Wyszukiwanie wideo oparte na zdarzeniach: Podstawy analityki wideo opartej na zdarzeniach w dozoru wizyjnego
Wyszukiwanie CCTV oparte na zdarzeniach zmienia sposób, w jaki zespoły radzą sobie z dużymi ilościami nagrań. Wyszukiwanie wideo oparte na AI indeksuje klipy według zdarzeń, a nie według czasu. Podejście to zastępuje powolne ręczne przeglądanie szybkim, ukierunkowanym pobieraniem materiału. Tradycyjny przegląd wideo zmuszał operatorów do oglądania godzin nagrań. W przeciwieństwie do tego systemy oparte na zdarzeniach wydobywają znaczenie, oznaczają incydenty i sprawiają, że zarejestrowane wideo jest przeszukiwalne w ciągu sekund. Efekt ten przekształca reakcję i zarządzanie sprawami w działaniach związanych z bezpieczeństwem i ochroną. Dodatkowo systemy AI wykorzystują deep learning i modele uczące się do tworzenia ustrukturyzowanych opisów osób lub obiektów. Na przykład nowoczesne wykrywanie obiektów i wizualna AI mogą oznaczać klasy obiektów, identyfikować osoby lub przedmioty oraz sygnalizować określone zdarzenia bez przeglądu przez człowieka. W rezultacie śledczy natychmiast znajdują istotne nagrania i odpowiednie klipy, co pomaga badaczom i zmniejsza liczbę błędów ludzkich.
Główne komponenty obejmują silniki detekcji, ekstraktory metadanych, usługi indeksowania oraz interfejs wyszukiwania. AI zajmuje się wykrywaniem i opisywaniem. Następnie metadane przechowują atrybuty takie jak czas, lokalizacja, object_class i zachowanie. Metadane sprawiają, że dane wideo są przeszukiwalne i pozwalają użytkownikom zapytywać archiwum językiem naturalnym. Korzystając z inteligentnego wyszukiwania AI, operatorzy mogą wpisać zapytanie w prostym angielskim i uzyskać precyzyjne trafienia w wielu strumieniach kamer. Ta możliwość wyszukiwania napędzana AI skraca czas reakcji na alarm i przyspiesza kontrole. Dla lotnisk i wdrożeń w przedsiębiorstwach często łączy się AI z systemami zarządzania wideo (VMS) dla niezawodnej pracy. visionplatform.ai opiera się na tej zasadzie, dodając warstwę wnioskowania, aby przekształcać detekcje w operacyjne spostrzeżenia i wsparcie decyzyjne.
Indeksowanie oparte na zdarzeniach przyspiesza działania związane z bezpieczeństwem w różnych przypadkach użycia. Dla zespołów ochrony umożliwia szybkie weryfikowanie zagrożeń i eksportowalną dokumentację dla organów ścigania. Dla operacji wspiera audyty kontroli dostępu i wykrywanie anomalii procesów. Dla monitoringu ruchu rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i śledzenie pojazdów skraca czas dochodzeń. Badania pokazują, że inteligentne systemy mogą poprawić wskaźniki wykrywania, lecz nadal napotykają problemy w scenach nocnych; na przykład system monitoringu ruchu zgłosił 56,7% dokładności w warunkach nocnych, co sugeruje potrzebę danych syntetycznych i ulepszonych modeli (56,7% dokładności w warunkach nocnych). Ogólnie rzecz biorąc, wyszukiwanie oparte na zdarzeniach przekształca wideo w przeszukiwalny, możliwy do działania wywiad, jednocześnie zmniejszając zmęczenie alarmami i sprawiając, że duże ilości zarejestrowanego materiału znów stają się użyteczne.
