Nowoczesna analiza wideo kryminalistyczna dla wyszukiwania opartego na zachowaniach
Wyszukiwanie kryminalistyczne oparte na zachowaniach skupia się na tym, co ludzie robią na nagraniach wideo, a nie tylko na tym, gdzie i kiedy klip został zarejestrowany. Wykorzystuje rozpoznawanie wzorców do odnajdywania czynności, gestów i interakcji zgodnych z intencją śledczych. Tradycyjne metody oparte na metadanych polegają na TAGACH, znacznikach czasu i identyfikatorach kamer. Wymagają one precyzyjnych kryteriów wyszukiwania i często wiążą się z długą ręczną analizą. Wyszukiwanie oparte na zachowaniach natomiast szuka sygnatur ruchu, zmian postawy i interakcji. W efekcie zespoły mogą szybciej znaleźć istotne nagrania i zmniejszyć liczbę fałszywych tropów.
Algorytmy wyodrębniają wektory ruchu i śledzenie szkieletowe z nagranego materiału. Następnie modele AI przekształcają te niskopoziomowe sygnały w etykiety zachowań, takie jak loiter, podejście czy przekazanie przedmiotu. Na przykład bounding boxes i estymacja pozy wskazują, gdzie porusza się osoba. Kolejno modele czasowe łączą kolejne klatki w jedną akcję. W ten sposób pojedyncza osoba idąca staje się możliwą do prześledzenia ścieżką w strumieniach wideo. W praktyce podejście to pomaga śledczym przeszukiwać nagrania z wielu kamer i powiązać zdarzenia w czasie.
Dowody cyfrowe występują w około 90% spraw kryminalnych, co zwiększa zapotrzebowanie na szybkie przeszukiwanie kryminalistyczne (badanie). W konsekwencji duże organizacje mają do czynienia z tysiącami godzin nagrań i nie mogą ręcznie przejrzeć każdego klipu. Algorytmy oparte na zachowaniach skalują się. Skracają czas potrzebny na znalezienie istotnego materiału i zmniejszają obciążenie zespołów ochrony. Na przykład zautomatyzowany system może oznaczać konkretne zdarzenia, generować miniatury i w ciągu kilku sekund przedstawić krótką listę trafień do przeglądu przez człowieka.
Korzyści obejmują szybsze odzyskiwanie materiału, możliwość śledzenia across kamer oraz mniejszą liczbę przeoczonych tropów. Metody oparte na zachowaniach poprawiają też kontekst. Fragment pokazujący osobę przebywającą w pobliżu punktu dostępu różni się od pokazującego osobę biegnącą. Ten kontekst wspiera gromadzenie dowodów i prowadzi do lepszych wyników dochodzeń. W rzeczywistych wdrożeniach visionplatform.ai integruje etykiety zachowań z danymi VMS na miejscu, dzięki czemu operatorzy mogą szybko zlokalizować dowody wizualne i podjąć działania. Więcej o ukierunkowanych zapytaniach behawioralnych w kontekście lotnisk znajdziesz na naszej stronie poświęconej przeszukaniu kryminalistycznemu na lotniskach przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach.
AI-powered detection: Enhancing video analysis in forensic investigations
AI automatyzuje wykrywanie podejrzanych lub kryminalnych zachowań, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na podejmowaniu decyzji. Splotowe sieci neuronowe, czasowe sieci splotowe i modele transformer przetwarzają klatki, a następnie wnioskują o akcjach. Po pierwsze, CNN wydobywają cechy przestrzenne. Po drugie warstwy czasowe łączą ruch pomiędzy klatkami. Po trzecie klasyfikator nadaje etykiety takie jak loiter lub kręcenie się przy wejściu. W ten sposób strumień kamery staje się wyszukiwalnymi zdarzeniami zachowań.
