capacités d’IA, analyses d’IA et intégrations partenaires via plug-in dans Milestone XProtect
Premièrement, ce chapitre décrit les principales CAPACITÉS D’IA qui s’intègrent à Milestone XProtect via son modèle de plug-in. Ensuite, la plateforme prend en charge des modules pour la détection d’objets, la reconnaissance faciale, la détection d’anomalies et la reconnaissance de plaques d’immatriculation. De plus, les fournisseurs proposent des analyses alimentées par l’IA sous forme de moteurs modulaires qui diffusent des événements structurés vers la couche de gestion vidéo. Par exemple, une entreprise peut ajouter un flux de caméra intelligent pour l’inférence en périphérie, puis diffuser des événements vers des tableaux de bord et des workflows de gestion de dossiers. La plateforme ouverte de Milestone permet aux fournisseurs certifiés et à un partenaire technologique de publier un plug-in qui s’installe rapidement. Par conséquent, les intégrateurs peuvent déployer un nouveau moteur d’analyse sans remplacer le système de sécurité ou les caméras existantes.
De plus, l’architecture du plug-in accélère les intégrations partenaires en exposant des API, une interface utilisateur du Smart Client et des points d’injection pour l’ingestion de métadonnées. Ainsi, un partenaire peut ajouter un modèle personnalisé et rendre la vidéo enregistrée consultable via des vignettes recherchables, des tags et des métadonnées. Le plug-in peut envoyer des alarmes au Smart Client de Milestone et vers des systèmes externes. En pratique, les partenaires certifiés étendent les capacités de recherche médico-légale afin que les équipes puissent filtrer par type d’objet, plage temporelle ou vue de caméra. En conséquence, les enquêteurs réduisent le temps passé à retrouver des vidéos et améliorent la précision de la récupération.
En outre, le VMS Milestone XProtect prend en charge un vaste écosystème d’analyses vidéo par IA et d’appareils tiers. Pour les équipes médico-légales, cela signifie qu’elles peuvent se reposer sur une plateforme unique de gestion vidéo tout en ajoutant des moteurs spécialisés pour des tâches d’apprentissage profond. Une revue citée met en avant l’explicabilité de l’IA et la transparence comme priorités pour le travail médico-légal ; voir l’analyse d’Interpol sur l’IA dans les preuves numériques ici. Enfin, Visionplatform.ai s’intègre à Milestone pour exécuter des modèles sur site et maintenir les données localement. Cette approche favorise la conformité et permet aux organisations d’adapter les analyses aux spécificités du site tout en accélérant la collecte de preuves et les investigations.
vidéo médico-légale et systèmes de vidéosurveillance utilisant l’analyse vidéo
Premièrement, Milestone fournit une véritable plateforme ouverte pour la vidéosurveillance qui gère plusieurs caméras sur différents sites. Le design de plateforme ouverte permet aux intégrateurs de combiner des services cloud avec des analyses locales ou de tout conserver sur site. De plus, l’analyse vidéo automatise le marquage des segments vidéo médico-légaux. Par exemple, la détection de mouvement étiquette les clips comportant du mouvement, tandis que la détection de flânage signale les comportements de stationnement prolongé. Par conséquent, ces étiquettes transforment des heures de séquences en enregistrements consultables pour la forensique vidéo. En pratique, les équipes utilisent des vignettes automatiques et des métadonnées contextuelles pour accélérer la revue.
Ensuite, les types d’analyses courants incluent la détection de mouvement, le franchissement de ligne, la détection de flânage et la reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation. Ces analyses créent des événements structurés et ajoutent des horodatages et l’emplacement de la caméra à chaque enregistrement. Lorsqu’une alerte se déclenche, le système capture une image instantanée et un clip indexé. Ce processus transforme la vidéo traditionnelle en preuve contextuelle et consultable. Les enquêteurs médico-légaux peuvent ensuite utiliser des outils de recherche médico-légale pour rechercher des types d’objets spécifiques ou des activités suspectes sur plusieurs caméras. Pour des conseils concrets, voyez comment l’ANPR/LPR et la détection de personnes sont utilisés dans les aéroports sur la page d’ANPR/LPR de Visionplatform.ai ANPR/LPR dans les aéroports et la page de détection de personnes détection de personnes dans les aéroports.