Integracja metadanych i wykrywania obiektów między kamerami w VMS
Tagowanie metadanych i wykrywanie obiektów współpracują, aby indeksować klipy, dzięki czemu operatorzy mogą szybko znaleźć określone zdarzenia. Najpierw wykrywanie obiektów identyfikuje osoby, pojazdy i inne cele. Następnie metadane rejestrują atrybuty takie jak kolor, kierunek, zachowanie i tekst na tablicy rejestracyjnej. Potem VMS indeksuje te tagi, aby użytkownicy mogli zapytywać archiwum. W praktyce nowoczesne systemy zarządzania wideo przesyłają zdarzenia z analityki kamer i przechowują skondensowane metadane zamiast surowych nagrań. Takie podejście lepiej się skaluje i obniża koszty, zachowując jednocześnie możliwość ponownego otwarcia surowego materiału w razie potrzeby. Wyszukiwanie kryminalistyczne korzysta z tego, że tylko istotne klipy są pobierane do szczegółowego przeglądu i eksportu dowodów.
Łączenie wielu strumieni kamer tworzy zunifikowane wyszukiwanie w całym obiekcie. Przepływ pracy międzykamerowej pozwala operatorom śledzić osobę między systemami kamer i budować oś czasu działań. Na przykład pracownik może wyszukać kogoś kręcącego się przy bramie, a system automatycznie podąży za tą osobą przez wiele widoków kamer. Ta korelacja międzykamerowa pomaga weryfikować alarmy i zmniejsza liczbę fałszywych trafień. visionplatform.ai wspiera te przepływy pracy za pomocą VP Agenta, który udostępnia dane VMS i konwertuje wideo na opisy czytelne dla człowieka, dzięki czemu użytkownicy mogą wyszukiwać bez numerów identyfikacyjnych kamer. Aby dowiedzieć się więcej o detektorach wałęsania się i ich integracji, zobacz naszą stronę o wykrywaniu wałęsania się na lotniskach.
Wymagania VMS dla bezproblemowej wymiany metadanych obejmują otwarte API, znormalizowane schematy zdarzeń oraz obsługę MQTT lub webhooków. Dodatkowo systemy muszą pozwalać na sterowanie dwukierunkowe, aby AI mogło oznaczać incydenty, a VMS mogło wywołać zwrot w celu pobrania zarejestrowanego materiału. Integracja z systemami kontroli dostępu i zarządzania sprawami dodaje kontekst do podejmowania decyzji. Dla tych, którzy wdrażają rozwiązania na dużą skalę, warto rozważyć kompatybilność z platformami firm trzecich, takimi jak Genetec Security Center, w celu centralnego raportowania i zunifikowanych pulpitów (przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach). Wreszcie, upewnij się, że VMS i moduły AI utrzymują lokalność danych, jeśli zgodność wymaga przetwarzania na miejscu. To zachowuje prywatność i spełnia wymogi zgodności z rozporządzeniem UE o AI dla obiektów wrażliwych.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Optymalizacja alertów zasilanych przez AI i detekcji, aby przyspieszyć dochodzenia
Alerty zasilane przez AI zmieniają sposób, w jaki zespoły reagują na incydenty. Zamiast otrzymywać surowe alarmy, operatorzy dostają zweryfikowane, wyjaśnione powiadomienia zawierające kontekst i wskaźniki pewności. Na przykład alert może zgłaszać naruszenie perymetru, dołączać migawki wideo i wymieniać potwierdzające logi kontroli dostępu. Dzięki temu każde powiadomienie jest wykonalne i skraca czas potrzebny na triaż. VP Agent Reasoning od visionplatform.ai weryfikuje alarmy, korelując zdarzenia VMS, metadane i procedury kontrolne, co pomaga śledczym i obniża liczbę fałszywych pozytywów.
Reguły detekcji obejmują wałęsanie się, naruszenie perymetru, wtargnięcie oraz pozostawienie przedmiotu. Gdy system wykryje osobę wałęsającą się przy zabezpieczonym wejściu, wyzwala powiadomienie i zapisuje zdarzenie jako przeszukiwalne metadane. To zdarzenie staje się częścią indeksu wyszukiwania kryminalistycznego, więc użytkownicy mogą później zapytywać o podobne incydenty. W przepływach pracy związanych z tablicami rejestracyjnymi wykrycie tablicy może być porównane z listami obserwacyjnymi i natychmiast oznaczyć pojazdy zainteresowania. Badania pokazują, że systemy IVS wykorzystujące wiele kamer poprawiają wykrywanie zdarzeń i wspierają inteligentną infrastrukturę miejską (korzyści z sieciowych kamer).
