Chapitre 1: appareils Axis et caméras Axis
Les appareils et capteurs Axis forment l’épine dorsale des déploiements modernes et fonctionnent en étroite collaboration avec les VMS et des outils tiers. Pour les organisations qui ont besoin d’une gestion vidéo robuste, le choix du dispositif influence la qualité de la capture, la richesse des métadonnées et la conservation à long terme. Axis Communications conçoit des familles de produits couvrant des caméras périphériques, des contrôleurs de portes et des encodeurs. Ainsi, les sites peuvent déployer des systèmes compatibles avec la plupart du matériel Axis tout en maintenant des flux de travail cohérents. Dans de nombreuses installations, le serveur d’enregistrement fonctionne parallèlement aux analyses en périphérie, et les administrateurs choisissent des appareils en fonction de la capacité du serveur et des limites de bande passante.
Lors de la planification pour un usage médico-légal, pensez à la qualité d’image, au taux d’images et aux métadonnées. La capture caméra en haute résolution améliore l’identification. En même temps, les métadonnées reposent sur des schémas Axis dans de nombreuses intégrations, ce qui rend l’indexation et la recherche plus fiables. Une intégration étroite avec le VMS et les analyses réduit les lacunes entre les événements et les images vidéo. Par exemple, visionplatform.ai ajoute une couche de raisonnement au-dessus de la vidéo afin que les opérateurs puissent interpréter les détections puis agir. Si vous voulez apprendre comment la recherche médico-légale en langage naturel fonctionne dans un environnement appliqué, consultez notre guide sur recherche médico-légale dans les aéroports qui montre des flux de travail et des résultats pratiques.
Le budget et l’échelle comptent. Milestone et d’autres plateformes VMS acceptent des flux provenant de nombreux appareils, mais vous devriez confirmer la compatibilité avant l’achat. L’utilisation d’un mélange de caméras fixes et de PTZ peut réduire les angles morts. En outre, considérez le plug-in Axis Optimizer Forensic Search lorsque vous avez besoin d’accélérer la construction d’index sur de grandes archives. Le tiering de stockage et les politiques de conservation contrôlent les coûts. Enfin, prévoyez une chaîne de garde sécurisée afin que la vidéo enregistrée puisse être transférée ou partagée conformément à la politique. Ces étapes permettent de capturer des images exploitables tout en maintenant une charge opérationnelle réduite.
Chapitre 2: recherche médico-légale et recherche intelligente avec IA
La recherche intelligente combine des métadonnées indexées avec l’IA pour permettre aux enquêteurs de trouver les événements rapidement. L’objectif est d’effectuer des recherches à travers des timelines sans le grattage manuel. Les analyses pilotées par l’IA extraient des caractéristiques telles que les visages, les postures et les plaques d’immatriculation, puis attachent des balises aux timelines. Cette approche est conçue pour accélérer les enquêtes médico-légales afin que les équipes puissent rapidement trier les clips pertinents. Un fournisseur note que les outils de recherche avancés peuvent réduire le temps de revue jusqu’à 70 % par rapport à la revue manuelle (étude). En pratique, le système peut suggérer une courte liste de clips correspondant aux critères de recherche et aux seuils de confiance.
Les flux de travail de recherche médico-légale reposent à la fois sur le traitement en périphérie et côté serveur. Lorsque les analyses s’exécutent en périphérie, le flux transporte des métadonnées enrichies vers le serveur, qui indexe ensuite les données de recherche. Alternativement, des serveurs cloud ou sur site peuvent analyser plusieurs flux pour construire des timelines inter-caméras. L’utilisation de l’IA réduit également les faux positifs, puisque les modèles apprennent à ignorer les mouvements récurrents bénins. Les modèles de détection atteignent désormais une grande précision. Des revues systématiques récentes montrent que la détection de vidéos falsifiées dépasse 95 % dans des tests contrôlés (recherche).
Dans un environnement Genetec, Axis Forensic Search pour Genetec et les composants d’intégration de recherche médico-légale peuvent exposer les balises d’objets directement dans la timeline du VMS. Cela rend la recherche d’objets et la présentation des vignettes plus rapides et plus faciles pour les opérateurs. L’architecture peut éviter le besoin de serveurs d’analytique sur les petits sites, tout en permettant la montée en charge si nécessaire. Pour les déploiements plus importants, des serveurs d’analytique peuvent agréger les résultats et présenter des résultats de recherche classés à l’intérieur du VMS. visionplatform.ai s’intègre à de tels flux et fournit un modèle de langage visuel qui convertit les détections en descriptions lisibles par un humain, ce qui facilite la recherche de scènes décrites en langage courant.
