plateforme vidéo : nx witness v5 en un coup d’œil
Nx WITNESS V5 présente une plateforme VIDÉO moderne conçue pour l’échelle et la flexibilité. Elle repose sur la lignée Nx Enterprise Video Operating System (Nx EVOS) Gen 6 et apporte des améliorations pratiques qui optimisent les opérations pour les intégrateurs et les utilisateurs finaux. Pour les organisations ayant besoin d’une GESTION VIDÉO robuste, le système prend en charge des déploiements distribués et des modèles cloud hybrides tout en maintenant les services principaux efficaces et résilients. Par exemple, Gen 6 Enterprise est décrite comme « cloud-powered, event-driven video infrastructure that scales seamlessly », une citation de la direction de Network Optix qui met en avant la philosophie de conception de la plateforme « cloud-powered, event-driven video infrastructure that scales seamlessly ».
Nx WITNESS s’intègre avec du matériel serveur grand public et spécialisé et gère de nombreux flux sans surcharge importante. Il expose également des API et un METADATA SDK afin que les partenaires puissent créer des workflows personnalisés et ajouter de l’intelligence. En pratique, un déploiement unique peut gérer des milliers de flux de CAMÉRAS tout en conservant une faible latence pour la lecture en direct et les alertes. Cette capacité s’aligne sur les tendances du marché vers le traitement en EDGE et les opérations cloud hybrides ; Network Optix a présenté des démonstrations axées sur une INFRASTRUCTURE VIDÉO pilotée par les données et évolutive qui illustrent ces avantages Edge Computing, IA et scalabilité cloud.
Le nom NX WITNESS VMS apparaît dans la documentation de l’écosystème comme le client recommandé pour la visualisation et la réponse aux incidents, et il prend en charge des plugins pour étendre les fonctionnalités. Dans tous les déploiements, la mise à jour V5 met l’accent sur la performance, une configuration plus simple et une INTÉGRATION plus étroite avec les pipelines IA. Par conséquent, la plateforme réduit le coût de possession tout en améliorant l’agilité opérationnelle. De plus, l’approche orientée événements de Gen 6 aide à réduire le stockage et les dépenses cloud en ne diffusant les FLUX VIDÉO que lorsque cela est nécessaire démonstration de la manière dont l’entreprise alimente une infrastructure vidéo pilotée par les données et évolutive….
Premièrement, les administrateurs bénéficient d’un processus d’installation plus simple. Ensuite, les opérateurs obtiennent une vidéo en direct plus rapide et une livraison d’ALERTES plus précise. Enfin, les partenaires peuvent déployer des ANALYSES et des RÈGLES personnalisées en utilisant la couche de métadonnées. Pour les équipes migrant depuis des systèmes hérités, cette voie facilite la migration et préserve les investissements existants dans les caméras et serveurs. Notre équipe chez Visionplatform.ai recommande souvent de vérifier la compatibilité avec les périphériques IP existants et de tester les workflows IA en périphérie lors d’une preuve de concept. Pour un aperçu de la façon dont l’IA vidéo se relie aux environnements aéroportuaires, consultez notre guide sur la détection de personnes dans les terminaux détection de personnes dans les aéroports.
intégrer l’analytique : analytique vidéo et détection d’objets expliquées
L’installation du PLUGIN D’ANALYTIQUE VIDÉO pour NX WITNESS est simple et débloque une couche intelligente pour l’événementiel et la recherche. Tout d’abord, téléchargez le package du plugin et placez-le dans le dossier des plugins nx witness. Ensuite, ouvrez le client et allez dans la zone de gestion des plugins pour configurer les licences et les règles. Le plugin propose des paramètres pour mapper les métadonnées aux zones des caméras, sélectionner des classes et régler les seuils des ALGORITHMES pour la reconnaissance d’objets. Pour les équipes qui ont besoin d’une procédure d’installation structurée, nos services d’installation et de configuration peuvent aider à rationaliser le processus.
La détection d’objets en temps réel fonctionne mieux en edge en utilisant Nx AI Manager. En traitant les flux localement, vous réduisez la bande passante et les coûts de stockage cloud tout en préservant la rapidité de la livraison des ALERTES et de la réponse. Network Optix a souligné la conception axée sur l’edge avec des partenaires comme AAEON, mettant en avant le rôle de l’inférence IA locale dans les déploiements d’entreprise AAEON et Network Optix collaborent. En pratique, l’inférence en périphérie permet des fonctionnalités telles que la DÉTECTION DE PERSONNES, la DÉTECTION DE VÉHICULES et des workflows véhicule/plaques sans envoyer les séquences brutes vers le cloud.