De plus, l’utilisation de l’analyse vidéo réduit les fausses alertes et concentre l’attention humaine sur les clips pertinents. Des études de terrain montrent que la recherche médico-légale améliorée par l’IA peut réduire le temps de revue jusqu’à 70% (revue d’Interpol). Par conséquent, le retour sur investissement de l’étiquetage automatisé est clair : les enquêteurs passent moins de temps à scruter les séquences et plus de temps à constituer des dossiers. Enfin, cette automatisation soutient la collecte de preuves, l’enregistrement de la chaîne de conservation et une récupération plus rapide pour les équipes juridiques travaillant avec des vidéos enregistrées.
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capacités de recherche avancées et filtres de recherche pour les enquêtes médico-légales
Premièrement, le module de recherche avancée du VMS Milestone XProtect ajoute des capacités de recherche puissantes aux workflows médico-légaux. Ensuite, les enquêteurs peuvent filtrer par plage horaire, caméra, tags et métadonnées pour affiner rapidement les résultats. Par exemple, un utilisateur sélectionne une plage horaire, puis applique des filtres de recherche pour les événements d’alarme et le type d’objet. Le résultat : une réduction rapide d’heures de séquences à quelques clips pertinents. De plus, le module prend en charge des requêtes granulaires telles que la recherche d’un objet spécifique ou d’un objet similaire sur plusieurs caméras.
En outre, la recherche avancée propose des vignettes visuelles et des aperçus instantanés afin que les utilisateurs puissent balayer les résultats rapidement. Cette interface consultable améliore les temps de réponse et facilite la recherche de vidéos même pour des utilisateurs non techniques. L’outil de recherche indexe les métadonnées, y compris les horodatages, les identifiants de caméra et les coordonnées GPS lorsque disponibles, permettant une récupération précise. Pour les normes de métadonnées et l’intégrité des preuves, consultez les bonnes pratiques discutées par des chercheurs médico-légaux ici.
De plus, les filtres peuvent inclure des événements d’alarme déclenchés par des analyses alimentées par l’IA, des déclencheurs audio et des classes de détection d’objets comme personnes ou véhicules. Les enquêteurs médico-légaux enchaînent souvent les filtres : d’abord une plage horaire, puis des groupes de caméras, ensuite le type d’objet, puis une zone d’intérêt dessinée à l’écran. Cette fonction de dessin d’une zone de recherche permet aux équipes de se concentrer sur une vue de caméra ou une zone spécifique comme une sortie ou un périmètre. En conséquence, le workflow réduit la lecture manuelle et accélère la récupération de vidéos prêtes pour les tribunaux.
Enfin, les intégrations de gestion des dossiers exportent les clips et les métadonnées dans un journal de la chaîne de conservation pour l’examen juridique. Pour les entités qui ont besoin d’analyses sur mesure, la plateforme Visionplatform.ai alimente Milestone avec des événements structurés afin que la recherche avancée puisse mettre en évidence des détections plus précises et réduire les faux positifs. Cette approche intégrée fait de la recherche avancée un outil puissant pour la forensique vidéo moderne et pour les équipes médico-légales traitant de grands volumes de données vidéo.
détection de personnes ou de véhicules avec métadonnées et détection de véhicules
Premièrement, les moteurs de détection modernes sont entraînés sur des jeux de données divers pour identifier de manière fiable les personnes ou les véhicules dans des conditions d’éclairage et météorologiques variées. L’IA et l’apprentissage profond alimentent ces modèles, permettant des tâches de haute précision comme la reconnaissance faciale et la détection de véhicules. Pour l’analyse des véhicules, les systèmes extraient des métadonnées telles que la chaîne de la plaque d’immatriculation, le type de véhicule, la marque et la couleur. Ces métadonnées fournissent des indices contextuels pour les enquêtes et soutiennent les workflows de reconnaissance des plaques. Des tests sur le terrain rapportent souvent une grande précision ; par exemple, les avancées en détection de deepfake montrent des taux de détection supérieurs à 95% dans des études contrôlées source.
Ensuite, l’extraction de métadonnées capture les horodatages, l’identifiant de caméra et le GPS lorsque les caméras les fournissent. Ces métadonnées structurées aident à cartographier le trajet d’une personne ou d’un véhicule à travers plusieurs caméras. Les enquêteurs peuvent alors reconstituer des chronologies et des trajectoires de localisation pour la collecte de preuves. De plus, les lecteurs de plaques alimentent les chaînes de plaques dans les filtres de recherche, qui peuvent ensuite croiser des listes de surveillance ou des registres de stationnement. Visionplatform.ai prend en charge les workflows ANPR pour les aéroports et les hubs de transport ; voir la classification des véhicules dans les aéroports classification des véhicules dans les aéroports.
