Wprowadzenie do analityki wideo i sztucznej inteligencji w nadzorze wideo
Analityka wideo przekształca surowy materiał wideo w jasne, użyteczne informacje. W nowoczesnym zabezpieczeniu analityka wideo pomaga zespołom szybciej dostrzegać zagrożenia. Przesuwa nadzór poza bierne nagrywanie. Zamiast tego systemy dostarczają natychmiastowe, możliwe do wykorzystania informacje.
Sztuczna inteligencja wnosi rozpoznawanie wzorców i szybkość działania. AI stosuje modele do klatek i metadanych. W efekcie potrafi wykrywać zachowania i anomalie, które mogą umknąć ludziom. Co więcej, AI redukuje liczbę fałszywych alarmów. W rezultacie zespoły ds. bezpieczeństwa otrzymują mniej szumu i lepszą świadomość sytuacyjną.
Analityka wideo oparta na AI łączy widzenie komputerowe, sieci neuronowe i analitykę. Analizuje strumienie wideo z kamer bezpieczeństwa i źródła IP. Następnie przypisuje tagi, zlicza osoby i oznacza podejrzane aktywności. Materiał na żywo i nagrany staje się przeszukiwalny. W konsekwencji zespoły szybciej znajdują incydenty i poprawiają czas reakcji.
Wiedza w czasie rzeczywistym ma znaczenie dla wykrywania zagrożeń. Gdy analityka wykryje naruszenie perymetru lub kręcenie się w kółko, operatorzy otrzymują natychmiastowe powiadomienie. Potem mogą zweryfikować podgląd i podjąć działania. To skraca czas reakcji i poprawia bezpieczeństwo. Na przykład lotniska stosują liczenie osób i narzędzia do ochrony perymetru, by zarządzać tłumami i ryzykiem. Zobacz nasze rozwiązania dotyczące liczenia osób na lotniskach dla przykładu zastosowania liczenie osób na lotniskach.
Kontekst rynkowy potwierdza szybkie wdrożenia. Wartość globalnego rynku osiągnęła około 9,40 mld USD w 2024 r., z przewidywanym stałym wzrostem 9,40 mld USD w 2024 r.. Analitycy spodziewają się, że sektor będzie się rozwijał dzięki lepszym modelom i skalowalności. W Visionplatform.ai przekształcamy istniejące systemy CCTV w operacyjną sieć czujników. Dzięki temu klienci wykorzystują istniejącą infrastrukturę kamer i zachowują dane lokalnie. Takie podejście obniża koszty i ryzyko oraz wspiera suwerenność danych. W rezultacie organizacje mogą uruchamiać dane wideo w operacjach, spełniając jednocześnie wymagania zgodności.
Eksperci zauważają szersze zmiany w branży. „Integracja AI w produkcji wideo zmienia sposób, w jaki tworzy się, edytuje i analizuje filmy” — mówi raport branżowy cytat z raportu branżowego. Krótko mówiąc, połączenie analityki wideo ze sztuczną inteligencją daje zespołom bezpieczeństwa narzędzia do wczesnego wykrywania zagrożeń i podejmowania zdecydowanych działań.
Jak analityka wideo współpracuje z uczeniem maszynowym i agentami AI w systemie zarządzania wideo
Analityka wideo działa poprzez konwersję klatek na dane. Najpierw kamery rejestrują strumień wideo na żywo. Następnie klatki przechodzą przez etap wstępnego przetwarzania w celu redukcji szumów i skalowania. Potem na każdej klatce uruchamiane są modele AI w celu inferencji. Na koniec system klasyfikuje obiekty, śledzi ruchy i podnosi alarm, gdy spełnione zostaną reguły.
Uczenie maszynowe napędza większość wykrywania i klasyfikacji. Na przykład sieci neuronowe rozpoznają osoby, pojazdy i wzorce tablic rejestracyjnych. Te modele AI uczą się na przykładach. Poprawiają się z czasem, gdy otrzymują więcej oznakowanego materiału. W efekcie rośnie dokładność, a liczba fałszywych alarmów maleje.
