البوابات العديد من الأحداث الأمنية المحتملة. تساعد التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عن طريق اكتشاف كثافة الحشود والتسكّن والوصول غير المصرح به، ثم تبرز الحوادث التي تتطلب اهتمامًا. يمكنك التعرف على اكتشاف الأشخاص والمركبات في سياقات المطارات في موردنا حول اكتشاف الأشخاص في المطارات صفحة اكتشاف الأشخاص. بالنسبة لخرق المحيط وشذوذ مناطق الإرساء، تقصر التنبيهات المؤتمتة وقت الاستجابة وتقلل الاضطراب.
تستجيب تحليلات الفيديو للسيناريوهات عالية المخاطر بربط إشارات متعددة. قد يدمج النظام حدث كشف اقتحام مع قراءة لوحة أرقام ومعلومات من نظام التحكم في الدخول، ثم يقدم تنبيهًا موحدًا. تقلل هذه التكاملات الإيجابيات الكاذبة وتسرّع التحقق. على سبيل المثال، يمكن لدمج قراءات ANPR مع اكتشاف ترك شيء خلفه أن يوضح توقف مركبة مريب؛ انظر مقالنا حول ANPR/LPR في المطارات لنهج ذات صلة تكامل ANPR/LPR.
التكامل مع سير العمل الموجود مهم أيضًا. غالبًا ما تدير غرف التحكم حلول VMS مثل Milestone أو غيرها، وتتداخل أنظمة Avigilon مع تلك المنصات. الهدف ليس استبدال الحكم البشري بل تحسينه. تركز visionplatform.ai على تحويل الاكتشافات إلى استدلال، ثم إلى إجراءات موصى بها، ويقلل ذلك من إرهاق المشغل. من خلال أتمتة التحقق الروتيني والحفاظ على سجلات تدقيق، يمكن للفرق التركيز على التهديدات الحقيقية وتعزيز سلامة مكان العمل.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
الأمن مع Avigilon: دمج الذكاء الاصطناعي للتحليلات الاستباقية
تحافظ المعالجة في الموقع على السيطرة والخصوصية، وتحافظ على الفيديو داخل البيئة المحلية. بالنسبة للمواقع التي لديها متطلبات صارمة بموجب قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي أو متطلبات امتثال أخرى، تقلّل النماذج التوليدية المحلية ومعالجة الفيديو في الموقع من المخاطر القانونية. تدعم Avigilon عمليات النشر في الموقع وكذلك النماذج الهجينة، ويختار العملاء بناءً على السياسات والنطاق الترددي. تدعم هذه المرونة أمن المحيط والتركيبات الحساسة.
يمتد تكامل Unity إلى ما بعد الكاميرات ليشمل أنظمة التحكم في الدخول وأنظمة الإدارة. عندما يُفتح باب تحكم في الدخول بشكل غير متوقع، يمكن للنظام مطابقة ذلك الحدث مع لقطات الكاميرا ثم إنشاء تنبيه موحد. يقلل تكامل التحكم في الدخول من وقت التحقيق ويحسّن دقة الحوادث. تتوافق هذه الممارسة مع أهداف الأمن المتكامل ومع سير العمل الذي يتطلب التحقق عبر الأنظمة.
تتطلب الخصوصية والامتثال سياسات واضحة وسجلات قابلة للتدقيق. يحتفظ Avigilon Unity ومنصات التحليلات المتوافقة بشفافية في التعامل مع البيانات، ويقدّم خيارات تكوين للاحتفاظ والتمويه والتحكم في الوصول. بالنسبة للتطبيقات الحساسة، يتجنّب الذكاء التوليدي المحلي إرسال الفيديو إلى سحب خارجية ويدعم تحديثات النماذج محليًا. يتبع جناح VP Agent نفس النمط من خلال إبقاء النماذج والفيديو داخل البيئة بشكل افتراضي، ثم الكشف فقط عما يحتاجه المشغلون لدعم اتخاذ القرار.
بالمقارنة بين السحابة وفي الموقع، توفر السحابة قابلية توسّع مرنة لكنها قد تُدخل خروج البيانات وقفل المورد. يوفر التشغيل في الموقع تحكمًا، وزمن استجابة منخفضًا، وتكاليف متوقعة. بالنسبة للعديد من أنظمة الأمن التجاري، يجمع النهج الهجين بين الأفضل من كلا العالمين. أخيرًا، يمكن لـ Avigilon Unity Video الارتباط بإعدادات إدارة الفيديو الحالية، وتدعم الكاميرات من جهات خارجية وتحليلات الخادم حتى تتمكن المواقع من الترقية دون استبدال كامل. يقلل ذلك الاحتكاك ويسرّع النشر.
Avigilon Unity: مستقبل التنبيهات المرئية الاستباقية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
ستستمر نماذج الذكاء الاصطناعي في التحسن، وستضيف القدرات التوليدية ملخّصات أغنى وتقارير آلية. تستكشف Avigilon وبائعون مماثلون ميزات الذكاء التوليدي لتوليف روايات حوادث أطول، وسيوسعون الدعم لمزيد من اللغات وأنواع الأحداث. بالنسبة للمنظمات، يعني ذلك تغطية أفضل عبر المواقع والنوبات، وتوثيقًا أكثر اتساقًا للحوادث الحرجة.
ستتعامل نماذج اللغة البصرية المستقبلية بشكل أفضل مع المشاهد الغامضة، وستقدّم كشفًا محسنًا للشذوذ والنوايا. سترتبط بمحركات القواعد ومع الأتمتة القائمة على الوكلاء لسير العمل القابل للتكرار. تخطط visionplatform.ai لتوسيع الاستدلال الوكلي وميزات VP Agent Auto لدعم الحكم الذاتي المسيطر عليه، ثم يمكن للسيناريوهات منخفضة المخاطر الاستفادة من المعالجة الآلية. يساعد هذا التقدم الفرق على الانتقال من الاستجابة التفاعلية إلى الاستباقية ويحسّن السلامة والنتائج التشغيلية.
