Chapter 1: dispositivi Axis e telecamere Axis
I dispositivi e i sensori Axis costituiscono la spina dorsale delle implementazioni moderne e lavorano a stretto contatto con i VMS e strumenti di terze parti. Per le organizzazioni che necessitano di una gestione video solida, la scelta del dispositivo influisce sulla qualità della cattura, sulla ricchezza dei metadati e sulla conservazione a lungo termine. Axis Communications progetta famiglie di prodotti che spaziano dalle telecamere edge, ai controller per porte, agli encoder. Di conseguenza, i siti possono distribuire sistemi compatibili con la maggior parte dell’hardware Axis mantenendo coerenti i flussi di lavoro. In molte installazioni il server di registrazione funziona insieme alle analytics in edge, e gli amministratori scelgono i dispositivi in base alla capacità del server e ai limiti di larghezza di banda.
Quando si pianifica per l’uso forense, pensate alla qualità dell’immagine, al frame rate e ai metadati. La cattura ad alta risoluzione migliora l’identificazione. Allo stesso tempo, i metadati si basano su schemi Axis in molte integrazioni, il che rende l’indicizzazione e la ricerca più affidabili. Un’integrazione stretta con il VMS e le analytics riduce i gap tra eventi e fotogrammi video. Ad esempio, visionplatform.ai aggiunge un livello di ragionamento sopra il video in modo che gli operatori possano interpretare le rilevazioni e poi agire. Se volete imparare come funziona la ricerca forense in linguaggio naturale in un ambiente applicato, consultate la nostra guida su ricerca forense negli aeroporti che mostra flussi di lavoro pratici e risultati.
Budget e scala contano. Milestone e altre piattaforme VMS accettano stream da molti dispositivi, ma dovreste confermare la compatibilità prima dell’acquisto. L’uso di una combinazione di telecamere fisse e PTZ può ridurre i punti ciechi. Considerate anche il plug-in Axis Optimizer Forensic Search quando è necessario accelerare la costruzione di indici su archivi di grandi dimensioni. Il tiering dello storage e le politiche di retention controllano i costi. Infine, pianificate una catena di custodia sicura in modo che il video registrato possa essere trasferito o condiviso secondo le policy. Questi passaggi rendono possibile catturare filmati utilizzabili mantenendo bassa l’onerosa gestione operativa.
Chapter 2: forensic search and smart search with ai
La smart search combina metadati indicizzati con l’AI per permettere agli investigatori di trovare eventi rapidamente. L’obiettivo è eseguire ricerche attraverso le timeline senza la necessità di trascinare manualmente il cursore. Le analytics guidate dall’AI estraggono caratteristiche come volti, pose e targhe, quindi associano tag alle timeline. Questo approccio è progettato per accelerare le indagini forensi così che i team possano rapidamente smistare i clip rilevanti. Un fornitore osserva che gli strumenti di ricerca avanzata possono ridurre il tempo di revisione fino al 70% rispetto alla revisione manuale (studio). In pratica, il sistema può suggerire una breve lista di clip che corrispondono ai criteri di ricerca e alle soglie di confidenza.
I flussi di lavoro di ricerca forense dipendono sia dall’elaborazione in edge che da quella lato server. Quando le analytics vengono eseguite in edge, lo stream trasporta metadati arricchiti al server, che poi indicizza i dati di ricerca. In alternativa, server cloud o on‑prem possono analizzare più feed per costruire timeline cross-camera. L’uso dell’AI riduce anche i falsi positivi, poiché i modelli imparano a ignorare movimenti benigni ricorrenti. I modelli di detection ora raggiungono elevata accuratezza. Recenti revisioni sistematiche mostrano che il rilevamento di video contraffatti supera il 95% in test controllati (ricerca).
