Comprendre les capacités de l’IA dans Milestone XProtect VMS
L’IA transforme la vidéosurveillance passive en un réseau de capteurs opérationnels. Premièrement, l’IA ajoute la reconnaissance de motifs, la classification et des analyses qui s’exécutent sur les flux vidéo. Ensuite, ces capacités permettent aux équipes de détecter les événements plus rapidement et de réduire la revue manuelle. Par exemple, le plugin d’IA générative de Milestone automatise la revue vidéo et « aide les opérateurs à contextualiser les alarmes et à se concentrer sur l’essentiel », a déclaré Milestone Systems. De plus, ce type d’automatisation peut réduire la charge de travail des opérateurs jusqu’à 50 % lors des premiers déploiements, ce qui améliore la réponse en situation et l’efficacité opérationnelle selon Milestone.
Milestone XProtect VMS collecte et stocke nativement des métadonnées. Ensuite, l’IA peut traiter ces métadonnées pour fournir des informations à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, la détection d’objets et la lecture de plaques d’immatriculation peuvent s’exécuter en périphérie (edge) ou sur un serveur central. De plus, des plugins tiers s’intègrent sans remplacer l’infrastructure existante, vous permettant de conserver le matériel actuel tout en améliorant les fonctionnalités. Cela rend simple l’intégration des capacités d’IA dans un système de gestion vidéo qui sécurise déjà les sites.
Visionplatform.ai met l’accent sur le maintien du contrôle des modèles et des données sur site. Par exemple, nous exécutons les modèles sur des serveurs GPU ou des dispositifs edge afin que les clients conservent la confidentialité des données et se conforment à la loi européenne sur l’IA. En outre, notre plateforme permet aux organisations de diffuser des événements structurés via MQTT afin que les caméras deviennent des capteurs pour les opérations, pas seulement des générateurs d’alarmes. Cette approche réduit la dépendance vis-à-vis des fournisseurs. Enfin, elle aide les équipes à réutiliser les enregistrements existants pour améliorer les modèles et réduire les fausses détections tout en préservant la conformité et la souveraineté des données.
Analyse vidéo : principales fonctionnalités de XProtect et intégration des analyses vidéo par IA
XProtect inclut déjà des analytiques de base telles que les zones IVA, les filtres de mouvement et les règles d’objet simples. D’abord, ces outils natifs fournissent des enregistrements basés sur des événements et des déclencheurs d’alarme simples dans le flux de gestion vidéo. Ensuite, les plugins d’analyse vidéo par IA ajoutent des analyses avancées, la classification et la recherche médico-légale automatisée. Par exemple, l’analyse vidéo intelligente peut fournir une analyse comportementale, la reconnaissance faciale et la détection d’anomalies qui dépassent les règles natives.
Les plugins d’analyse alimentés par l’IA fournissent des métadonnées plus riches pour la recherche et la réponse. De plus, le plugin pour Milestone XProtect expose souvent les événements de façon native afin que les opérateurs voient les analyses directement dans le XProtect Smart Client. À titre d’exemple, CVEDIA-RT prend en charge un traitement évolutif et peut gérer de nombreuses caméras par serveur avec une capacité de traitement en temps réel selon CVEDIA. De plus, le modèle de plugin de Milestone permet une intégration native afin que les analyses s’exécutent parallèlement aux serveurs et enregistreurs de Milestone. Cela réduit la latence et diminue la bande passante en permettant le traitement en périphérie lorsque les dispositifs le supportent, comme décrit dans un aperçu technique.