En outre, l’utilisation du traitement en périphérie réduit la latence et maintient les données vidéo sensibles dans l’environnement local. Ce design soutient la conformité au RGPD et à l’AI Act de l’UE tout en permettant des alertes en temps réel et une récupération rapide. Lors d’essais, la détection d’objets par IA a réduit les fausses alertes jusqu’à 50% lorsqu’elle est combinée à des règles finement réglées et des vérifications contextuelles source. Enfin, les déploiements pratiques montrent que la combinaison de la détection des véhicules avec les horodatages et les identifiants de caméra facilite la recherche de preuves et accélère les enquêtes médico-légales.
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zone d’intérêt et intégration de plug-ins évolutive pour Milestone XProtect
Premièrement, les outils de zone d’intérêt permettent aux opérateurs de dessiner des zones personnalisées dans la vue de la caméra pour concentrer l’analyse sur des espaces critiques. Ensuite, les opérateurs peuvent enregistrer des zones pour des entrées, des quais de chargement ou des zones restreintes. De plus, ces zones alimentent des règles d’analyse afin que le système ne déclenche des alertes que pour les activités à l’intérieur d’une zone d’intérêt. Cette précision réduit les alertes indésirables et aide les équipes à surveiller des lieux spécifiques sans matériel supplémentaire. L’architecture évolutive prend en charge des centaines ou des milliers de flux tout en maintenant des performances cohérentes de détection et de classification.
Ensuite, le Marketplace de Milestone et le modèle de plug-in rendent l’ajout de nouvelles analyses simple. Les partenaires publient des plug-ins que les administrateurs installent via le VMS. Ces plug-ins enregistrent des événements, diffusent des métadonnées et offrent des interfaces de configuration dans le Smart Client de Milestone. Un plug-in peut exposer des paramètres avancés pour ajuster les seuils de détection d’objets ou pour mapper les sorties de reconnaissance des plaques. Pour les grands sites et les déploiements multi-sites, ce modèle prend en charge la gestion centralisée et des politiques uniformes sur des sites distants.
De plus, Visionplatform.ai se concentre sur la montée en charge depuis des serveurs mono-GPU jusqu’à des clusters en périphérie comme NVIDIA Jetson pour gérer de nombreux flux. Cette approche évolutive maintient le traitement local tout en fédérant les événements vers des tableaux de bord centraux et des systèmes de gestion des dossiers. En outre, la plateforme ouverte prend en charge des topologies hybrides afin que les équipes puissent garder les analyses critiques sur site et, éventuellement, exécuter des charges de travail non sensibles dans un service cloud. Enfin, le processus d’intégration des plug-ins réduit la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur et préserve l’interface intuitive utilisée par les opérateurs, permettant aux entreprises d’étendre leur système de sécurité avec de nouvelles analyses sans remplacer les caméras ou le VMS.
accélérer les enquêtes avec une recherche médico-légale granulaire et des intégrations partenaires
Premièrement, la recherche médico-légale par l’IA raccourcit les temps d’enquête. Des études montrent que les enquêteurs peuvent réduire le temps d’examen vidéo d’environ 60 à 70% lorsqu’ils utilisent la recherche et l’étiquetage automatisés source. Ensuite, des filtres granulaires tels que le type d’objet, les événements d’alarme et la chaîne de la plaque permettent aux équipes de cibler des clips précis. Par exemple, un enquêteur peut rechercher une plage horaire pour un type de véhicule spécifique et une plaque d’immatriculation, puis aller directement au clip avec un aperçu en vignette. Cette approche granulaire aide à trouver des preuves rapidement et réduit des heures de séquences à des minutes de contenu pertinent.
De plus, les intégrations partenaires ajoutent des modules d’analyse spécialisés pour des tâches de niche comme la détection d’EPI, les intrusions de périmètre ou la détection d’anomalies de processus. Ces modules enrichissent l’ensemble de détections et de classifications du VMS. Visionplatform.ai propose des modèles sur mesure qui s’exécutent sur l’infrastructure locale et diffusent des événements structurés vers Milestone, permettant aux outils de recherche médico-légale de tirer parti d’une précision de détection améliorée et de réduire les faux positifs. Pour des exemples concrets, voir la recherche médico-légale dans les aéroports recherche médico-légale dans les aéroports.