In un ambiente Genetec, axis forensic search per Genetec e i componenti di integrazione della ricerca forense possono esporre i tag degli oggetti direttamente nella timeline del VMS. Questo rende la ricerca di oggetti e la presentazione delle miniature più rapide e semplici per gli operatori. L’architettura può evitare la necessità di server di analytics in siti piccoli, pur permettendo la scalabilità quando necessario. Per implementazioni più grandi, i server di analytics possono aggregare i risultati e presentare risultati di ricerca classificati all’interno del VMS. visionplatform.ai si integra con questi flussi e fornisce un Vision Language Model che converte le rilevazioni in descrizioni leggibili dall’uomo, rendendo facile trovare scene descritte in inglese comune.
Gli esperti sottolineano la verifica come parte del processo. Come afferma Interpol, “i dati di videosorveglianza sono tra i tipi di prove digitali più preziosi, ma la loro utilità dipende da metodi solidi di ricerca forense e verifica per garantirne l’affidabilità in tribunale” (revisione Interpol). Pertanto, i flussi di lavoro di smart search abbinano i tag AI a controlli di integrità e log di audit per preservare il valore probatorio.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapter 3: search for objects – classification of people or vehicles
La ricerca di oggetti nel video registrato dipende prima di tutto da una solida classificazione degli oggetti. Le pipeline moderne applicano modelli convoluzionali per generare box di delimitazione e etichette. Basandosi sulle Axis object analytics e le capacità di integrazione, i sistemi possono etichettare i fotogrammi con classi persona o veicolo, quindi indicizzare questi tag per un rapido recupero. I modelli di classificazione degli oggetti etichettano persone e veicoli e possono ulteriormente affinare attributi come il colore degli indumenti o il tipo di veicolo. In pratica, si può iniziare chiedendo al sistema “persone in una scena che indossano magliette rosse” o “tipo di veicolo entrato dopo mezzanotte”.
La classificazione degli oggetti è più utile quando combinata con il tracciamento degli oggetti in movimento. Il tracciamento collega le rilevazioni attraverso fotogrammi e diverse telecamere così che gli operatori possano seguire i bersagli tra le zone. Per un sospetto a piedi, una ricerca per persone o veicoli è aggiustata per dare priorità alle tracce di persone e alla andatura, mentre per un’auto in movimento il sistema enfatizza la lettura della targa e la traiettoria. I flussi ANPR/LPR automatici possono estrarre una stringa di targa e confrontarla con database; vedi i nostri esempi ANPR per implementazioni aeroportuali su ANPR & LPR negli aeroporti. Questi esempi mostrano come le letture delle targhe accelerino un’indagine incentrata sui veicoli.
Per ridurre i falsi positivi, regolate le soglie e ancorate le uscite del modello alla realtà specifica del sito. Usate impostazioni di sottrazione dello sfondo, compensazione dell’esposizione e sensibilità basata su regioni. Stabilite criteri di ricerca che combinino tempo, aspetto e movimento. Quando analizzate i dati dei risultati di ricerca, rivedete una combinazione di clip ad alta e media confidenza per affinare le soglie. Per alcuni siti, una semplice serie di regole e un singolo server sono sufficienti; per altri, analytics distribuite e hardware aggiuntivo aiutano a scalare. L’obiettivo è rendere le corrispondenze facili da trovare preservando l’accuratezza per l’uso in tribunale.
Chapter 4: filter footage to refine search results and define area of interest
Una strategia di filtraggio ben progettata restringe migliaia di ore a minuti di revisione. I filtri includono finestre temporali, ID delle telecamere, etichette degli oggetti e dimensione del bounding-box. Usate filtri basati sul tempo per escludere giorni irrilevanti, quindi aggiungete filtri di posizione per mirare al campo visivo della telecamera giusta. Un’area geografica di interesse all’interno di un fotogramma riduce ulteriormente il rumore. Gli operatori possono disegnare poligoni sulla vista live per vincolare le zone di rilevamento così che i risultati si concentrino su porte, cancelli o banchine di carico. Questi passaggi consentono ai team di trovare rapidamente il video registrato di cui hanno bisogno.