De plus, le plugin prend en charge l’INTÉGRATION avec des modules tiers via le METADATA SDK et des webhooks. Cela signifie que vous pouvez diffuser des événements structurés dans des stacks de sécurité existants ou dans des systèmes opérationnels tels que SCADA et BI. Visionplatform.ai utilise des schémas similaires pour publier des détections via MQTT afin que les caméras fonctionnent comme des capteurs opérationnels en plus d’alimenter les alarmes. Par conséquent, les équipes peuvent réutiliser la même source vidéo pour la sécurité et les indicateurs opérationnels.
Pour configurer des taux d’alarmes fausses acceptables, ajustez les seuils et utilisez des séquences test provenant de votre déploiement. Comparez également l’analytique embarquée dans la caméra avec les approches IA en périphérie. L’analytique embarquée peut réduire la bande passante en filtrant sur l’appareil, mais l’IA en périphérie offre plus de flexibilité de calcul et des fonctionnalités avancées telles que des classes personnalisées et le réentraînement. Pour les aéroports nécessitant des comptages précis et des cartes de densité, consultez nos ressources sur le comptage de personnes et la détection de foule comptage de personnes dans les aéroports.
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reconnaissance : détection de visages et reconnaissance de plaques
La détection de visages et la RECONNAISSANCE DE PLAQUES sont des applications courantes pour la surveillance et le contrôle opérationnel. Les plateformes Nx incluent un module de DÉTECTION DE VISAGES intégré pour les workflows de contrôle d’accès et d’identité. Le système génère des métadonnées que vous pouvez utiliser pour la correspondance, les listes de surveillance ou pour déclencher des processus en aval. Pour les environnements réglementés, garder les modèles et les données sur site aide à se conformer au RGPD et à la loi européenne sur l’IA, et la documentation de NETWORK OPTIX met en avant le traitement local comme point clé de conception Edge Computing, IA et scalabilité cloud.
Pour la reconnaissance de plaques, les meilleures pratiques incluent l’alignement de l’emplacement de la caméra, de l’exposition et de la ROI afin de maximiser la précision. La précision dépend de la qualité des séquences, de l’angle, de l’éclairage et du modèle LPR. Lors d’essais et de déploiements, l’intégration avec Nx AI Manager à la périphérie réduit la latence pour la lecture des plaques et permet des actions rapides comme le contrôle des barrières ou l’application des stationnements. Tagir Gadelshin a décrit Gen 6 Enterprise comme un système permettant « real-time insights and operational efficiency at an unprecedented level » ce qui souligne l’accent mis sur une RECONNAISSANCE rapide et exploitable citation de Tagir Gadelshin.
Les APPLICATIONS clés incluent la GESTION DU STATIONNEMENT, la détection périmétrique et l’analytique retail qui relie le flux client aux systèmes POS. Par exemple, la lecture des plaques peut automatiser la facturation du stationnement et soutenir les opérations de transit. En retail, les métadonnées de visages et de plaques peuvent aider à la prévention de la fraude et au reporting opérationnel. Notre plateforme, Visionplatform.ai, intègre souvent ces flux dans des tableaux de bord opérationnels afin que les clients puissent analyser les données des caméras au-delà de la sécurité. Pour des conseils spécifiques sur LPR/ANPR en aéroport, référez-vous à notre ressource ANPR/LPR ANPR/LPR dans les aéroports.
Lors du déploiement, vérifiez les conditions d’éclairage et envisagez des caméras infrarouges ou à large plage dynamique pour les opérations de nuit. Utilisez également la gestion des listes de surveillance pour réduire les correspondances erronées et conservez des journaux pour l’audit. Enfin, documentez les politiques de configuration et de rétention pour répondre aux exigences de confidentialité et garantir que le workflow de reconnaissance soutient à la fois la sécurité et les objectifs opérationnels.
recherche d’objets avancée pour améliorer la détection et la surveillance
La recherche d’objets avancée accélère la réponse aux incidents en permettant aux opérateurs de retrouver rapidement des événements dans de grands ensembles de données. Avec des métadonnées indexées depuis le plugin nx witness, les utilisateurs peuvent rechercher par attributs tels que la couleur, le type de véhicule ou les comportements. La recherche d’objets avancée prend en charge le travail médico-légal et la surveillance en direct en réduisant des milliers d’heures de SÉQUENCES à un ensemble de clips pertinents. Cela fait gagner du temps et améliore la prise de décision pour les équipes de sécurité et d’exploitation.