Agenci AI orkiestrują przepływy pracy wewnątrz systemu zarządzania wideo. Agenci monitorują strumienie, priorytetyzują zdarzenia i przekazują metadane do innych systemów. W praktyce agenci mogą eskalować incydent wysokiego ryzyka do zarządzania bezpieczeństwem. Mogą też publikować ustrukturyzowane zdarzenia do systemów operacyjnych i paneli kontrolnych. Na przykład Visionplatform.ai przesyła zdarzenia przez MQTT, dzięki czemu kamery działają jak czujniki dla OT i BI.
System zarządzania wideo przechowuje nagrania i indeksuje zdarzenia. Łączy metadane z kodami czasu i identyfikatorami kamer. Dzięki temu przeszukiwanie kryminalistyczne jest szybkie. Operatorzy mogą przejść do konkretnego klipu wideo i eksportować dowody. Ponadto integracja z istniejącym VMS chroni inwestycję. Visionplatform.ai współpracuje z wiodącymi platformami VMS oraz kamerami ONVIF/RTSP, więc zespoły zachowują kontrolę nad swoim wideo i modelami.
Ponadto pipeline wspiera wdrożenia lokalne i brzegowe. Inferencja na krawędzi zmniejsza zapotrzebowanie na pasmo i opóźnienia. W konsekwencji system może wykryć naruszenie perymetru przy samej kamerze i natychmiast powiadomić lokalne służby ochrony. Opcje chmurowe oferują skalowalne usługi analityki wideo dla dużych wdrożeń. Zastosowania są różne, ale cel pozostaje ten sam: analizować wideo, aby generować terminowe, użyteczne sygnały, które poprawiają bezpieczeństwo i efektywność operacyjną.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Analityka wideo napędzana AI: AI w czasie rzeczywistym, wykrywanie i wydobywanie inteligencji wideo
Analityka wideo napędzana AI łączy moduły do wykrywania, śledzenia i oceniania. Najpierw detektor znajduje obiekty zainteresowania. Następnie tracker śledzi te obiekty w kolejnych klatkach. Wreszcie silnik zachowań ocenia zdarzenia i generuje oceniony alert do przeglądu przez operatora.
Kluczowe moduły obejmują wykrywanie obiektów, ANPR/LPR, liczenie osób oraz rozpoznawanie zachowań. Na przykład rozpoznawanie tablic rejestracyjnych pozwala zespołom śledzić pojazdy i automatyzować bramy. Przeczytaj o praktycznych wdrożeniach ANPR, takich jak nasza usługa ANPR dla lotnisk ANPR/LPR na lotniskach. Ponadto wykrywanie środków ochrony osobistej (PPE) wspiera zgodność z przepisami BHP na terenach przemysłowych.
AI w czasie rzeczywistym wspiera typowe scenariusze zagrożeń. System potrafi wykryć naruszenia perymetru, kręcenie się w miejscu oraz porzucone bagaże. Następnie wysyła alert do operatora bezpieczeństwa lub do zintegrowanych alarmów. Wykrywanie w czasie rzeczywistym poprawia świadomość sytuacyjną i skraca czas trwania incydentów. Co więcej, przetwarzanie w czasie rzeczywistym pomaga, gdy łączność sieciowa jest ograniczona.
Wyniki analizy wideo obejmują mapy cieplne, trajektorie i ocenę zachowań. Mapy cieplne ujawniają wzorce ruchu i przeciążone strefy. Trajektorie pomagają odtworzyć trasę przez obiekt. Ocena zachowań klasyfikuje podejrzane aktywności, aby zespoły skupiły się na największych ryzykach. Te wyniki pomagają zarówno bezpieczeństwu, jak i operacjom. Na przykład mapy cieplne mogą optymalizować przepływ pasażerów w terminalach. Zobacz nasze analizy map cieplnych i obłożenia na lotniskach mapa cieplna i analityka obłożenia na lotniskach.
