Wzrost roli AI w nadzorze wideo: od tradycyjnego zabezpieczenia do wideo napędzanego AI
Bezpieczeństwo zmieniło się szybko. Najpierw pojawiły się tradycyjne systemy zabezpieczeń i systemy oparte na regułach, które sygnalizowały ruch lub proste przekroczenia linii. Potem nastąpił postęp w AI. Dziś wideo napędzane AI dostarcza inteligentnych informacji wideo, które przekształcają sposób, w jaki zespoły monitorują przestrzenie. AI analizuje strumienie z kamer i zamienia surowe nagrania wideo w przeszukiwalne zdarzenia. Dla przedsiębiorstw oznacza to mniej czasu spędzonego na przeszukiwaniu godzin materiału i więcej czasu na działanie w oparciu o to, co istotne.
Wdrożenia potwierdzają tę zmianę. Na przykład firmy zgłaszają 55% wzrost efektywności operacyjnej i 35% redukcję kosztów po wdrożeniu AI w stosie monitoringu. Te dane pokazują mierzalne korzyści, które wspierają biznesowe uzasadnienie modernizacji systemów wideo. Ponadto branżowe ankiety pokazują szerokie zastosowanie AI w przepływach pracy, co pomaga wyjaśnić, dlaczego dostawcy inwestują w możliwości zasilane AI i analitykę AI.
AI zmienia znaczenie liczby kamer. Zamiast zatrudniać więcej operatorów, organizacje stosują zaawansowane modele AI do istniejących systemów kamer i tablic CCTV. Takie podejście zamienia kamery w sensory operacyjne. Na przykład Visionplatform.ai wykorzystuje istniejące CCTV do wykrywania osób, pojazdów, ANPR/LPR, PPE i obiektów niestandardowych w czasie rzeczywistym. Platforma przesyła zdarzenia do zunifikowanego ekosystemu bezpieczeństwa, dzięki czemu zespoły mogą wykorzystywać wykrycia poza alarmami. W ten sposób monitorowanie wideo staje się częścią operacyjnych KPI, a nie tylko archiwum do przeglądu incydentów.
Przejście ma znaczenie. Najpierw AI redukuje ręczny przegląd. Następnie automatyzuje powtarzalne zadania. W końcu pomaga zespołom ds. bezpieczeństwa skupić się na konkretnych scenariuszach bezpieczeństwa, gdzie ludzki osąd dodaje najwięcej wartości. W efekcie nowoczesne bezpieczeństwo korzysta z szybszego wykrywania, jaśniejszego kontekstu i mądrzejszego przydziału zasobów. Jeśli chcesz przykładów, przeczytaj o naszych wdrożeniach wykrywania osób na lotniskach, aby zobaczyć, jak inteligentne wideo skaluje się na miejscach o dużym natężeniu ruchu (wykrywanie osób na lotniskach).
AI Agents and AI Assistant in the Control Room: Empowering the Operator
AI Agents teraz pełnią rolę asystenta AI dla personelu sali kontrolnej. Monitorują wiele strumieni wideo i wyświetlają najpilniejszy alert jako pierwszy. Operatorzy widzą priorytetowe zdarzenia, kontekst i sugerowane działania. Ten przepływ zmniejsza obciążenie poznawcze i pomaga operatorom sali kontrolnej podejmować szybsze decyzje. System sygnalizuje nietypowe zachowanie, a następnie łączy odpowiednie strumienie wideo i metadane. W rezultacie operatorzy reagują z większą pewnością.
Integracja ma znaczenie, ponieważ wiele obiektów korzysta z przestarzałych VMS i sieci kamer. Skuteczny system monitoringu obsługuje wejścia kamer ONVIF lub RTSP i współpracuje z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa. Visionplatform.ai łączy się z popularnymi platformami VMS, dzięki czemu operatorzy zachowują narzędzia, którym ufają. Platforma również utrzymuje dane lokalnie, gdy jest to wymagane, aby wspierać zgodność z RODO i przygotowanie do rozporządzenia UE w sprawie AI. Takie rozwiązanie pozwala zespołom zarządzać własnymi modelami i danymi szkoleniowymi oraz zmniejsza ryzyko uzależnienia od dostawcy.
