Oprogramowanie do przeszukiwań kryminalistycznych: unifikacja strumieni nadzoru wideo
Nowoczesne systemy kryminalistyczne muszą jednoczyć rozproszone strumienie i robić to szybko. W wielu miejscach działa sprzęt od wielu dostawców kamer, a każdy strumień kamery ma inny format. Zespoły kryminalistyczne napotykają na izolowane sieci kamer, niezgodne VMS i odseparowane logi, które spowalniają śledztwo. Podejście zunifikowane centralizuje strumienie wideo i metadane, zapewniając spójne przetwarzanie. To pomaga śledczym szybko odnaleźć dowody i wyeksportować klipy do sądu. Narzędzia kryminalistyczne powinny centralizować dostęp przy jednoczesnym utrzymaniu rygorystycznej kontroli dostępu, aby łańcuchy dowodowe pozostały nienaruszone.
Architektura oprogramowania łącząca strumienie opiera się na otwartych standardach i musi być kompatybilna z kamerami ONVIF i RTSP. Centralny serwer pobiera nagrany materiał, następnie konwertuje i indeksuje klatki jako przeszukiwalne rekordy. Visionplatform.ai projektuje podejście on-premise, dzięki czemu wideo i modele pozostają w środowisku lokalnym, co pozwala na bezpieczne i audytowalne przetwarzanie. Platforma może generować metadane dla każdego klipu przy zachowaniu przejrzystego rejestru audytu, tak aby dla każdego eksportu istniała gotowa do sądu ścieżka dowodowa.
Unifikacja w czasie rzeczywistym wymaga skalowalnego sprzętu i ścisłej integracji z VMS oraz musi obsługiwać godziny materiału bez opóźnień. Operatorzy potrzebują intuicyjnej platformy do rysowania obszaru wyszukiwania i zapisywania kryteriów. Operator może zapisać obszar zainteresowania, a następnie zastosować to kryterium na wielu kamerach. Workflow przeszukiwania kryminalistycznego często obejmuje podglądy miniatur, suwak osi czasu i możliwość zawężania wyników za pomocą filtrów wyszukiwania. Te funkcje skracają czas na zapytanie i poprawiają odzyskiwanie, dzięki czemu śledczy spędzają mniej czasu na znajdowaniu materiału, a więcej na analizie.
Wreszcie, system zunifikowany musi również wspierać integracje z partnerami, takimi jak moduły Arcules czy Axis, aby analityka stron trzecich mogła być łatwo podłączana. Wykorzystanie otwartej platformy zwiększa interoperacyjność i zmniejsza uzależnienie od dostawców, zachowując jednocześnie łatwość obsługi dla operacji biznesowych i kryminalistyki. Dla najlepszych praktyk zapewnij kontrolę łańcucha dowodowego, bezpieczne narzędzia eksportu oraz przejrzyste role użytkowników i kontrolę dostępu.
Analiza wideo kryminalistycznego z integracją AI dla skalowalnych filtrów
AI wnosi nowe możliwości do procesów kryminalistycznych i skaluje analizę w obrębie ogromnych archiwów. Narzędzia kryminalistyczne oparte na AI wykrywają obiekty i zdarzenia w czasie rzeczywistym, a następnie oznaczają wideo opisami tekstowymi. Dzięki lokalnemu Modelowi Języka Wizji, systemy mogą konwertować materiał do czytelnych dla człowieka streszczeń, które umożliwiają zapytania w języku naturalnym. To podejście pomaga śledczym szybko dopracowywać filtry wyszukiwania i identyfikować podejrzane zachowania bez ręcznego przeglądania godzin nagrań.
Głębokie uczenie i modele uczenia maszynowego stanowią podstawę współczesnego wykrywania i klasyfikacji. Według przeglądu z 2023 r. „Metody głębokiego uczenia znacząco poprawiły dokładność wykrywania sfałszowanych wideo”, co podkreśla rolę zaawansowanych modeli w analizie wideo kryminalistycznego (Wykrywanie sfałszowanych materiałów wideo za pomocą głębokiego uczenia: przegląd systematyczny (SLR) – 2023). Moduły AI obsługują szczegółowe ustawienia filtrów, które izolują istotne klipy według czasu, obiektu lub zachowania. Na przykład użytkownik może ustawić filtr, by znaleźć konkretny przedmiot, a następnie doprecyzować według koloru, rozmiaru lub kierunku. Te filtry ułatwiają przeszukiwanie wielu kamer i szybkie identyfikowanie dopasowań.