سيشمل توسيع أنواع الأحداث نماذج سلوكية أغنى، وكشف معدات حماية شخصية وأسلحة أكثر دقة، وتصنيفًا أدق للمركبات. يدعم هذا التوسيع أمن المحيط والبيئات عالية المخاطر، ويساعد في تلبية احتياجات أمان الفيديو عبر الصناعات. سيُحسّن Avigilon Unity Video ومنصات التحليلات المتحالفة أيضًا واجهة تركيز الانتباه، بحيث يجد المشغلون المقاطع ذات الصلة بشكل أسرع. مع هذه التحسينات، تصبح الأنظمة أكثر قابلية للتوسع وموثوقية.
لتلخيص النقاط الرئيسية: واصل تفضيل الذكاء التوليدي المحلي حيث تكون الخصوصية ضرورية؛ استخدم سير العمل المتكامل الذي يربط التحكم في الدخول وVMS؛ وتبنَّ نماذج اللغة البصرية لتحويل الاكتشافات إلى تنبيهات موضّحة توجه العمل. إذا كنت ترغب في استكشاف أنماط النشر العملية، راجع الموارد حول اكتشاف خروقات المحيط واكتشاف الاقتحام في المطارات لأمثلة ملموسة اكتشاف خروقات المحيط و اكتشاف الاقتحام. تشمل الخطوات التالية اختبارًا تجريبيًا على مجموعات كاميرات تمثيلية، ثم التوسيع بمجرد أن تحقق النماذج أهداف الأداء الخاصة بالموقع.
الأسئلة الشائعة
ما هي نماذج اللغة البصرية من Avigilon؟
نماذج اللغة البصرية من Avigilon هي أنظمة ذكاء اصطناعي تجمع بين رؤية الحاسوب واللغة الطبيعية لوصف أحداث الفيديو. تحوّل إطارات الفيديو إلى نص حتى يتمكن المشغلون من البحث وفهم الحوادث بسرعة أكبر.
كيف تختلف التنبيهات الاستباقية عن الإنذارات العادية؟
تتضمن التنبيهات الاستباقية سياقًا وإجراءات مقترحة، وتهدف إلى منع التصاعد بدلاً من مجرد الإبلاغ عن الحركة. تقلل من الإيجابيات الكاذبة وتسرّع اتخاذ القرار من خلال إضافة بيانات وصفية وصفات الثقة.
هل يمكن تشغيل Avigilon Unity Video في الموقع؟
نعم، يدعم Avigilon Unity Video عمليات النشر في الموقع للحفاظ على الفيديو والنماذج ضمن نطاق العميل. يساعد ذلك المواقع التي لديها قواعد امتثال أو خصوصية صارمة على تجنب خروج البيانات إلى السحابة.
هل تحسّن نماذج اللغة البصرية دقة الكشف؟
نعم، عند دمجها مع التحليلات المتقدمة يمكنها تحسين دقة الكشف، وتذكر الدراسات الصناعية تحسّنات في الدقة تزيد عن 80% مقارنة بالكشف البسيط عن الحركة (المصدر). كما تقلل وقت المراجعة اليدوية من خلال توفير ملخصات.
كيف تساعد التنبيهات المرئية فرق غرف التحكم؟
تجلب التنبيهات المرئية صورة مقطوعة أو فيديو قصير وملخّصًا نصيًا موجزًا إلى المشغل، وتدعم التحقق الأسرع. يقلل ذلك من عدد الشاشات التي يجب على المشغل مراجعتها، ويركّز الانتباه على اللقطات ذات الصلة.
هل تتوافق هذه الأنظمة مع VMS الحالي؟
نعم، غالبًا ما تتكامل أنظمة Avigilon مع برامج إدارة الفيديو الشهيرة والكاميرات من جهات خارجية. يتيح التكامل للمواقع الاحتفاظ بسير العمل الحالي مع تحسين التحليلات والأتمتة.
ما هي تدابير الخصوصية التي يجب أن تتخذها المؤسسات؟
يجب أن تختار المؤسسات المعالجة في الموقع عندما تكون الخصوصية أساسية، وأن تُكوّن سياسات الاحتفاظ والتمويه والتحكم في الوصول. تساعد سجلات التدقيق والسياسات الواضحة في الامتثال والرقابة.
هل يمكن أن تثير التنبيهات إجراءات آلية؟
نعم، يمكن لمحركات القواعد إنشاء تنبيهات تُطلق سير عمل، ويمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي اقتراح أو تنفيذ إجراءات ضمن أذونات محددة. تمكّن هذه الخاصية معالجة الحوادث بشكل أسرع ومتسق وتقلل العبء اليدوي.
كيف أختبر هذه التحليلات قبل النشر الكامل؟
قم بتشغيل اختبار تجريبي على تغذيات كاميرا تمثيلية وقِس تقليل الإنذارات الكاذبة ومعدلات الكشف وتوفير وقت المشغل. استخدم بيانات محلية لضبط النماذج لظروف الموقع المحددة.
أين أتعلم المزيد عن حالات الاستخدام الخاصة بالمطارات؟
استكشف الموارد حول اكتشاف الأشخاص والبحث الجنائي وANPR في المطارات لأمثلة إرشادية ونصائح النشر. تُظهر هذه الصفحات أنماط التحليلات العملية وكيف تحسّن العمليات اكتشاف الأشخاص، البحث الجنائي، و تكامل ANPR/LPR.