Kwotowanie wpływu — zautomatyzowane alerty mogą skrócić czas przeglądu o rzędy wielkości. Na przykład zastąpienie ręcznego przeglądu godzin wideo klipami opartymi na zdarzeniach może zmniejszyć czas dochodzenia z godzin do minut. Ponadto AI, które weryfikuje alarm poprzez sprawdzenie dodatkowych czujników, zmniejsza liczbę fałszywych pozytywów, a tym samym ogranicza niepotrzebne wysyłki. W praktyce zespoły zgłaszają szybsze podejmowanie decyzji i mniej eskalacji, gdy agenci AI proponują sugerowane działania i wstępnie wypełnione dane sprawy. Jasny przepływ pracy łączący alerty z zarządzaniem sprawami i eksportem dowodów sprawia, że sala kontroli staje się bardziej wydajna i pozwala operatorom skupić się na złożonych incydentach zamiast na rutynowej weryfikacji.
Wykorzystanie inteligentnego wideo dla skalowalnego wyszukiwania kryminalistycznego i przeglądu surowego wideo
Funkcje inteligentnego wideo filtrują surowe nagrania na klipy związane ze zdarzeniami i czynią archiwa przeszukiwalnymi. Zamiast przeszukiwać godziny materiału, śledczy mogą pobierać istotne klipy filtrowane według zachowania, klasy obiektu lub tablicy rejestracyjnej. Narzędzie do wyszukiwania kryminalistycznego zapewnia dostęp na poziomie klatki i możliwość eksportu dowodów. Ten przepływ pracy przekształca surowe wideo w wykonalne informacje wywiadowcze i utrzymuje dostępność surowego materiału dla procesów prawnych. Dla masywnych archiwów skalowalne architektury indeksują metadane oddzielnie od obiektów wideo, aby zmniejszyć magazynowanie i przyspieszyć zapytania.
Strategie skalowalnego przechowywania obejmują warstwowe retencje, akcelerację GPU na miejscu oraz indeksowane magazyny obiektów. Na przykład gorące zdarzenia i powiązane z nimi klatki mogą pozostać na szybkim magazynie, podczas gdy starsze surowe nagrania są archiwizowane. Gdy śledczy zapytuje archiwum, system strumieniuje tylko istotne klatki, a nie całe pliki, co skraca czasy pobierania i zużycie pasma. Podejście to sprawia, że rozwiązania wideo klasy enterprise są praktyczne dla obiektów z tysiącami kamer i dużymi ilościami zarejestrowanych danych. Dla środowisk o wysokim poziomie bezpieczeństwa, takich jak lotnisko, połączenie lokalnego wnioskowania AI i solidnych polityk retencji wspiera zgodność i szybkie pobieranie dowodów (rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ANPR) na lotniskach).
Wyszukiwanie kryminalistyczne wymaga narzędzi wspierających zapytania w języku naturalnym, oś czasu i korelację z wielu źródeł. Korzystając z Modelu wizualno‑językowego, operatorzy mogą poprosić o „wszystkie alarmy, w których nie doszło do rzeczywistego wtargnięcia” i otrzymać eksportowalne klipy, znaczniki czasu oraz notatki kontekstowe. Ta funkcja wyszukiwania zasilana AI zmniejsza zależność od ręcznego tagowania i przyspiesza przegląd prawny. Dodatkowo integracja zarządzania sprawami automatyzuje tworzenie raportów i zapisy łańcucha dowodowego, dzięki czemu dowody pozostają dopuszczalne. W rezultacie zespoły otrzymują dokładniejsze wyniki szybciej, co poprawia efekty zarówno w dochodzeniach bezpieczeństwa, jak i operacyjnych.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Udoskonalanie możliwości wyszukiwania o rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i detekcję wałęsania się
Przepływy pracy związane z rozpoznawaniem tablic rejestracyjnych są kluczowe dla śledzenia pojazdów i list obserwacyjnych. Najpierw silnik ANPR odczytuje tablicę z poruszającego się pojazdu. Następnie system porównuje tablicę z listami i podnosi alert dla pojazdów zainteresowania. Ten alert łączy się ze znacznikami czasu i strumieniami kamer, dzięki czemu operatorzy mogą natychmiast znaleźć wcześniejsze ruchy i eksportować dowody. Połączenie rozpoznawania tablic z śledzeniem międzykamerowym umożliwia śledczym odtwarzanie tras po kampusie lub mieście. Dla wdrożeń na lotniskach ANPR wspiera zarządzanie strefami kurtynowymi i screening bezpieczeństwa oraz naturalnie łączy się z innymi analizami kamer, tworząc pełniejszy obraz.