Badania wskazują, że systemy napędzane AI mogą skrócić czas ręcznej analizy nawet o 70% przy zastosowaniu w rzeczywistych workflowach (raport). Ta statystyka pokazuje, jak narzędzia zasilane AI oszczędzają czas i skracają czas prowadzenia dochodzeń. Ponadto agencje takie jak DOJ zalecają używanie zbiorów danych specyficznych dla danej jurysdykcji, aby poprawić lokalną skuteczność i sprawiedliwość (podsumowanie DOJ). W związku z tym AI adaptuje się, gdy zespoły dodają lokalne nagrania, adnotacje i reguły. W praktyce visionplatform.ai wspiera niestandardowe workflows modeli, dzięki czemu lokalizacje mogą dopracowywać wykrywanie przy użyciu własnych danych edge i unikać przesyłania wideo do chmury.
Analiza wideo kryminalistyczna wspomagana AI przekształca nagrany materiał w opisy czytelne dla człowieka. Następnie operatorzy mogą uruchamiać zapytania w naturalnym języku, takie jak „osoba kręcąca się przy bramce po godzinach”. Platforma zwraca kandydackie klipy z miniaturami i znacznikami czasu. Ponadto VP Agent może wyjaśnić, dlaczego dany klip został dopasowany. To zwiększa śledzalność i zmniejsza liczbę fałszywych wykryć. W rezultacie analitycy szybciej weryfikują alarmy i uzyskują lepszy kontekst. To połączenie automatyzacji i wyjaśnialności sprawia, że systemy zasilane AI są potężnym narzędziem dla nowoczesnych zespołów kryminalistycznych.
Pozostają jednak typowe wyzwania. Dokładność modeli zależy od jakości danych treningowych. Stronniczość i kwestie prywatności wymagają nadzoru. Mimo to poprzez integrację AI do tagowania zachowań oraz dostrajanie modeli z użyciem lokalnych próbek, zespoły poprawiają niezawodność i redukują czas tracony na ręczną analizę. W związku z tym, dla powiązanego przypadku użycia na lotniskach zobacz nasze strony dotyczące wykrywania wałęsania się wykrywanie wałęsania się na lotniskach i wykrywania osób wykrywanie osób na lotniskach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Workflow optimisation with metadata and search filters in video search
Łączenie metadanych z sygnałami behawioralnymi optymalizuje przepływy pracy śledczych. Metadane takie jak znaczniki czasu, identyfikator kamery i współrzędne GPS zawężają obszar wyszukiwania. Następnie etykiety zachowań filtrują klipy pod kątem konkretnych akcji. Na przykład operator może wyszukać „osoba biegnąca w pobliżu bramki między 22:00–23:00”. Narzędzie wyszukiwania zwraca klipy, które pasują zarówno do znacznika czasu, jak i wykrytej akcji. Takie warstwowe podejście zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i przyspiesza odnajdywanie materiału.
Praktyczny workflow składa się z czterech jasnych kroków: ingest video, tag behaviours, apply filters, review hits. Najpierw zaimportuj nagrany materiał do VMS lub archiwum. Potem AI otagowuje klatki etykietami zachowań i wynikami wykrywania obiektów. Następnie zastosuj filtry wyszukiwania, takie jak prędkość ruchu, typ obiektu i czas trwania, aby przyciąć wyniki. Na koniec przejrzyj najlepsze trafienia i wyeksportuj dowody. Ten proces oszczędza czas, ponieważ to system wykonuje powtarzalne filtrowanie, podczas gdy ludzie skupiają się na weryfikacji.
Filtry wyszukiwania mogą obejmować prędkość ruchu, typ obiektu oraz bounding boxes dla osób lub pojazdów. Mogą też korzystać ze znaczników czasu i identyfikatorów kamer. Wyszukiwanie między kamerami staje się możliwe, gdy platforma łączy osie czasu. Na przykład można prześledzić podejrzanego przez wiele kamer, dopasowując postawę i cechy ścieżki. Taka możliwość śledzenia międzykamerowego wspiera ciągłość dowodową i zmniejsza liczbę fałszywych tropów.