Les opérateurs peuvent DÉFINIR DES RÈGLES de détection personnalisées et des scénarios d’alerte qui combinent la DÉTECTION DE PERSONNES avec des zones de mouvement, des fenêtres temporelles et des signaux d’appareil. La plateforme permet l’intégration avec des capteurs TIERS et des systèmes d’ALARME pour construire une image holistique. Par exemple, une alerte d’intrusion périmétrique peut inclure des entrées RADAR ou de capteurs de porte, et le système combinera les métadonnées pour un seul événement exploitable. Comme l’a noté Bradley Milligan, l’edge IA réduit la latence et rend l’intelligence vidéo plus exploitable pour des entreprises de toutes tailles entretien avec Bradley Milligan.
Les cas d’utilisation incluent le suivi d’un véhicule à travers plusieurs caméras, la localisation de personnes ayant laissé un objet, ou la recherche d’images d’une personne portant des vêtements spécifiques. La fonction de recherche avancée accepte les balises personnalisées et prend en charge un schéma de métadonnées qui s’intègre à un METADATA SDK. Les équipes devraient concevoir une taxonomie et des conventions de nommage avant un déploiement à grande échelle pour garder les recherches rapides et cohérentes. En outre, pensez aux niveaux de rétention pour équilibrer accessibilité et coût.
Pour AMÉLIORER la surveillance, combinez les alertes automatisées avec des workflows de revue par les opérateurs. Formez le personnel à l’ajustement des règles et aux playbooks de réponse. Notre équipe chez Visionplatform.ai aide souvent les clients à cartographier les événements de sécurité vers des flux opérationnels, de sorte que les alarmes alimentent les systèmes OT et BI via MQTT et d’autres API. Pour des scénarios médico-légaux, consultez notre ressource de recherche médico-légale qui démontre des schémas de recherche pratiques pour les environnements aéroportuaires recherche médico-légale dans les aéroports.
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compatible serveur : capacité pour la vision en périphérie
Network Optix prend en charge des déploiements allant de SERVEURS grand public à des appliances spécialisées, offrant de la flexibilité pour différents budgets et cas d’utilisation. Cette approche compatible signifie que les installateurs peuvent utiliser l’infrastructure IP existante ou choisir des dispositifs durcis pour des environnements extérieurs ou industriels. Des partenaires matériels tels qu’AAEON et DFI ont collaboré avec Network Optix pour fournir des plateformes edge économes en énergie et robustes qui exécutent l’inférence IA près de la caméra, réduisant ainsi la latence et la consommation de bande passante collaboration AAEON partenariat DFI.
L’edge computing apporte de la résilience. Si les liaisons réseau vers les services cloud se dégradent, le traitement local continue d’analyser et de stocker les clips les plus critiques. Cette résilience est importante pour les opérations de surveillance à haute disponibilité et pour les sites avec une connectivité intermittente. Par conséquent, les déploiements en périphérie réduisent souvent les coûts opérationnels et améliorent les temps de réponse. Pour les équipes préoccupées par la conformité, le traitement sur site conserve les données dans des environnements contrôlés, ce qui soutient la préparation à la loi européenne sur l’IA et l’alignement RGPD.
La capacité à l’épreuve du temps provient d’architectures hybrides qui mêlent inférence locale et orchestration cloud. La conception Gen 6 pour le streaming piloté par les événements facilite l’envoi uniquement des FLUX VIDÉO nécessaires aux services cloud. Cette approche réduit les coûts tout en permettant des analyses centralisées et des rapports agrégés lorsque nécessaire. Lors de la planification d’un déploiement, vérifiez la compatibilité du MATÉRIEL et la disponibilité des GPU pour les modèles IA plus lourds. Vérifiez également les modèles de caméras pour le support ONVIF et RTSP afin d’assurer une INTÉGRATION fluide.
Enfin, planifiez les processus opérationnels et la formation. Déployez une gouvernance des règles, un contrôle de version des modèles et des chemins d’escalade clairs. Visionplatform.ai peut intégrer des modèles personnalisés ou ajuster ceux existants afin qu’ils correspondent aux besoins spécifiques du site et réduisent les fausses alertes. Pour des exemples d’applications opérationnelles, consultez nos ressources sur l’intrusion et le périmètre qui montrent des configurations et des schémas de réponse pratiques détection d’intrusion dans les aéroports.
articles connexes à explorer sur l’analytique d’objets et les innovations en vision
Il existe un corpus croissant de recherches et d’études de cas qui montrent comment la VIDÉO intelligente et les plateformes VIDÉO pilotées par l’IA transforment la surveillance et les opérations. Les documents publics de Network Optix décrivent les tendances 2025 comme les JUMEAUX NUMÉRIQUES, le cloud hybride et l’automatisation en périphérie, et mettent en lumière les efforts des partenaires qui apportent une IA évolutive à la périphérie tendances de l’intelligence vidéo 2025. Pour des exemples pratiques, la couverture de l’Embedded Vision Summit et les démonstrations des partenaires offrent un contexte utile pour les architectes et les intégrateurs démonstration Network Optix.