Les experts soulignent la vérification comme partie du processus. Comme l’indique Interpol, « les données de vidéosurveillance font partie des types de preuves numériques les plus précieux, mais leur utilité dépend de méthodes robustes de recherche médico-légale et de vérification pour garantir leur fiabilité devant un tribunal » (revue d’Interpol). Par conséquent, les workflows de recherche intelligente associent des balises IA à des vérifications d’intégrité et des journaux d’audit afin de préserver la valeur probante.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapitre 3: recherche d’objets – classification des personnes ou des véhicules
La recherche d’objets dans la vidéo enregistrée dépend d’abord d’une classification d’objets robuste. Les pipelines modernes appliquent des modèles convolutionnels pour générer des boîtes englobantes et des étiquettes. Sur la base des analytics Axis et des intégrations possibles, les systèmes peuvent étiqueter les images avec des classes personne ou véhicule, puis indexer ces balises pour une récupération rapide. Les modèles de classification d’objets étiquettent les personnes et les véhicules et peuvent affiner davantage par des attributs tels que la couleur des vêtements ou le type de véhicule. En pratique, vous pourriez commencer par demander au système « personnes dans une scène portant des t-shirts rouges » ou « type de véhicule entré après minuit ».
La classification d’objets est la plus utile lorsqu’elle est combinée au suivi d’objet en mouvement. Le suivi relie les détections à travers les images et différentes caméras afin que les opérateurs puissent suivre des cibles à travers des zones. Pour un suspect à pied, une recherche de personnes ou de véhicules est ajustée pour prioriser les pistes de personne et la démarche, tandis que pour une voiture en mouvement le système met l’accent sur la lecture des plaques et la trajectoire. Les flux ANPR/LPR automatiques peuvent extraire une chaîne d’immatriculation et la comparer à des bases de données ; voir nos exemples ANPR pour les déploiements aéroportuaires à ANPR et LPR dans les aéroports. Ces exemples montrent comment la lecture des plaques accélère une enquête centrée sur les véhicules.
Pour réduire les faux positifs, ajustez les seuils et ancrez les sorties des modèles dans la réalité spécifique au site. Utilisez des réglages de soustraction de fond, de compensation d’exposition et de sensibilité basée sur des régions. Établissez des critères de recherche combinant temps, apparence et mouvement. Lorsque vous analysez les données de résultats de recherche, passez en revue un mélange de clips à haute et moyenne confiance pour affiner les seuils. Pour certains sites, un simple ensemble de règles et un seul serveur suffisent ; pour d’autres, des analyses distribuées et du matériel supplémentaire aident à monter en charge. L’objectif est de rendre les correspondances faciles à trouver tout en préservant la précision pour un usage en justice.
Chapitre 4: filtrer les séquences pour affiner les résultats de recherche et définir une zone d’intérêt
Une stratégie de filtrage bien conçue réduit des milliers d’heures à quelques minutes de revue. Les filtres incluent des fenêtres temporelles, des identifiants de caméras, des étiquettes d’objets et la taille des boîtes englobantes. Utilisez des filtres basés sur le temps pour exclure des jours non pertinents, puis ajoutez des filtres de localisation pour cibler le champ de la bonne caméra. Une zone d’intérêt géographique à l’intérieur d’une image réduit encore le bruit. Les opérateurs peuvent dessiner des polygones sur la vue en direct pour contraindre les zones de détection afin que les résultats se concentrent sur des portes, des portails ou des quais de chargement. Ces étapes permettent aux équipes de trouver rapidement la vidéo enregistrée dont elles ont besoin.
Genetec et des systèmes similaires exposent les filtres via leur interface cliente VMS, où les vignettes aident à la priorisation visuelle. Les vignettes montrent une image représentative par événement, ce qui est idéal pour un tri rapide. Dans de nombreux projets, les métadonnées sont basées sur les balises Axis, donc les index s’alignent indépendamment de la marque de la caméra. L’interface devrait présenter les résultats de recherche classés par confiance et par heure. Les analystes effectuent ensuite des enquêtes de recherche en passant en revue les meilleurs résultats, en validant les événements et en exportant les preuves.