Wyniki obejmują mniej rutynowych zadań dla ludzi i więcej czasu na pracę o wysokiej wartości. Operatorzy nie muszą już przeglądać dziesiątek strumieni, aby zauważyć zdarzenie zainteresowania. Zamiast tego otrzymują zwięzłą oś czasu i najlepsze klipy. To rozwiązanie zmniejsza zmęczenie operatorów i poprawia skuteczność zabezpieczeń. Jednocześnie AI pomaga w wyszukiwaniu kryminalistycznym, dzięki czemu zespoły mogą szybko odnaleźć nagrania wideo po incydencie. Dla operatorów lotnisk nasze integracje rozszerzają się na specjalistyczne detektory, takie jak ANPR/LPR, aby śledzić pojazdy obok osób i gęstości tłumu (ANPR/LPR na lotniskach).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Real-time Security through Video Analytics: Detecting Events of Interest and Reducing False Alarms
Analiza wideo w czasie rzeczywistym daje salom kontrolnym natychmiastowy kontekst. Inteligentna analityka wideo śledzi wzorce ruchu, identyfikuje kręcenie się w miejscu i wykrywa nieautoryzowany dostęp. Dla krytycznych zdarzeń systemy generują alerty w czasie rzeczywistym, które pokazują gdzie i kiedy należy podjąć działania. Ta funkcja przynosi szybsze opanowanie sytuacji i jaśniejsze zapisy incydentów. Ponadto analityka do monitoringu w czasie rzeczywistym produkuje ustrukturyzowane wyjście zdarzeń, które zespoły bezpieczeństwa mogą przekazywać do innych systemów w celu szybkiej selekcji.
Analiza zachowań i rozpoznawanie twarzy mogą w czasie rzeczywistym wskazać zagrożenia bezpieczeństwa. Te funkcje wykrywają wzorce, które ludzie mogą przeoczyć podczas długich zmian. Jednak projektanci muszą zrównoważyć automatyzację z prywatnością i odpowiedzialnością. Daniel J. Solove ostrzega, że „obecne prawo dotyczące prywatności dalece nie rozwiązuje problemów związanych z prywatnością w kontekście AI”, co oznacza, że wdrożenia muszą zawierać polityki i kontrole audytowe (Daniel J. Solove o AI i prywatności).
Redukcja fałszywych alarmów pozostaje głównym celem. Modele AI, które uczą się na podstawie wideo specyficznego dla danego miejsca, obniżają liczbę fałszywych pozytywów i sprawiają, że alerty są bardziej użyteczne. W rzeczywistości dopasowane modele zmniejszają liczbę fałszywych alarmów i poprawiają jakość alarmów, koncentrując się na klasach istotnych dla danego miejsca. Visionplatform.ai wspiera elastyczne strategie modelowe, dzięki czemu zespoły mogą wybrać model, udoskonalić go na własnych nagraniach lub zbudować model niestandardowy od podstaw. Takie podejście zmniejsza szum i zwiększa zaufanie do automatycznych wykryć.
Wreszcie system łączy wykrycia z przepływami reakcji. Gdy wystąpi alert, platforma może przesłać klip do personelu bezpieczeństwa, zaktualizować rejestry incydentów i publikować zdarzenia przez MQTT, aby zespoły operacyjne mogły działać. Ta integracja zamienia pasywne systemy wideo w proaktywne narzędzia bezpieczeństwa. Jeśli chcesz zobaczyć, jak ochrona perymetru i wykrywanie tłumu działają razem, sprawdź nasze prace nad wykrywaniem naruszeń perymetru na lotniskach (wykrywanie naruszeń perymetru).
Designing an AI-powered Video Monitoring System: Cameras, Monitoring System and Access Control
Projekt zaczyna się od właściwego sprzętu kamerowego. Wybierz kamery, które zapewniają wystarczającą rozdzielczość, liczbę klatek na sekundę i dobrą wydajność przy słabym oświetleniu dla osiągnięcia celów. Rozważ także typ obiektywu i jego umiejscowienie. Te wybory decydują o tym, jak dobrze system kamer AI rozpoznaje małe obiekty lub odległe tablice rejestracyjne. Następnie upewnij się, że sieć może przesyłać wysokiej jakości strumienie wideo bez wprowadzania opóźnień, które podważałyby bezpieczeństwo w czasie rzeczywistym.