Les modèles d’intégration sans couture incluent des déploiements en edge, côté serveur et hybrides. D’abord, les déploiements en edge maintiennent les données localement et permettent des alertes à faible latence. Ensuite, les déploiements côté serveur centralisent la gestion et la montée en charge des modèles. Troisièmement, les déploiements hybrides équilibrent bande passante, coût et capacités. De plus, des fonctionnalités analytiques avancées comme la reconnaissance de plaques et la détection de véhicules sont disponibles dans certains plugins. En outre, l’intégration peut exposer des métadonnées afin que des systèmes BI ou SCADA consomment les événements. Pour des exemples opérationnels plus détaillés, consultez nos ressources sur la détection des personnes et l’ANPR, comme la page détection des personnes dans les aéroports sur Visionplatform.ai où les classes de détection et le streaming opérationnel sont expliqués détection des personnes dans les aéroports.
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Comment intégrer le plugin d’analytique IA pour Milestone XProtect
Commencez par vérifier les exigences système pour le plugin d’analyse choisi. D’abord, contrôlez les spécifications du serveur et la disponibilité des GPU si vous prévoyez de traiter les flux vidéo de façon centralisée. Ensuite, vérifiez les modèles de caméras et les versions de firmware pour le support ONVIF ou RTSP. Puis, confirmez que votre licence Milestone XProtect prend en charge les plugins tiers et les canaux analytiques. Calculez également le débit attendu de métadonnées afin que le dimensionnement du stockage et du réseau corresponde aux objectifs du déploiement.
La séquence d’installation est simple. D’abord, téléchargez le package du plugin d’analyse auprès du fournisseur. Ensuite, installez le plugin sur le serveur Milestone ou sur un serveur d’analyse dédié placé à côté du serveur d’enregistrement. Ensuite, enregistrez le plugin dans le Management Client et accordez-lui l’accès aux caméras concernées. Après cela, configurez les zones analytiques et les règles d’événements dans l’interface du plugin. Enfin, mappez les événements du plugin aux règles d’alarme XProtect afin que les opérateurs reçoivent des alertes intelligentes et puissent agir rapidement.
Configurez les règles d’événements avec des seuils raisonnables. D’abord, créez des zones analytiques réalistes pour éviter les déclenchements intempestifs en bordure. Ensuite, ajustez la confiance de détection et les seuils de durée. Puis, utilisez le balisage des métadonnées pour la recherche médico-légale et pour optimiser les filtres de lecture. Créez également des workflows d’escalade qui envoient des alertes à la console de l’opérateur et aux outils en aval. Par exemple, Visionplatform.ai peut publier des événements structurés via MQTT afin que les opérateurs et les systèmes métiers reçoivent le même flux de détection. Lors des tests, exécutez une validation par étapes avec des scénarios typiques du site. Enfin, validez que le plugin offre des détections fiables et que les journaux et pistes d’audit répondent aux exigences de conformité.
Déployer le plugin d’analyse IA CVEDIA-RT avec XProtect VMS
L’analyse IA CVEDIA-RT est disponible en tant que plugin qui s’intègre à Milestone XProtect. D’abord, le plugin d’analyse cvedia-rt peut traiter de nombreuses caméras par serveur. Par exemple, CVEDIA indique qu’un seul serveur peut prendre en charge jusqu’à 60 caméras sous certaines configurations selon l’annuaire des partenaires de Milestone. De plus, le packaging de CVEDIA est conçu pour un déploiement rapide ; les équipes peuvent souvent être opérationnelles en quelques minutes après l’installation comme le documente CVEDIA.
Les exigences système incluent le dimensionnement CPU, GPU, mémoire et stockage selon la résolution et la fréquence d’images des caméras. D’abord, sélectionnez un serveur qui respecte les minimums du fournisseur et qui prend en charge le niveau de licence désiré. Ensuite, allouez des ressources GPU si vous prévoyez d’exécuter de la classification ou des analyses avancées. Puis, confirmez les ports réseau et règles de pare-feu pour la communication plugin-serveur. Gardez également un registre des licences du plugin et des comptes de canaux pour correspondre au modèle de licence XProtect.