Le filtrage réduit également les E/S de stockage et accélère les requêtes. Si l’intégration de recherche non seulement accélère l’indexation mais réduit aussi la charge serveur, vous gagnez en débit et en réduction des coûts opérationnels. Les utilisateurs médico-légaux doivent souvent partager des preuves vidéo de manière sécurisée avec des partenaires. Une fonction d’export sécurisée doit préserver les horodatages, les sommes de contrôle et les journaux de chaîne de garde afin que les clips partagés restent recevables. Dans les environnements côté piste, les exportations contrôlées et l’accès basé sur les rôles aident à respecter la conformité. Découvrez comment la détection de personnes et les analyses périmétriques soutiennent des recherches ciblées sur notre page de détection de personnes.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapitre 5: suivi des véhicules et analyse des incidents avec caméra
Le suivi des véhicules relie les détections à travers différentes caméras afin que les enquêteurs puissent reconstruire les itinéraires et les timelines. Une méthode basique utilise les lectures de plaques et la corrélation des horodatages, puis interpole entre les caméras pour combler les lacunes. Des flux plus avancés fusionnent des caractéristiques d’apparence avec des modèles de trajectoire pour suivre des cibles sans immatriculation. La corrélation des horodatages d’incident avec les preuves vidéo crée une timeline vérifiable pour les rapports. Par exemple, dans un incident de vitesse, un opérateur peut recouper les données radar avec les flux caméra puis produire une séquence de clips qui documentent l’approche, le dépassement et la sortie.
Les implémentations varient. Les petits sites peuvent s’appuyer sur un serveur unique et des lectures ANPR en périphérie. Les opérations plus importantes peuvent acheminer les événements via des serveurs d’analytique qui réconcilient les lectures de plaque, l’emplacement et la vitesse. En pratique, le système présentera des vignettes appariées à travers les caméras, ce qui permet à un analyste de parcourir rapidement le trajet du véhicule. Lors du partage des conclusions, conservez les sommes de contrôle originales afin que les exportations partagées comme preuves restent recevables au tribunal.
Une étude de cas simple : un site a utilisé des flux de caméras Axis pour enquêter sur une plainte de vitesse. Le déclencheur initial provenait d’un capteur routier. Le VMS a ensuite extrait des clips des flux voisins et un pipeline IA a identifié le véhicule et lu la plaque. L’analyste a créé un rapport d’incident, joint les clips classés et partagé le paquet avec les autorités. Ce flux est typique et montre comment les systèmes peuvent rapidement trouver et vérifier un objet particulier dans des réseaux multi-caméras. Pour les grandes salles de contrôle, visionplatform.ai propose VP Agent Search qui transforme des requêtes en langage naturel en timelines médico-légales, aidant les opérateurs qui ne disposent au départ que d’un nombre minimal de détails connus.
Chapitre 6: trouver la preuve – intégrations Milestone dans les villes intelligentes avec Axis Camera Station
Les déploiements à l’échelle de la ville visent à trouver la preuve rapidement tout en gardant les systèmes gérables. Les modèles d’intégration Milestone montrent comment l’indexation centralisée, la recherche inter-caméras et la corrélation d’événements montent en charge pour répondre aux besoins d’une ville. Une approche de bout en bout recueille des événements, les enrichit avec des balises IA, puis les indexe dans un stockage central. Cela permet de retrouver rapidement des incidents à travers les quartiers et de retracer les déplacements d’objets ou de personnes. Pour la sécurité publique, la récupération rapide et la haute précision sont toutes deux importantes.
Axis Camera Station et Milestone VMS sont courants dans les programmes municipaux. Lorsque l’analytics d’objets permet la recherche à travers de nombreux flux, les équipes peuvent reconstruire des incidents multi-îlots en utilisant les types d’objets et les horodatages. L’intégration de recherche simplifie non seulement la navigation pour les opérateurs, mais réduit également le besoin de serveurs d’analytique sur chaque site. Dans les villes intelligentes, la convergence IoT et les données inter-domaines aident à vérifier les événements. Par exemple, les lectures ANPR peuvent être mises en correspondance avec des journaux de contrôle d’accès ou des capteurs de parking pour construire des timelines fiables sans nécessiter de traitement vidéo dans le cloud.