Algorytmy wykrywania wałęsania się wskazują nietypowe zachowania pieszych, monitorując czas przebywania w miejscu, bliskość do obszarów ograniczonych oraz wzorce ruchu. Gdy ktoś przebywa w pobliżu wrażliwej infrastruktury, system tworzy zdarzenie, które staje się przeszukiwalne. W takich przypadkach wyszukiwanie przekształca się z prostego wyszukiwania słów kluczowych w oś czasu opartą na zachowaniach. Narzędzia obsługujące zarówno wałęsanie się, jak i ANPR mogą powiązać podejrzaną osobę z pojazdem, dostarczając szybkie odtworzenie incydentu i jasne tropy śledcze.
Połączone, ANPR i detekcja wałęsania się dają potężną korelację między zdarzeniami. Na przykład, jeśli wykryto wałęsanie się przy rampie załadunkowej, a wykrycie tablicy zgadza się z pojazdem z listy obserwacyjnej, system tworzy powiązaną sprawę z odpowiednimi klipami, metadanymi i proponowanymi kolejnymi krokami. Takie eksportowalne wyniki zmniejszają liczbę ręcznych przeglądów i pomagają śledczym skupić się na incydentach o wysokim prawdopodobieństwie. W praktyce wdrożenie tych funkcji na wielu lokalizacjach kamer skraca czas do rozwiązania i poprawia świadomość sytuacyjną. Aby poznać detekcję specyficzną dla wałęsania się przy punktach kontrolnych, zobacz nasz zasób o wykrywaniu wałęsania się na lotniskach.
Redukcja przepustowości i wspieranie zespołów ochrony za pomocą analityki AI
Koszty przepustowości i przechowywania szybko rosną wraz z surowymi nagraniami. Analityka AI pomaga, przetwarzając wideo na brzegu sieci i wysyłając tylko metadane lub klipy zdarzeń przez sieć. Na przykład węzeł brzegowy może uruchamiać wykrywanie obiektów AI i przesyłać jedynie alerty oraz miniatury o niskim bitrate do centrum kontroli. To oszczędza przepustowość przy jednoczesnym utrzymaniu natychmiastowej informacji dla operatorów. Wykorzystywanie AI na brzegu zmniejsza ilość danych wideo opuszczających obiekt, co wspiera prywatność i lokalne wymogi zgodności. Visionplatform.ai kładzie nacisk na przetwarzanie na miejscu, aby trzymać modele i wideo wewnątrz środowiska i unikać niepotrzebnego ruchu do chmury.
Techniki efektywnego strumieniowania obejmują adaptacyjne częstotliwości klatek, selektywne wydobywanie klatek dla zdarzeń oraz skompresowane arkusze metadanych dla każdego incydentu. Dodatkowo VMS i AI mogą negocjować utrzymanie strumieni kamer o niskim priorytecie przy obniżonych bitratach, dopóki zdarzenie nie wywoła strumieniowania o wyższej jakości. Metody te obniżają koszty i pozwalają zarządzać tysiącami kamer bez pogorszenia zdolności śledczej. W rezultacie zespoły ochrony otrzymują wykonalne alerty i mogą natychmiast znaleźć krytyczne nagrania bez obciążania sieci.