Skalowalne indeksowanie zamienia każdą klatkę w przeszukiwalne wpisy i umożliwia szybkie wyszukiwanie w rozproszonych archiwach. Indeksowanie tworzy metadane dotyczące twarzy, marek pojazdów i wzorców ruchu, dzięki czemu zapytanie zwraca posegregowane wyniki. VP Agent Search od Visionplatform.ai przekształca wideo w przeszukiwalne opisy, a śledczy mogą potem uruchamiać zapytania w formie tekstu wolnego, np. „osoba kręcąca się przy bramie po godzinach”, aby szybko znaleźć incydenty. Istnieją opcje chmurowe i lokalne, ale wiele organizacji wybiera wdrożenia on-premise, aby spełnić wymagania ochrony prywatności i rozporządzenia UE o AI (Analiza dowodów oparta na big data i AI).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Poprawa wyników wyszukiwania: szczegółowe wykrywanie osób i pojazdów
Precyzja ma znaczenie w pracy kryminalistycznej, a systemy muszą znaleźć równowagę między precyzją a czułością. Konfigurowalne parametry wyszukiwania pozwalają skupić się na osobach lub pojazdach z wysoką dokładnością. Dobre rozwiązanie kryminalistyczne umożliwia operatorowi ustawienie atrybutów, takich jak kolor ubioru, typ pojazdu czy kierunek ruchu. Te atrybuty zawężają wyniki i zmniejszają liczbę fałszywych trafień, a jednocześnie pozwalają na szerszą czułość, jeśli zajdzie taka potrzeba. Metryki precyzji i czułości powinny być widoczne, aby zespoły mogły dostrajać modele do konkretnego miejsca.
Narzędzia wykrywające osoby i pojazdy dostarczają współczynniki ufności i ramki ograniczające, a także przypisują metadane do każdego dopasowania. Metadane obejmują identyfikator kamery, znacznik czasu i wektory ruchu, dzięki czemu śledczy może zbudować oś czasu zdarzeń. Rozwiązania do analizy wideo kryminalistycznego powinny pozwalać użytkownikom na eksport miniatur, tworzenie klipów i składanie osi czasu do celów sądowych. Przykłady spraw pokazują to w praktyce: śledczy mogą śledzić podejrzanych po połączonych parkingach lub podążać za skradzionym pojazdem przez skrzyżowania wykorzystując trafienia ANPR i dopasowania międzykamerowe.
Podczas śledzenia osób lub pojazdów integracje z systemami Axis i ANPR dostarczają decydujących dowodów. W rzeczywistości Interpol zauważa rosnące poleganie na dowodach wideo w pracy kryminalnej oraz potrzebę ujednoliconych procesów cyfrowej kryminalistyki (Przegląd Interpolu dotyczący dowodów cyfrowych za lata 2019–2022). Narzędzia do przeszukiwania kryminalistycznego powinny także zapewniać przejrzysty interfejs operatora, który pozwala śledczemu dopracowywać zapytania i szybko lokalizować kluczowe klipy. Szczegółowe wykrywanie skraca czas przeglądu i umożliwia ukierunkowane działania następcze, co pomaga szybciej zamykać sprawy i z silniejszymi dowodami.
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i obszary zainteresowania: kluczowe śledztwo pojazdowe
Zautomatyzowane rozpoznawanie tablic rejestracyjnych to przełomowa funkcja w śledztwach dotyczących pojazdów. Workflowy LPR rejestrują tablice, porównują je z listami obserwacyjnymi, a następnie wywołują alerty, które operator może zweryfikować. Typowy proces loguje tablicę, tworzy miniaturę i dołącza ją do wpisu na osi czasu. Ta oś czasu staje się potem kręgosłupem śledztwa pojazdowego, łącząc klipy z nadzoru, trafienia ANPR i nagrany materiał w jednorodny widok.
Zdefiniowanie i zapisanie obszaru zainteresowania przyspiesza powtarzalne zapytania. Narysowanie obszaru wyszukiwania na obrazie z kamery pozwala systemowi skupić przetwarzanie na pasie ruchu lub wyjeździe, co zmniejsza zapotrzebowanie obliczeniowe i poprawia trafność. Śledczy może zapisać obszary zainteresowania dla bram, nabrzeży i dróg obwodowych, a następnie zastosować kryterium na wielu kamerach, aby scentralizować wyniki. Integracje z Milestone VMS i workflowy agenta Milestone często występują w większych instalacjach, gdzie zarządzanie wideo i analityka muszą współdziałać.