Genetec e sistemi simili espongono i filtri tramite la GUI del VMS, dove le miniature aiutano la prioritizzazione visiva. Le miniature mostrano un fotogramma rappresentativo per evento, ideale per il triage rapido. In molti progetti i metadati si basano su tag Axis, quindi gli indici si allineano indipendentemente dal marchio della telecamera. L’interfaccia dovrebbe presentare i risultati della ricerca ordinati per confidenza e tempo. Gli analisti eseguono poi le indagini di ricerca rivedendo le corrispondenze migliori, convalidando gli eventi ed esportando le prove.
Il filtraggio riduce anche l’I/O di storage e accelera le query. Se l’integrazione di ricerca non solo rende l’indicizzazione più veloce ma riduce anche il carico del server, si guadagna throughput e si abbassano i costi operativi. Gli utenti forensi spesso devono condividere le prove video in modo sicuro con partner. Una funzione di esportazione sicura deve preservare timestamp, checksum e log della catena di custodia affinché i clip condivisi restino ammissibili. Negli ambienti airside, esportazioni controllate e accesso basato sui ruoli aiutano a soddisfare le normative. Scoprite come il rilevamento persone e le analytics perimetrali supportano ricerche mirate nella nostra pagina su rilevamento persone.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapter 5: vehicle tracking and incident analysis with camera
Il tracciamento dei veicoli collega le rilevazioni attraverso diverse telecamere così gli investigatori possono ricostruire percorsi e timeline. Un metodo base utilizza letture delle targhe e correlazione dei timestamp, quindi interpola tra le telecamere per colmare i gap. Flussi più avanzati fondono caratteristiche di aspetto con modelli di traiettoria per tracciare bersagli senza targa. Correlare i timestamp dell’incidente con le prove video crea una timeline verificabile per i report. Ad esempio, in un incidente di eccesso di velocità un operatore può incrociare dati radar con gli stream delle telecamere e poi produrre una sequenza di clip che documentano avvicinamento, passaggio e uscita.
Le implementazioni variano. I siti piccoli possono fare affidamento su un singolo server e letture ANPR in edge. Le operazioni più grandi possono instradare gli eventi attraverso server di analytics che riconciliano letture di targhe, posizione e velocità. In pratica, il sistema presenterà miniature correlate attraverso le telecamere, permettendo all’analista di scorrere rapidamente il percorso del veicolo. Quando si condividono i risultati, mantenete i checksum originali affinché le esportazioni condivise come prove restino ammissibili in tribunale.
Un semplice caso di studio: un sito ha utilizzato feed di telecamere Axis per indagare una segnalazione di eccesso di velocità. Il trigger iniziale è arrivato da un sensore stradale. Il VMS ha quindi estratto clip dagli stream vicini e una pipeline AI ha identificato il veicolo e letto la targa. L’analista ha creato un report d’incidente, ha allegato i clip classificati e ha condiviso il pacchetto con le forze dell’ordine. Quel flusso è tipico e mostra come i sistemi possano trovare e verificare rapidamente un oggetto particolare in reti multitelecamera. Per sale di controllo di grandi dimensioni, visionplatform.ai offre VP Agent Search che converte query in linguaggio naturale in timeline forensi, aiutando gli operatori che partono con solo pochi dettagli noti.
Chapter 6: find the evidence – milestone integrations in smart cities with axis camera station
Le implementazioni a scala cittadina mirano a trovare le prove rapidamente mantenendo i sistemi gestibili. I pattern di integrazione Milestone mostrano come l’indicizzazione centralizzata, la ricerca cross-camera e la correlazione degli eventi possano scalare alle esigenze della città. Un approccio end-to-end raccoglie eventi, li arricchisce con tag AI, quindi li indicizza in un archivio centrale. Questo rende possibile trovare rapidamente incidenti attraverso i quartieri e tracciare il movimento di oggetti o persone. Per la sicurezza pubblica, il recupero rapido e l’elevata accuratezza sono entrambi importanti.
Axis Camera Station e Milestone VMS sono comuni nei programmi municipali. Quando le analytics sugli oggetti permettono la ricerca attraverso molti feed, i team possono ricostruire incidenti su più isolati usando tipi di oggetto e timestamp. L’integrazione di ricerca non solo semplifica la navigazione per gli operatori ma riduce anche la necessità di server di analytics in ogni sito. Nelle smart city, la convergenza IoT e i dati cross-domain aiutano a verificare gli eventi. Ad esempio, le letture ANPR possono essere abbinate ai log di controllo accessi o ai sensori dei parcheggi per costruire timeline affidabili senza necessità di elaborazione video in cloud.