Zaawansowana analityka wideo wspiera też zautomatyzowaną kryminalistykę. Zespoły mogą uruchamiać zapytania wyszukiwania wideo i w ciągu kilku minut odnajdywać odpowiednie klipy. To przyspiesza śledztwa i poprawia jakość dowodów. Dodatkowo ustrukturyzowane strumienie zdarzeń umożliwiają systemom biznesowym wykorzystanie danych wizyjnych do KPI. W efekcie organizacje zyskują zarówno lepsze bezpieczeństwo, jak i wyższą efektywność operacyjną.
Inteligentne oprogramowanie do analityki wideo dla inteligentnych miast i zastosowań smart video
Inteligentne oprogramowanie do analityki wideo oferuje elastyczne wdrożenia i integracje. Wspiera skalowalne architektury i niestandardowe zestawy reguł. Oferuje też API do integracji systemów. Te funkcje pomagają miastom i przedsiębiorstwom wdrażać rozwiązania bez konieczności wymiany całej infrastruktury zabezpieczeń.
Inteligentne miasta wykorzystują analitykę wideo do monitorowania przepływu ruchu i bezpieczeństwa publicznego. Na przykład czujniki wykrywają zatłoczenie i inicjują korekty sygnalizacji. Analityka potrafi też wykrywać incydenty, takie jak unieruchomione pojazdy czy nieoczekiwane zgromadzenia. Te dane napędzają zarządzanie ruchem i zmniejszają opóźnienia. Badanie rynku pokazuje, jak transport zyskuje dzięki automatycznemu wykrywaniu i prognozowaniu anomalii insights w transporcie.
Zastosowania rozciągają się na handel detaliczny i obiekty. Detaliści analizują zachowania klientów, by poprawić układy sklepu i doświadczenia klientów. Na stadionach i w węzłach komunikacyjnych system monitoruje gęstość tłumu i uruchamia alerty dotyczące pojemności. Analiza strumieni wideo na żywo umożliwia personelowi kierowanie przepływami i zapobieganie niebezpiecznemu przeludnieniu. W handlu detalicznym inteligencja wideo wspiera podejmowanie decyzji merchandisingowych i planowanie obsady.
Operatorzy transportu wdrażają analitykę wideo dla bezpieczeństwa i zgodności. Od stref odpraw po płyty lotniskowe, analityka pomaga wykrywać nieautoryzowany dostęp i wypadki ze ślizgnięciami czy potknięciami. Visionplatform.ai dostarcza modułowe detektory, takie jak wykrywanie naruszeń perymetru, które integrują się z operacjami lotniskowymi wykrywanie naruszeń perymetru na lotniskach. Ta integracja pomaga zarówno zespołom bezpieczeństwa, jak i operacji.
Skalowalne systemy obsługują tysiące strumieni. Pozwalają miastom uruchamiać pilotaże, a następnie rozszerzać wdrożenia. Równocześnie dostawcy muszą równoważyć przetwarzanie w chmurze i na brzegu, aby spełnić wymagania dotyczące opóźnień i prywatności. Ostatecznie inteligentna analityka wideo umożliwia bezpieczniejsze ulice, płynniejszy transport i lepszą obsługę klientów w przestrzeniach publicznych i prywatnych.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Najlepsze firmy zajmujące się analityką wideo opartą na AI i integracja analityki wideo do monitorowania w czasie rzeczywistym
Wybierz dostawcę na podstawie dokładności, opóźnień i wsparcia. Zapytaj też o modele wdrożenia i własność danych. Te kryteria pomagają zidentyfikować najlepszego partnera w zakresie analityki wideo AI dla Twojej lokalizacji. Konkretnie szukaj dostawców, którzy pozwalają na dostosowanie modeli do Twoich danych. To zmniejsza fałszywe wykrycia i wspiera reguły specyficzne dla danego miejsca.