Platformy Milestone i podobne oferują rekonstrukcję osi czasu, dzięki czemu zespoły mogą śledzić pojazd od wjazdu do wyjazdu. Dla rozpoznawania tablic upewnij się, że kamery są ustawione i skalibrowane do przechwytywania tablic oraz że system radzi sobie z różnymi warunkami oświetleniowymi. Visionplatform.ai obsługuje analitykę ANPR/LPR i może integrować się z Milestone, aby umożliwić całkowicie lokalne workflowy. Wykorzystanie Milestone pomaga również spełnić wymagania audytowe, ponieważ każde wykrycie, każdy wpis w logu i każdy eksport mogą być bezpiecznie rejestrowane, zachowując łańcuch dowodowy i zapewniając dopuszczalność klipów.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Integracje z partnerami i Genetec Unify dla bezpiecznych śledztw
Integracje z partnerami rozszerzają możliwości i pozwalają zespołom łączyć najlepsze moduły do konkretnych zadań. Otwarte integracje wspierają analitykę stron trzecich, dzięki czemu można podłączać wyspecjalizowane modele do wykrywania PPE, włamań czy klasyfikacji pojazdów. Na przykład konektory Arcules lub API dostawców pozwalają systemom przesyłać zdarzenia do centralnej platformy. Takie elastyczne podejście zmniejsza zależność od jednego dostawcy i zwiększa zgodność z istniejącą infrastrukturą.
Moduły Genetec Unify centralizują zarządzanie i zmniejszają fragmentację. Gdy zintegrujesz Unify z warstwą AI, centralizujesz alerty i umożliwiasz bogatszy kontekst dla każdego zdarzenia. Szyfrowanie danych i rygorystyczna kontrola dostępu zapewniają, że dowody wideo i metadane pozostają bezpieczne. DOJ podkreślił znaczenie ustandaryzowanych środków kontroli i nadzoru, gdy AI wspiera procesy karne (Raport DOJ o AI w wymiarze sprawiedliwości karnej), co czyni bezpieczne integracje niezbędnymi.
Wykorzystanie otwartej platformy pomaga w kompatybilności i przyszłych aktualizacjach. Zespoły kryminalistyczne często wymagają opcji eksportu, które zachowują integralność dowodową, więc integracja musi zachować oryginalne nagranie i rejestr audytu. Integracje z partnerami też umożliwiają zaawansowaną analitykę wideo i rozszerzają możliwości wykrywania konkretnych klas obiektów, osób i pojazdów oraz podejrzanych zachowań. Na koniec upewnij się, że każda integracja wspiera szyfrowanie danych w stanie spoczynku i w tranzycie, aby łańcuchy dowodowe pozostały nienaruszone, a dowody były przetwarzane bezpiecznie.
Przyspiesz śledztwa: skalowalne przeszukiwanie wideo kryminalistycznego
Aby przyspieszyć śledztwa, systemy muszą indeksować szybko i wyszukiwać jeszcze szybciej. Przetwarzanie równoległe i serwery GPU umożliwiają równoczesną analizę wielu strumieni, a architektury rozproszone eliminują pojedyncze punkty awarii. Skalowanie w chmurze pomaga przy nagłych wzrostach obciążenia, ale serwery lokalne zapewniają kontrolę i zgodność. Podejście hybrydowe daje elastyczność, jednocześnie utrzymując wrażliwy materiał lokalnie, gdy jest to wymagane.
Równoległe pipeline’y mogą jednocześnie transkodować, indeksować i stosować modele detekcji, dzięki czemu wyniki pojawiają się niemal w czasie rzeczywistym. Takie podejście skraca czas uzyskiwania wniosków i pozwala śledczym reagować na bieżąco, zamiast czekać godzinami. Pakiet VP Agent od Visionplatform.ai został zaprojektowany, by umożliwić agentom AI rozumowanie nad zdarzeniami i udzielanie wsparcia decyzyjnego, co może znacznie przyspieszyć śledztwa kryminalistyczne. Agenci AI mogą weryfikować alarmy, wstępnie wypełniać raporty incydentów i rekomendować działania, które razem przyspieszają śledztwa i zmniejszają obciążenie operatorów.