Le processus de déploiement passe de la livraison à l’analytique en temps réel en quelques étapes. D’abord, installez le package du plugin. Deuxièmement, configurez les caméras et les profils analytiques. Troisièmement, testez les détections avec des scénarios représentatifs afin d’assurer la précision. Ensuite, activez l’exportation de métadonnées pour la recherche médico-légale et la génération de rapports. Ensuite, surveillez les performances et scalez horizontalement en ajoutant des serveurs lorsque le nombre de caméras augmente. Pour les déploiements à grande échelle, planifiez la capacité à la fois pour les serveurs d’enregistrement et pour les serveurs d’analyse. Enfin, utilisez des tableaux de bord de performance et des journaux pour identifier tôt les goulets d’étranglement et pour ajuster le traitement. Pour des exemples spécifiques aux aéroports sur la recherche médico-légale et l’analyse de densité, consultez nos pages recherche médico-légale dans les aéroports et détection de densité de foule dans les aéroports pour apprendre comment les métadonnées améliorent les enquêtes rapides recherche médico-légale dans les aéroports et détection de densité de foule dans les aéroports.
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Améliorer la surveillance et les alertes avec l’analyse vidéo pilotée par l’IA
L’analyse vidéo pilotée par l’IA réduit les fausses alarmes et concentre l’attention sur les menaces réelles. D’abord, les classificateurs séparent les personnes des mouvements non pertinents et filtrent les déclencheurs dus aux animaux ou aux conditions météo. Ensuite, la corrélation d’événements priorise les alarmes qui correspondent aux règles d’intrusion ou de franchissement de périmètre. Puis, la recherche médico-légale automatisée utilise les métadonnées pour retrouver rapidement des événements passés. De plus, les alertes intelligentes fournissent un contexte enrichi afin que les opérateurs voient des vignettes, des métadonnées et des pistes associées avant d’ouvrir un flux.
Les applications réelles couvrent le commerce, les transports et la santé. Par exemple, la prévention des pertes en magasin bénéficie de la détection d’objets et des algorithmes comportementaux qui signalent des actions suspectes. De plus, la détection de véhicules et la lecture des plaques d’immatriculation aident à la gestion du trafic et à la verbalisation du stationnement. Dans les hôpitaux, l’analyse vidéo soutient la sécurité et la détection d’anomalies de processus en surveillant les flux de patients et le respect des règles d’EPI. Pour des scénarios pratiques en aéroport, consultez nos pages sur ANPR/LPR dans les aéroports et détection des EPI dans les aéroports pour explorer comment les données d’événements soutiennent à la fois la sécurité et les opérations ANPR/LPR dans les aéroports et détection des EPI dans les aéroports.
L’IA soutient également des workflows proactifs. D’abord, les analyses peuvent déclencher des réponses automatisées telles que le verrouillage de portes, l’allumage d’éclairages ou le routage d’incidents vers des équipes d’opérateurs spécifiques. Ensuite, elles fournissent des métadonnées structurées pour des tableaux de bord opérationnels afin que les caméras servent l’intelligence métier autant que la sécurité. De plus, les fonctionnalités médico-légales accélèrent les enquêtes en permettant aux équipes de rechercher par attributs tels que la marque d’un véhicule, la couleur des vêtements ou des plages temporelles. Enfin, ces capacités aident à sécuriser les infrastructures critiques et les initiatives de surveillance urbaine en améliorant la précision de détection et l’efficacité des opérateurs. Pour des scénarios de périmètre et d’intrusion, explorez notre documentation sur la détection d’intrusions dans les aéroports pour voir des jeux de règles typiques détection d’intrusions dans les aéroports.
Commencez avec l’intégration native : fonctionnalité du VMS XProtect pour des salles de contrôle plus intelligentes
L’intégration native débloque une faible latence et réduit l’utilisation de bande passante. D’abord, les analytiques intégrées nativement s’exécutent aux côtés du serveur Milestone afin que les événements apparaissent dans le XProtect Smart Client sans sauts supplémentaires. Ensuite, la fonctionnalité du tableau de bord XProtect permet aux opérateurs de consulter les analyses directement depuis les caméras et de lire les extraits taggés. Puis, les opérateurs peuvent utiliser le Smart Client pour filtrer par métadonnées, ce qui accélère la gestion des incidents et améliore la conscience situationnelle.