Oceniając dostawców, sprawdź integrację z istniejącymi systemami zarządzania wideo i platformami VMS. Silny dostawca zaoferuje konektory dla Milestone, kamer ONVIF i strumieni RTSP. Visionplatform.ai integruje się z wiodącymi VMS i publikuje zdarzenia za pomocą MQTT. Takie rozwiązanie pomaga zespołom uruchomić dane z kamer poza systemami alarmowymi.
Następnie przeanalizuj potrzeby sprzętowe i sieciowe. Dla wdrożeń lokalnych lub brzegowych upewnij się, że wspierane są serwery GPU lub kompatybilne urządzenia brzegowe, takie jak NVIDIA Jetson. Rozważ też przepustowość dla opcji chmurowych. Test pilotażowy na wybranej próbce kamer pomaga zweryfikować dokładność. Potem skaluj, gdy wydajność wykrywania osiągnie cele.
Etapy integracji zazwyczaj przebiegają według wzoru. Najpierw oceń kamery i pokrycie. Po drugie wybierz modele i ustaw reguły. Po trzecie uruchom pilota i mierz metryki. Po czwarte iteruj konfiguracje i rozszerz wdrożenie. To etapowe podejście redukuje ryzyko i pomaga zespołom optymalizować operacje. Na przykład dodanie rozpoznawania tablic rejestracyjnych wspiera automatyczny dostęp i śledztwa. Zobacz nasze przykłady wykrywania i klasyfikacji pojazdów na lotniskach wykrywanie i klasyfikacja pojazdów na lotniskach.
Zapytaj też dostawców o zgodność i lokalizację danych. W środowiskach regulowanych opcje lokalne i brzegowe AI zmniejszają wyciek danych. Na koniec rozważ usługi po wdrożeniu: dostrajanie modeli, konserwacja i przegląd incydentów. Razem te czynniki decydują o długoterminowym sukcesie przy wdrażaniu kompleksowego rozwiązania analityki wideo do monitoringu i reagowania w czasie rzeczywistym.
Najnowsze w analityce wideo: użyj analityki wideo dla przyszłych trendów i kwestii etycznych
Najnowsze osiągnięcia w wideo pokazują wzrost i postępy techniczne. Prognozy rynkowe przewidują stałą ekspansję od 2024 r. w ciągu następnej dekady, napędzaną mądrzejszymi modelami i większą ilością materiału wideo dane o wzroście rynku. Badania podkreślają też poprawę jakości i nowe zastosowania, takie jak automatyczne montowanie i moderacja treści aktualizacja badań nad wideo AI.
Edge AI i hybrydowe modele chmurowe zyskują na znaczeniu. Inferencja na brzegu obniża opóźnienia i utrzymuje wrażliwe wideo lokalnie. Opcje chmurowe nadal oferują skalę dla analiz wymagających ogromnej mocy obliczeniowej. Dlatego wiele organizacji przyjmuje hybrydowe wdrożenia. Ponadto rozwiązania, które utrzymują modele i dane pod kontrolą klienta, pomagają w zgodności z RODO i unijną ustawą o AI.
Pojawiają się nowe zastosowania, takie jak predykcyjne utrzymanie ruchu i prognozowanie anomalii. Na przykład wykrywanie anomalii procesowych może wychwycić problemy z maszynami na hali produkcyjnej, zanim nastąpi awaria. Podobnie zautomatyzowana kryminalistyka przyspiesza śledztwa przez indeksowanie ogromnych ilości materiału wideo. Zbiór statystyk adopcji pokazuje szybkie przyjmowanie narzędzi do tworzenia wideo generowanego przez AI i analityki w różnych sektorach statystyki tworzenia wideo przy użyciu AI.
Kwestie etyczne są istotne. Systemy AI muszą unikać uprzedzeń i szanować prywatność. Silne zarządzanie, przejrzyste szkolenie modeli i audytowalne logi zmniejszają ryzyko. Na przykład Visionplatform.ai kładzie nacisk na przetwarzanie lokalne i zestawy danych kontrolowane przez klienta, aby wspierać zgodność i ograniczać ekspozycję danych. Jednocześnie regulacje i standardy ewoluują. Organizacje powinny planować audyty i dokumentację zachowania modeli.