Patrząc w przyszłość, głębokie uczenie i lepsza uogólnialność modeli poprawią jakość wyszukiwania. Badanie z 2024 r. zauważa, że analiza dowodów napędzana przez AI ujawnia wzorce w dużych zbiorach danych, co poprawia wyniki spraw (Analiza dowodów oparta na big data i AI). Aby udoskonalić workflowy, zespoły powinny mierzyć wydajność przy użyciu jasnych metryk, utrzymywać modele aktualizowane lokalnymi danymi i prowadzić silną ścieżkę audytu. To połączenie skalowalnego indeksowania, zintegrowanej AI i bezpiecznych operacji będzie nadal udoskonalać szybkość, z jaką śledczy mogą pobierać materiały, rekonstruować osie czasu i zamykać sprawy z pewnością.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest oprogramowanie do przeszukiwania wideo kryminalistycznego?
Oprogramowanie do przeszukiwania wideo kryminalistycznego to zestaw narzędzi pomagających śledczym odnajdywać i analizować dowody wideo. Centralizuje strumienie wideo, indeksuje metadane i oferuje filtry wyszukiwania, aby szybko lokalizować istotne klipy.
Jak AI poprawia analizę wideo kryminalistyczną?
AI automatyzuje wykrywanie obiektów, klasyfikację i tagowanie klipów w języku naturalnym. Zmniejsza to czas ręcznego przeglądu i umożliwia śledczym uruchamianie zapytań w formie tekstu wolnego na zindeksowanym materiale.
Czy systemy mogą integrować się z istniejącymi platformami VMS?
Tak, nowoczesne platformy wspierają integracje z wiodącymi rozwiązaniami VMS, w tym Milestone i Genetec. Te integracje zachowują nagrania i dodają przeszukiwalne metadane, jednocześnie utrzymując nienaruszony łańcuch przechowywania dowodów.
Jaką rolę odgrywa rozpoznawanie tablic rejestracyjnych?
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych automatyzuje przechwytywanie i dopasowywanie tablic, co jest kluczowe w śledztwach dotyczących pojazdów. Wyniki LPR zasilają osie czasu i listy obserwacyjne, pomagając śledzić pojazdy na wielu lokalizacjach.
Czy rozwiązania oparte na chmurze są konieczne?
Opcje chmurowe oferują elastyczne skalowanie przy szczytowych obciążeniach, ale wiele organizacji woli wdrożenia lokalne ze względu na zgodność i kontrolę nad danymi. Modele hybrydowe równoważą skalowalność z bezpiecznym lokalnym nagrywaniem.
Jak zapewnić, że dowody pozostaną dopuszczalne?
Prowadź rejestr audytu, zachowuj oryginalne nagrania oraz stosuj kontrolę dostępu i szyfrowanie, aby chronić materiały. Odpowiednie narzędzia eksportu i udokumentowane procedury łańcucha dowodowego są niezbędne.
Jaka jest różnica między wykrywaniem a rozpoznawaniem?
Wykrywanie odnajduje obiekt w klatce, natomiast rozpoznawanie klasyfikuje lub identyfikuje ten obiekt, na przykład dopasowując twarz lub odczytując tablicę. Oba etapy często występują w tej samej pipeline kryminalistycznej.
Jak przyspieszyć pilne śledztwo?
Użyj przetwarzania równoległego, zindeksowanych metadanych i wyszukiwania wspieranego AI, aby skrócić czas przeglądu. Zdefiniowane wcześniej obszary zainteresowania i zapisane filtry pozwalają śledczym szybko zawęzić wyniki.
Czy integracje wspierają analitykę stron trzecich?
Tak, otwarte platformy pozwalają na podłączanie analityki stron trzecich do wyspecjalizowanych zadań, takich jak wykrywanie PPE czy klasyfikacja pojazdów. Ta elastyczność zmniejsza uzależnienie od dostawców i zwiększa możliwości.
Gdzie mogę dowiedzieć się więcej o przeszukiwaniu kryminalistycznym na lotniskach?
Zobacz dedykowane zasoby, takie jak strona dotycząca przeszukiwania kryminalistycznego na lotniskach, aby poznać przypadki użycia i integracje związane z lotniskami. Dla powiązanej analityki sprawdź strony o wykrywaniu osób oraz ANPR/LPR na lotniskach.