Les grands programmes atteignent des réalisations Milestone en combinant des appareils robustes, un VMS central et de l’IA sur site qui respecte la vie privée. Les systèmes conçus pour accélérer les enquêtes médico-légales peuvent aussi préserver les droits des citoyens en gardant les vidéos et les modèles en toute sécurité sur des serveurs locaux. À mesure que les déploiements croissent, prévoyez la prise en charge des plugins, une capacité serveur scalable et des politiques sur le moment où la vidéo enregistrée doit être archivée ou supprimée. Si vous construisez des solutions de niveau aéroportuaire, consultez nos cas d’utilisation de détection et classification des véhicules et nos exemples de détection d’intrusion pour voir comment les modèles d’intégration fonctionnent dans des environnements complexes.
FAQ
Qu’est-ce que Axis Forensic Search pour Genetec ?
Axis Forensic Search pour Genetec est une capacité combinée qui relie les métadonnées des appareils Axis à la timeline du VMS de Genetec pour permettre une récupération rapide des événements. Il permet aux opérateurs de rechercher des balises indexées telles que personnes, véhicules et lectures de plaques à travers la vidéo enregistrée.
Comment la recherche intelligente améliore-t-elle la vitesse d’enquête ?
La recherche intelligente utilise l’IA pour baliser et classer les clips pertinents afin que les analystes n’aient pas à passer des heures à parcourir manuellement les séquences. En conséquence, les équipes peuvent rapidement trouver une séquence d’événements et se concentrer sur la vérification plutôt que sur une revue chronophage.
Les systèmes peuvent-ils distinguer les personnes et les véhicules de manière fiable ?
Oui. Les modèles modernes de détection et de classification d’objets étiquettent les personnes et les véhicules et peuvent ajouter des attributs tels que la couleur des vêtements ou le type de véhicule. Un réglage approprié réduit les faux positifs tout en maintenant la précision de détection.
Comment définir une zone d’intérêt pour les filtres ?
La plupart des clients VMS vous permettent de dessiner des polygones ou des boîtes sur une vue caméra pour restreindre les zones de détection. Cela réduit les déclenchements non pertinents et rend les résultats de recherche plus précis, ce qui aide les enquêteurs à trouver rapidement les bons clips.
Ai-je besoin de matériel supplémentaire pour exécuter des analyses IA ?
Cela dépend de l’échelle. Les petits sites peuvent exécuter des analyses en périphérie sans matériel supplémentaire, tandis que les programmes plus vastes peuvent nécessiter des serveurs GPU supplémentaires pour l’inférence des modèles et l’indexation. visionplatform.ai prend en charge la montée en charge depuis les appareils en périphérie jusqu’aux serveurs GPU.
Comment les preuves vidéo sont-elles partagées de manière sécurisée ?
Les clips partagés doivent conserver les horodatages, les sommes de contrôle et les journaux d’audit pour préserver la chaîne de garde. Les outils d’export sécurisés des plateformes VMS fournissent un accès basé sur les rôles et des transferts chiffrés afin que les preuves restent recevables et détectables en cas de falsification.
Quel rôle jouent les serveurs d’analytique ?
Les serveurs d’analytique agréent et réconcilient les détections provenant de nombreux flux de caméras, permettant le suivi inter-caméras, la corrélation et un raisonnement de niveau supérieur. Ils sont utiles lorsqu’un site doit analyser de grands volumes de données vidéo en temps réel.
La recherche intelligente peut-elle fonctionner sans modèles entraînés sur mon site ?
Oui. Les modèles génériques peuvent détecter des types d’objets courants, mais des modèles adaptés au site réduisent les fausses alertes et améliorent le rappel. Vous pouvez commencer avec des analytics pré-entraînés puis les affiner à l’aide d’échantillons locaux pour booster les performances.
Quelle est la meilleure façon de suivre un véhicule à travers différentes caméras ?
Combinez les lectures ANPR avec les caractéristiques d’apparence et la corrélation des horodatages. Lorsque les lectures de plaques sont indisponibles, utilisez la trajectoire et la correspondance d’apparence pour relier un même véhicule à travers différentes caméras.
Comment maintenir la confiance dans les résultats médico-légaux ?
Conservez des journaux immuables, des sommes de contrôle et des pistes d’audit claires pour tous les événements indexés et les exportations. Utilisez également des modèles IA validés et des étapes de vérification humaine afin de garantir que les résultats finaux atteignent le niveau de confiance requis.