W centrum znajduje się system monitoringu. Musi on wspierać przetwarzanie AI lokalnie (on-prem) lub na krawędzi (edge), aby zespoły mogły przechowywać dane wideo wewnątrz swojego środowiska. Visionplatform.ai działa na serwerach GPU lub urządzeniach brzegowych, takich jak NVIDIA Jetson. Ta elastyczność wspiera miejsca, które potrzebują lokalnego przetwarzania ze względu na zgodność. Ponadto dobry system monitoringu oferuje interfejsy API i wyjścia MQTT, aby wykrycia stały się sygnałami operacyjnymi wykraczającymi poza monitoring bezpieczeństwa.
Kontrola dostępu ma znaczenie dla kompleksowego bezpieczeństwa. Połączenie systemów kontroli dostępu z systemami wideo tworzy bogatszy ślad audytowy. Na przykład, jeśli czytnik kontroli dostępu zgłosi wymuszenie drzwi, system monitoringu powinien pobrać najbliższy strumień z kamery, dołączyć klip z nadrukowanym znacznikiem czasu i podnieść alarm wymagający działania. Te powiązane zdarzenia przyspieszają weryfikację i pomagają zapobiegać naruszeniom bezpieczeństwa, zanim do nich dojdzie.
Planuj skalę. Wraz ze wzrostem liczby kamer rosną też wolumeny danych i wymagania modelowe. Stosuj wdrożenia modułowe, które pozwalają dodawać modele lub stroić istniejące bez przebudowywania całych potoków. Ponadto łącz inteligentną analitykę wideo z uczeniem maszynowym dostosowanym do Twojego miejsca, aby zapewnić, że wykrycia odpowiadają Twoim potrzebom bezpieczeństwa. Krótko mówiąc, zaprojektuj system tak, aby zamieniał zawartość wideo w użyteczną inteligencję wspierającą zarówno cele bezpieczeństwa, jak i operacyjne.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Use Cases for AI Video Monitoring in Security Operations and Surveillance Systems
AI dostarcza wyraźną wartość w różnych przypadkach użycia. W bezpieczeństwie przestrzeni publicznych AI wspiera zarządzanie tłumem poprzez szacowanie gęstości i sygnalizowanie nietypowych skupisk. Te alerty pomagają kierować personelem i zapobiegać eskalacjom. Ponadto w ochronie perymetru AI wykrywa naruszenia i podejrzane wzorce zbliżania się, dzięki czemu zespoły mogą reagować na długo przed eskalacją incydentu.
Dla infrastruktury krytycznej analityka predykcyjna identyfikuje anomalie procesów i wysyła wczesne ostrzeżenia. Ta funkcja zmniejsza przestoje i chroni zasoby tam, gdzie awaria ma poważne konsekwencje. W środowiskach komercyjnych, takich jak handel detaliczny, AI wspiera zapobieganie stratom, śledzenie zasobów i zgodność poprzez oznaczanie podejrzanych zachowań i łączenie klipów z zdarzeniami z kasy. Przypadki użycia obejmują także bezpieczeństwo osiedli, gdzie monitorowanie nieautoryzowanego dostępu i wykrywanie upadków pomaga zarządcom chronić mieszkańców.
AI w monitoringu wideo łączy zdarzenia bezpieczeństwa z zespołami reagowania. Na przykład, gdy wyzwolone zostanie zdarzenie niebezpieczne, system tworzy incydent z materiałem wideo, lokalizacją i zalecanymi krokami. Integracje z kontrolą dostępu i VMS pozwalają operatorom zweryfikować tożsamość i zablokować lub odblokować drzwi. Te przepływy pracy poprawiają skuteczność bezpieczeństwa i skracają czas rozwiązywania sprawy.
W różnych środowiskach systemy nadzoru wideo zasilane AI pomagają organizacjom wykrywać, badać i zapobiegać incydentom. Przekształcają wideo w sieć sensorów, która zasila pulpity, systemy BI i systemy operacyjne. Jeśli chcesz szczegółów dotyczących wykrywania PPE i analizy gęstości tłumu na lotniskach, zobacz nasze strony dotyczące wykrywania PPE i wykrywania gęstości tłumu dla przykładów zastosowań (wykrywanie PPE na lotniskach i wykrywanie gęstości tłumu na lotniskach).