En outre, les workflows accélérés aident les équipes juridiques et les opérateurs de sécurité à respecter des délais serrés. Des temps de récupération plus courts augmentent les délais de réponse et améliorent la possibilité de préserver des preuves périssables. Au tribunal, la présence de métadonnées vérifiées, d’horodatages et d’une chaîne de conservation claire renforce la robustesse des preuves vidéo. Enfin, les organisations qui adoptent ces capacités constatent des bénéfices dans l’ensemble des opérations, pas seulement en sécurité. Elles peuvent opérationnaliser les capteurs caméra pour l’intelligence d’affaires, les tableaux de bord et les systèmes OT tout en continuant d’utiliser la colonne vertébrale de gestion vidéo Milestone pour gérer les enregistrements et les exports de dossiers.
FAQ
Qu’est-ce que la recherche médico-légale par l’IA pour Milestone XProtect VMS ?
La recherche médico-légale par l’IA est un ensemble d’outils et d’analyses qui rendent la vidéo enregistrée consultable par objet, comportement et métadonnées. Elle s’intègre au VMS Milestone XProtect afin que les enquêteurs puissent filtrer les séquences par plage horaire, caméra et type d’objet.
Comment l’IA améliore-t-elle la forensique vidéo ?
L’IA réduit la revue manuelle en étiquetant les clips et en créant des métadonnées consultables telles que les horodatages et les identifiants de caméra. Cela permet aux équipes de trouver des preuves plus rapidement et d’accélérer la collecte de preuves pour les enquêtes.
Puis-je utiliser des caméras existantes avec ces analyses ?
Oui, vous pouvez utiliser des caméras existantes et ajouter des analyses via un plug-in ou des appliances de périmètre. Visionplatform.ai se spécialise dans l’exécution de modèles sur les CCTV existants pour convertir les caméras en capteurs opérationnels.
Ces analyses sont-elles conformes aux règles de protection des données ?
Le traitement en périphérie et l’entraînement de modèles en local contribuent à garder les données vidéo privées et auditées. Ces approches soutiennent la conformité au RGPD et la préparation à l’AI Act de l’UE en maintenant les séquences sensibles et les données d’entraînement au sein de l’organisation.
Quels filtres de recherche puis-je appliquer dans la recherche avancée ?
Vous pouvez filtrer par plage horaire, caméra, événements d’alarme, type d’objet, plaque d’immatriculation et tags personnalisés. L’outil de recherche avancée prend également en charge le dessin d’une zone de recherche sur une vue de caméra pour affiner les résultats.
Quelle est la précision de la détection des véhicules et de la reconnaissance des plaques ?
La précision dépend de la qualité de l’image, de l’angle et de l’environnement, mais les modèles avancés dépassent souvent 95% dans des conditions contrôlées. Les déploiements sur le terrain rapportent une réduction substantielle des fausses alertes lorsque les analyses sont adaptées aux conditions du site.
Les intégrations partenaires peuvent-elles ajouter des analyses spécialisées ?
Oui, les plug-ins de partenaires technologiques ajoutent des analyses de niche comme la détection d’EPI, la détection de flânage ou la détection d’anomalies de processus. Ces partenaires publient des plug-ins dans l’écosystème Milestone pour un déploiement rapide.
Comment les métadonnées soutiennent-elles les enquêtes médico-légales ?
Les métadonnées telles que les horodatages, les identifiants de caméra et les coordonnées GPS permettent une récupération précise et la reconstruction de chronologies. Elles renforcent également la documentation de la chaîne de conservation pour les procédures juridiques.
L’utilisation de la recherche médico-légale par l’IA accélérera-t-elle les enquêtes ?
Oui, des études indiquent une réduction du temps de revue pouvant atteindre 60 à 70% avec la recherche améliorée par l’IA. Une récupération plus rapide améliore les temps de réponse et aide à préserver des preuves périssables pour la forensique.
Où puis-je en savoir plus sur des cas d’utilisation spécifiques aux aéroports ?
Visionplatform.ai fournit des pages détaillées sur des cas d’utilisation comme la détection de personnes, l’ANPR/LPR et la recherche médico-légale adaptées aux aéroports. Ces ressources expliquent comment déployer des analyses dans les environnements de transport et renvoient à des guides d’implémentation.