Najlepsze praktyki zalecają przechowywanie metadanych lokalnie i w sposób audytowalny. Ponadto oznaczaj, dlaczego wyniki pasowały, dla późniejszej śledzalności. VP Agent Search od visionplatform.ai wspiera wyszukiwanie w naturalnym języku i zwraca miniatury oraz znaczniki czasu, dzięki czemu operatorzy mogą szybko odnaleźć istotne nagrania bez przełączania systemów. To podejście zwiększa bezpieczeństwo i skraca czas od zgłoszenia do działania. Aby dowiedzieć się więcej o strukturze przepływów zdarzeniowych na lotniskach, zapoznaj się z naszymi stronami o wykrywaniu wtargnięć na lotniskach wykrywanie wtargnięć na lotniskach i wykrywaniu naruszeń perymetru na lotniskach wykrywanie naruszeń perymetru na lotniskach.
License plate recognition: Advanced video analytics to enhance security
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych odgrywa kluczową rolę w powiązywaniu ruchu pojazdów ze zdarzeniami. Systemy ANPR wyodrębniają ciąg znaków z tablicy, a następnie porównują go z listami obserwacyjnymi. Gdy połączysz to z kontekstem behawioralnym, tablica widziana w pobliżu podejrzanej akcji zyskuje wyższy priorytet. Na przykład pojazd, który zatrzymuje się przy rampie ładunkowej podczas nocnego zdarzenia polegającego na wałęsaniu się, budzi natychmiastowe obawy. Połączony sygnał przyspiesza więc identyfikację.
Dokładność rozpoznawania rośnie, gdy systemy korzystają zarówno z obrazowego ANPR, jak i wskazówek behawioralnych. Na przykład odczyt tablicy z dużej odległości może być zaszumiony. Jednak kiedy system obserwuje także prędkość pojazdu, kierunek i czy kierowca wysiadł, zwiększa to pewność dopasowań. Taka fuzja redukuje fałszywe trafienia i poprawia współczynnik odnajdywania podczas analiz po zdarzeniu.
Zastosowania obejmują bezpieczeństwo publiczne, kontrolę perymetru i gromadzenie dowodów po zdarzeniu. ANPR umożliwia szybkie wyszukiwania w archiwalnych nagraniach i zewnętrznych bazach danych. Zespoły mogą prześledzić podejrzanego przez wszystkie kamery i skorelować znaczniki czasu z logami kontroli dostępu. W praktyce rozpoznawanie tablic wspiera operacje takie jak kontrola dostępu i monitorowanie perymetru oraz pomaga śledczym szybko zlokalizować pojazd zainteresowania.
W środowisku lotniskowym ANPR łączy się z wykrywaniem i klasyfikacją pojazdów, by stworzyć pełniejszy obraz aktywności w pobliżu krytycznych obszarów. Aby poznać przegląd skoncentrowany na ANPR, zobacz naszą stronę o ANPR/LPR na lotniskach ANPR/LPR na lotniskach. W wdrożeniu utrzymywanie przetwarzania na miejscu zachowuje prywatność i zgodność z przepisami, a jednocześnie zwiększa bezpieczeństwo. Takie podejście umożliwia niemal natychmiastowe dopasowania i poprawia szybkość odzyskiwania dowodów bez przesyłania materiału wideo bez zgody do zewnętrznych chmur.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Genetec integration: Boosting search capabilities for forensic search for video
Security Center firmy Genetec zapewnia solidną podstawę do wyszukiwania i obsługi incydentów. Po zintegrowaniu z analizą opartą na zachowaniach platforma oferuje monitoring na żywo, odzyskiwanie materiałów z archiwum oraz generowanie alertów. Połączony system wspiera zarówno monitoring w czasie rzeczywistym, jak i zapytania retrospektywne. Dzięki temu operatorzy mogą przejść od alertu do osi czasu pokazującej powiązane zachowania i istotne klipy.