Wreszcie, używaj sztucznej inteligencji odpowiedzialnie. Wdróż zabezpieczenia, aby zapobiegać nadużyciom i chronić wolności obywatelskie. W miarę rozwoju technologii dostawcy i klienci powinni priorytetowo traktować bezpieczeństwo i sprawiedliwość. Krótko mówiąc, analityka wideo może poprawiać bezpieczeństwo i efektywność operacyjną, ale musi to robić w ramach wyraźnych zasad etycznych.
FAQ
Co to jest analityka wideo i jak poprawia bezpieczeństwo?
Analityka wideo wydobywa ustrukturyzowane informacje z danych wideo. Zgłasza incydenty, zlicza osoby i generuje alerty dla operatorów. To skraca czas reakcji i poprawia bezpieczeństwo przez przekształcenie surowych nagrań w użyteczne zdarzenia.
Jak sztuczna inteligencja wspiera nadzór wideo?
Sztuczna inteligencja stosuje wytrenowane modele do rozpoznawania wzorców w materiale wideo. Automatyzuje wykrywanie i zmniejsza konieczność ręcznego monitoringu. W efekcie systemy potrafią szybciej i bardziej konsekwentnie wykrywać podejrzane zachowania.
Czy mogę używać analityki wideo z istniejącymi systemami CCTV?
Tak. Wiele rozwiązań obsługuje istniejące systemy CCTV i kanały IP przez RTSP lub ONVIF. Na przykład Visionplatform.ai przekształca istniejące CCTV w sieci czujników, jednocześnie utrzymując dane pod kontrolą klienta.
Jaka jest różnica między real-time a real time processing?
Oba terminy opisują analizę o niskim opóźnieniu, lecz użycie może się różnić. „Real-time” sugeruje ciągłe, natychmiastowe przetwarzanie. „Real time” odnosi się do tej samej koncepcji w użyciu potocznym. Oba dążą do zminimalizowania opóźnień między wykryciem a reakcją.
Czy istnieją ryzyka prywatności związane z analityką wideo?
Istnieją obawy dotyczące prywatności i uprzedzeń. Dlatego wybieraj systemy oferujące opcje lokalne i kontrolę nad danymi. Stosuj też audytowalne logi i przejrzyste szkolenie modeli, aby spełniać wymagania zgodności.
Którzy dostawcy są najlepszymi firmami zajmującymi się analityką wideo opartą na AI?
Dobór dostawcy zależy od dokładności, opóźnień i wsparcia. Szukaj dostawców, którzy pozwalają na dostosowanie modeli i integrują się z Twoim VMS. Pilotaże pomagają potwierdzić wartość przed szerokim wdrożeniem.
Jak uczenie maszynowe poprawia wykrywanie z upływem czasu?
Modele uczenia maszynowego uczą się na oznakowanych przykładach i opiniach z rzeczywistego środowiska. Ciągłe ponowne trenowanie na materiale specyficznym dla site’u zmniejsza fałszywe alarmy i poprawia dokładność.
Jakiego sprzętu potrzebuję do wdrożenia z AI?
Opcje obejmują urządzenia brzegowe, takie jak NVIDIA Jetson, lub serwery GPU dla inferencji lokalnej. W przypadku chmury zaplanuj przepustowość. Zacznij od pilotażu, aby precyzyjnie określić potrzeby sprzętowe.
Czy analityka wideo może wspierać operacje inne niż bezpieczeństwo?
Tak. Ustrukturyzowane zdarzenia mogą zasilać panele kontrolne, narzędzia BI i SCADA. To pomaga optymalizować operacje i poprawiać doświadczenia klientów oraz efektywność operacyjną.
Jak rozpocząć pilotaż analityki wideo?
Rozpocznij od oceny pokrycia kamer i celów biznesowych. Wybierz docelowe kamery, dobierz modele i uruchom krótki pilotaż. Mierz dokładność i dopracowuj reguły przed skalowaniem na większą liczbę kamer.