I programmi su larga scala ottengono risultati combinando dispositivi robusti, VMS centrale e AI on‑prem che rispetta la privacy. I sistemi progettati per accelerare le indagini forensi possono anche preservare i diritti dei cittadini mantenendo video e modelli in modo sicuro su server locali. Con l’aumentare delle implementazioni, pianificate il supporto ai plugin, capacità server scalabili e policy per quando il video registrato dovrebbe essere archiviato o cancellato. Se state costruendo soluzioni di livello aeroportuale, consultate i nostri casi d’uso su rilevamento e classificazione veicoli e i nostri esempi su rilevamento intrusioni per vedere come i pattern di integrazione funzionano in ambienti complessi.
FAQ
What is axis forensic search for genetec?
Axis forensic search per Genetec è una capacità combinata che collega i metadati dei dispositivi Axis con la timeline del VMS Genetec per permettere il recupero rapido degli eventi. Consente agli operatori di cercare tag indicizzati come persone, veicoli e letture di targhe nel video registrato.
How does smart search improve investigation speed?
La smart search utilizza l’AI per taggare e classificare i clip rilevanti in modo che gli analisti non debbano scorrere manualmente ore di registrazioni. Di conseguenza, i team possono trovare rapidamente una sequenza di eventi e concentrarsi sulla verifica anziché sulla revisione che richiede tempo.
Can systems distinguish people and vehicles reliably?
Sì. I moderni modelli di rilevamento e classificazione degli oggetti etichettano persone e veicoli e possono aggiungere attributi come il colore degli abiti o il tipo di veicolo. Una corretta taratura riduce i falsi positivi mantenendo l’accuratezza della rilevazione.
How do I set an area of interest for filters?
La maggior parte dei client VMS permette di disegnare poligoni o box sulla vista della telecamera per limitare le zone di rilevamento. Questo riduce i trigger irrilevanti e rende i risultati di ricerca più precisi, aiutando gli investigatori a trovare rapidamente i clip giusti.
Do I need extra hardware to run AI analytics?
Dipende dalla scala. I siti piccoli possono eseguire le analytics in edge senza hardware aggiuntivo, mentre i programmi più grandi potrebbero necessitare di server GPU per l’inferenza dei modelli e l’indicizzazione. visionplatform.ai supporta la scala dai dispositivi edge ai server con GPU.
How is video evidence shared securely?
I clip condivisi devono mantenere timestamp, checksum e log di audit per preservare la catena di custodia. Gli strumenti di esportazione sicura nelle piattaforme VMS forniscono accesso basato sui ruoli e trasferimenti crittografati affinché le prove rimangano ammissibili e rilevino eventuali manomissioni.
What role do analytics servers play?
I server di analytics aggregano e riconciliano le rilevazioni da molti stream delle telecamere, permettendo tracciamento cross-camera, correlazione e ragionamento di alto livello. Sono utili quando un sito deve analizzare grandi volumi di dati video in tempo reale.
Can smart search work without models trained on my site?
Sì. I modelli generici possono rilevare tipi di oggetti comuni, ma i modelli tarati sul sito riducono i falsi allarmi e migliorano il richiamo. Potete iniziare con analytics pre‑addestrate e poi affinarle usando campioni locali per aumentare le prestazioni.
What is the best way to track a vehicle across different cameras?
Combine ANPR reads with appearance features and timestamp correlation. Where license reads are unavailable, use trajectory and appearance matching to link the same vehicle across different cameras.
How do I maintain confidence in forensic outputs?
Mantenete log immutabili, checksum e tracce di audit chiare per tutti gli eventi indicizzati ed esportazioni. Usate anche modelli AI validati e passaggi di verifica umana per garantire che i risultati finali raggiungano il livello di confidenza richiesto.