Zcentralizowane pulpity agregują alerty, metadane i statusy spraw, dzięki czemu operatorzy otrzymują operacyjne spostrzeżenia w jednym widoku. Pulpity te wspierają prowadzone przepływy pracy i zmniejszają obciążenie poznawcze, proponując działania lub wstępnie wypełniając raporty. Łącząc alerty zasilane AI z zarządzaniem sprawami i automatyzacją procedur, zespoły obsługują więcej zdarzeń tymi samymi zasobami ludzkimi. Ostatecznie inteligentne wykorzystanie analityki AI i przetwarzania na brzegu sprawia, że systemy nadzoru są skalowalne, opłacalne i bardziej przydatne zarówno dla bezpieczeństwa, jak i operacji.
FAQ
Co to jest wyszukiwanie CCTV oparte na zdarzeniach?
Wyszukiwanie CCTV oparte na zdarzeniach indeksuje wideo według wykrytych zdarzeń, a nie według czasu. Pozwala to operatorom szybko pobierać klipy związane z określonymi zachowaniami, obiektami lub incydentami bez oglądania godzin zarejestrowanego materiału.
Jak metadane poprawiają wyszukiwanie?
Metadane rejestrują atrybuty takie jak czas, lokalizacja, typ obiektu i zachowanie. W rezultacie wyszukiwania zwracają ukierunkowane wyniki, a śledczy mogą zapytywać archiwum za pomocą opisowych terminów lub kryteriów wyszukiwania zamiast identyfikatorów kamer.
Czy AI może zmniejszyć liczbę fałszywych pozytywów?
Tak. Systemy AI, które korelują wiele źródeł i stosują kontrole kontekstowe, zmniejszają fałszywe pozytywy. Systemy weryfikujące alarmy względem kontroli dostępu lub wielu perspektyw kamer dostarczają dokładniejsze wyniki i ograniczają niepotrzebne reakcje.
Jaką rolę odgrywa rozpoznawanie tablic rejestracyjnych?
Rozpoznawanie tablic pomaga śledzić pojazdy i dopasowywać je do list obserwacyjnych. Wspiera badania pojazdów, zarządzanie strefami kurtynowymi i szybkie identyfikowanie pojazdów zainteresowania w wielu strumieniach kamer.
Czy potrzebuję nowych kamer, aby korzystać z wyszukiwania AI?
Nie zawsze. Wiele wdrożeń wykorzystuje istniejące kamery i dodaje AI na brzegu lub w VMS. Jednak kamery o wyższej rozdzielczości lub z funkcją IR mogą poprawić dokładność dla niektórych zadań detekcji.
Jak działa wyszukiwanie kryminalistyczne?
Wyszukiwanie kryminalistyczne indeksuje metadane i zapewnia dostęp na poziomie klatki do istotnych klipów. Śledczy mogą zapytywać o zachowania lub opisy oraz eksportować klipy i znaczniki czasu do obsługi dowodów.
Czy analityka AI może działać na miejscu w celu zgodności?
Tak, AI na miejscu utrzymuje wideo i modele wewnątrz środowiska i zmniejsza ekspozycję na chmurę. Wspiera to zgodność, audytowalność i dostosowanie do surowszych reżimów ochrony danych.
Ile przepustowości może zaoszczędzić AI?
Znaczne ilości. Przesyłając tylko zdarzenia, miniatury lub metadane zamiast pełnych strumieni, systemy obniżają koszty przepustowości i przechowywania. Przetwarzanie na brzegu dodatkowo redukuje obciążenie sieci, przy jednoczesnym zachowaniu dostępu do niezbędnych nagrań.
Jaka jest korzyść z wyszukiwania międzykamerowego?
Wyszukiwanie międzykamerowe śledzi osoby lub pojazdy przez wiele widoków kamer, umożliwiając szybsze odtworzenie incydentu. Ta funkcja przekształca wideo w operacyjną oś czasu zamiast izolowanych klipów.
Jak szybko zespoły mogą znaleźć istotne nagrania?
Dzięki indeksowaniu opartemu na zdarzeniach i wyszukiwaniu zasilanemu AI zespoły mogą znaleźć istotne nagrania w ciągu sekund do minut zamiast spędzać godziny na ręcznym przeglądzie. Ta szybkość poprawia wyniki i wspiera szybsze podejmowanie decyzji.