Les études de cas incluent des collaborations avec AAEON et DFI sur des appliances edge qui exécutent l’inférence à faible consommation tout en restant robustes pour des déploiements extérieurs cas AAEON. Ces projets montrent comment une pile combinée de logiciels, matériel et intégration des métadonnées résout de véritables problèmes opérationnels. Pour les clients aéroportuaires, la lecture de guides pratiques sur la détection d’EPI, la densité de foule et l’ANPR aide à relier l’analytique aux KPI opérationnels. Consultez nos ressources sur la détection d’EPI et l’ANPR pour des exemples appliqués détection d’EPI dans les aéroports ANPR/LPR dans les aéroports.
Les voix d’experts en conférence soulignent l’importance de l’échelle et de la performance. Tagir Gadelshin décrit Gen 6 Enterprise comme conçue pour « empower organizations with cloud-powered, event-driven video infrastructure that scales seamlessly », une déclaration qui souligne l’orientation entreprise de la plateforme citation de Tagir Gadelshin. De plus, Bradley Milligan insiste sur le fait qu’apporter l’IA à la périphérie réduit la latence et la bande passante, ce qui rend l’intelligence vidéo plus accessible entretien avec Bradley Milligan.
Si vous souhaitez un guide pratique pour intégrer l’analytique VIDÉO dans les opérations, notre équipe chez Visionplatform.ai peut vous aider. Nous nous concentrons sur le maintien des modèles localement, l’amélioration de la précision sur vos séquences et la diffusion des événements vers les systèmes de sécurité et de BI pour une valeur plus large.
FAQ
Qu’est-ce que le plugin d’analytique vidéo Network Optix ?
Le plugin d’analytique vidéo pour nx witness ajoute l’extraction de métadonnées, la classification d’objets et l’alerte au client de base. Il permet la détection d’objets et la recherche avancée en publiant des événements structurés dans le système.
Comment installer et configurer le plugin dans nx witness ?
Installez en plaçant le plugin dans le dossier des plugins nx witness et en l’activant dans le client. Configurez ensuite les licences des modèles, les zones et les seuils via l’interface du plugin ; testez avec des séquences d’exemple avant la mise en production.
Puis-je exécuter l’analytique à la périphérie plutôt que dans le cloud ?
Oui. Nx AI Manager prend en charge l’inférence en périphérie et le traitement local pour réduire la latence et l’utilisation de la bande passante. De nombreux déploiements exécutent l’IA sur des serveurs ou des appliances spécialisées pour la résilience et la confidentialité.
Le système prend-il en charge la détection de visages et la reconnaissance de plaques ?
Oui. La plateforme inclut des modules de détection de visages et des workflows LPR. La précision dépend du placement des caméras, de l’éclairage et du réglage des modèles, donc suivez les recommandations du fournisseur pour de meilleurs résultats.
Qu’est-ce que la recherche d’objets avancée et en quoi cela aide-t-il ?
La recherche d’objets avancée indexe les métadonnées afin que les opérateurs puissent trouver des clips selon des attributs comme la couleur, le type de véhicule ou les vêtements. Elle accélère les enquêtes médico-légales et améliore le temps de réponse aux incidents.
Les capteurs tiers sont-ils pris en charge pour une surveillance intégrée ?
Oui. La plateforme s’intègre aux alarmes et capteurs tiers pour créer des événements composites. Cela permet une meilleure conscience situationnelle et réduit les fausses alertes en corrélant les signaux.
Quel matériel fonctionne avec Network Optix ?
Network Optix est compatible avec des serveurs grand public et du matériel spécialisé de partenaires comme AAEON et DFI. Vérifiez la disponibilité des GPU pour les modèles plus lourds et confirmez le support ONVIF/RTSP sur les caméras.
Comment le traitement sur site soutient-il la conformité ?
Le traitement sur site garde les données dans votre environnement, ce qui soutient les considérations RGPD et la loi européenne sur l’IA. Il permet aussi aux organisations de contrôler les modèles, les jeux de données et les politiques de rétention.
Les événements issus de l’analytique peuvent-ils être utilisés au-delà de la sécurité ?
Oui. Les événements peuvent être diffusés vers des systèmes opérationnels pour la BI, l’OEE et les tableaux de bord. Cela transforme les caméras en capteurs qui soutiennent à la fois la sécurité et les opérations métier.
Où trouver des exemples pour les aéroports et les lieux à fort trafic ?
Consultez les ressources ciblées sur la détection de personnes, l’ANPR et la détection d’EPI pour les environnements aéroportuaires sur notre site. Ces pages fournissent des conseils de configuration et des schémas de déploiement pratiques.