The Future of AI: How AI Gets Smarter Video and Has Transformed Our Security Operations
Przyszłość bezpieczeństwa zmierza w kierunku mądrzejszych, bardziej predykcyjnych systemów. Zaawansowane modele AI będą łączyć analizę wideo z predykcyjnym utrzymaniem, oceną zagrożeń i analizami międzydziedzinowymi. Generatywne AI pomoże w tworzeniu raportów i szybkich podsumowań długich incydentów. Mimo to projektanci muszą zapewnić, że modele pozostaną przejrzyste i audytowalne, aby zespoły mogły ufać wynikom.
Aby skalować rozwiązania, organizacje powinny wybierać strategie, które utrzymują kontrolę nad danymi i modelami lokalnie. Takie podejście wspiera zgodność z rozporządzeniem UE w sprawie AI i RODO oraz pomaga uniknąć uzależnienia od dostawcy. Visionplatform.ai kładzie nacisk na przetwarzanie on-prem i zestawy danych kontrolowane przez klienta, dzięki czemu zespoły mogą posiadać swoje modele i potoki szkoleniowe. Ta własność umożliwia ciągłe doskonalenie bez wysyłania wrażliwych nagrań wideo do zewnętrznych chmur.
Jednocześnie regulatorzy, eksperci od prywatności i technolodzy apelują o ostrożność. Jak zauważa Darrell West z Brookings Institution, „możliwości nadzoru wzmocnione AI mogą mieć znaczące konsekwencje dla wolności obywatelskich”, co wymaga jasno określonej polityki i zarządzania (Brookings o AI i nadzorze publicznym). Ponadto przeglądy branżowe po 2025 roku podkreślają zarówno postępy, jak i wyzwania, gdy AI staje się bardziej osadzone w monitoringu bezpieczeństwa (podsumowanie Fast Company na temat agentów AI w 2025).
Na koniec planuj wdrożenia ostrożnie. Zacznij od projektów pilotażowych, które testują modele na Twoich nagraniach wideo. Następnie rozbudowuj systemy modułowe i audytowalne, które publikują ustrukturyzowane zdarzenia do systemów operacyjnych i BI. Jeśli podążysz tą ścieżką, AI stanie się mądrzejsze dzięki danym z miejsca i Twoje zespoły ds. bezpieczeństwa zyskają silniejszą, działającą inteligencję. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak inteligentne wideo wspiera zapobieganie incydentom i wyszukiwanie kryminalistyczne, zapoznaj się z naszą stroną dotyczącą przeszukania kryminalistycznego oraz dokumentacją wykrywania wtargnięć, aby zobaczyć praktyczne przykłady (przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach i wykrywanie wtargnięć na lotniskach).
FAQ
What are AI agents in video surveillance?
AI agents are software components that analyze video streams and surface events of interest. They prioritize alerts, link video clips, and assist control room operators with investigative workflows.
How do AI systems reduce false alarms?
AI systems learn site-specific patterns and object classes, which reduces false positives. They also combine multiple sensors and contextual clues to ensure that alerts are actionable.
Can I use my existing camera systems with AI analytics?
Yes. Many ai-powered solutions work with ONVIF or RTSP camera feeds and common VMS setups. That lets you transform existing camera investments into an ai camera system with minimal hardware change.
How do organisations keep video data private?
Deploying ai processing on-prem or at the edge keeps video data inside your environment. Also, keeping datasets local and using auditable logs supports compliance with GDPR and the EU AI Act.
What is the role of access control with AI video monitoring?
Access control integration links badge or door events with video footage. When a door alarm triggers, the monitoring system can pull the nearest camera clip and create an incident for fast verification.
How quickly do AI models improve?
Models improve once they see site-specific video footage and labels. Platforms that allow retraining on local data speed up model tuning and reduce false alarms.
Are there ethical concerns with AI surveillance?
Yes. Privacy, transparency, and accountability are central concerns. Experts note that laws may not yet fully address AI risks, so governance, clear policies, and audit trails are essential.
What types of use cases suit AI video monitoring?
Use cases include perimeter protection, crowd management, loss prevention, asset tracking, and critical infrastructure monitoring. AI supports both security and operational uses by publishing structured events for dashboards and BI.
How do AI systems help control room operators?
AI prioritizes alerts, bundles related video, and offers suggested responses to speed operator decisions. This reduces fatigue and helps teams focus on specific security scenarios with the most impact.
How can organisations start with AI surveillance?
Begin with a pilot on a subset of cameras and define clear success metrics, such as reduced response time or fewer false alarms. Then scale with modular deployments that keep data and models under your control.