Pour permettre des salles de contrôle plus intelligentes, mappez les événements analytiques aux workflows des opérateurs. D’abord, configurez les priorités d’alarme et l’escalade afin que l’attention humaine se concentre sur les incidents les plus critiques. Ensuite, orientez les alertes intelligentes vers les bons membres d’équipe. Intégrez également l’accès et d’autres composants du système de sécurité pour automatiser les réponses. La recherche médico-légale, la classification et la détection d’anomalies fournissent le contexte qui aide les opérateurs à prendre des décisions plus rapides. De plus, l’intégration native prend en charge la gestion des licences et le mapping des canaux afin que votre licence XProtect et la licence du plugin soient correctement alignées.
Commencez en sélectionnant un plugin testé pour Milestone XProtect VMS et en planifiant votre déploiement. D’abord, vérifiez que le plugin choisi prend en charge les fonctionnalités dont vous avez besoin, telles que la reconnaissance faciale ou la lecture de plaques. Ensuite, réalisez un pilote pour valider la précision dans votre environnement en conditions réelles. Impliquez également les opérateurs tôt dans la configuration afin que les interfaces et les alertes correspondent aux workflows réels. Enfin, scalez progressivement tout en surveillant les métriques opérationnelles et en ajustant les seuils pour optimiser la détection et réduire les fausses alertes. Si vous avez besoin de conseils sur des cas d’usage spécifiques, nos ressources sur la détection et classification des véhicules et la détection d’anomalies de processus expliquent comment l’IA peut être réemployée de la sécurité vers les opérations détection et classification des véhicules dans les aéroports et détection d’anomalies de processus dans les aéroports.
FAQ
1. What is the easiest way to integrate AI with Milestone XProtect?
Use a compatible analytics plugin that the Milestone Management Client recognizes. Then, install the plugin on a server that has access to the XProtect environment and configure camera mappings and event rules.
2. Can I keep my existing cameras when I add AI analytics?
Yes. Plugins like CVEDIA-RT are designed to work with existing cameras. This approach lets you enhance surveillance capabilities without replacing hardware.
3. Does AI reduce false alarms in XProtect?
AI can dramatically reduce false alarms by distinguishing meaningful activity from noise. For example, Milestone reported potential workload reductions of up to 50% with generative AI plugins comme rapporté.
4. Can analytics run at the edge with Milestone XProtect?
Yes. Native integration allows edge, server-side, or hybrid deployments. Edge processing reduces latency and bandwidth, while central servers simplify model management.
5. How many cameras can a single analytics server handle?
Capacity depends on resolution, frame rate, and model complexity. CVEDIA cites up to 60 cameras per server in some configurations selon CVEDIA.
6. Are analytics events visible in the XProtect Smart Client?
Yes. Native integration exposes analytics directly inside the XProtect Smart Client so operators see intelligent alerts and metadata without extra tools.
7. Can AI analytics support non-security operations?
Yes. Platforms like Visionplatform.ai stream structured events for BI and OT systems so cameras support operational KPIs as well as alarms.
8. How do I test and validate AI analytics in a live site?
Create representative scenarios and run a staged validation with real footage. Then, tune detection thresholds and review audit logs to confirm accuracy and compliance.
9. Is on-premises AI better for compliance?
On-premises processing lets you own your data and models, which aids GDPR and EU AI Act readiness. Visionplatform.ai emphasizes on-prem and edge processing for that reason.
10. Where can I find more specialized analytics for airports?
See targeted resources such as people detection, ANPR/LPR, forensic search, and crowd density pages on Visionplatform.ai for airport-focused implementations recherche médico-légale dans les aéroports.