Zespoły ochrony zyskują możliwości wyszukiwania, takie jak śledzenie pomiędzy kamerami i szybką identyfikację. Wyszukiwanie kryminalistyczne w wideo korzysta z API zdarzeń Genetec oraz warstwy zachowań, która indeksuje akcje. Na przykład zintegrowane wdrożenie może wykryć osobę wałęsającą się, a następnie automatycznie pobrać powiązane klipy z pobliskich kamer. Taka automatyzacja skraca czas triage i poprawia śledzalność zdarzeń.
Jedno studium przypadku wykazało, że zintegrowane narzędzia skróciły czas dochodzenia o połowę, gdy etykiety zachowań i metadane VMS współdziałały. Pakiet VP Agent Suite wzmacnia ten wzorzec, eksponując zdarzenia VMS jako dane strukturalne dla agentów AI. Następnie agenci mogą uruchamiać workflowy, które wstępnie wypełniają raporty zdarzeń, powiadamiają służby lub zamykają fałszywe alarmy. Ten przepływ redukuje godziny ręcznych zadań i pomaga zespołom skalować monitoring bez zwiększania zatrudnienia.
Bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami pozostają kluczowe. Przechowuj wideo w kontrolowanych środowiskach, egzekwuj kontrolę dostępu i loguj zapytania do celów audytu. visionplatform.ai kładzie nacisk na przetwarzanie na miejscu, aby być zgodnym z wymogami unijnego aktu o AI i uniknąć narażenia na chmurę. System obsługuje też uprawnienia oparte na rolach i ścieżki audytu, dzięki czemu organizacje mogą spełniać wymagania prawne i proceduralne. Integracja z Genetec lub innym oprogramowaniem do zarządzania wideo poprawia zarówno wykrywanie, jak i odzyskiwanie dowodów, jednocześnie utrzymując łańcuch przechowywania dowodów.
Forensic video investigation: ai-driven behaviour detection and filter application
Rozważ studium przypadku krok po kroku od zgłoszenia do końcowego dowodu wideo. Po pierwsze, nadchodzi informacja, że paczka została zabrana z nabrzeża w nocy. Po drugie operatorzy uruchamiają zapytanie w języku naturalnym w inteligentnym wyszukiwaniu kryminalistycznym. Po trzecie narzędzia kryminalistyczne zasilane AI skanują godziny nagrań wideo i zwracają krótką, posortowaną listę kandydackich klipów. Po czwarte śledczy przeglądają najlepsze dopasowania, potwierdzają zdarzenie i eksportują materiał wideo jako dowód do raportu.
Podczas wyszukiwania wykrywanie sterowane AI oznacza akcje takie jak podchodzenie do palety, interakcja z przedmiotem czy opuszczenie obszaru. Następnie dynamiczne filtry doprecyzowują wyniki według typu obiektu, czasu trwania i znaczników czasu. Na przykład filtry usuwają krótkie, przejściowe zdarzenia i priorytetyzują klipy, w których osoba zatrzymuje się i podnosi przedmiot. Takie ukierunkowane podejście pomaga zespołom szybko znaleźć istotny materiał bez ręcznej analizy każdej klatki.
Wyzwania obejmują fałszywe trafienia, zabezpieczenia prywatności i jakość zbiorów danych. Fałszywe trafienia zdarzają się, gdy nieszkodliwe zachowania przypominają podejrzane. Aby złagodzić to ryzyko, systemy łączą wskazówki multimodalne i szukają potwierdzenia w logach kontroli dostępu lub danych z telefonów komórkowych (przegląd). Dodatkowo zespoły muszą kuratować zbiory treningowe. DOJ zaleca dodawanie próbek specyficznych dla jurysdykcji, aby poprawić lokalną skuteczność (podsumowanie).
Przyszłe usprawnienia obejmują fuzję danych multimodalnych, alerty w czasie rzeczywistym i głębszą analizę. Połączenie wideo z kontrolą dostępu, rozpoznawaniem tablic rejestracyjnych i logami procedur tworzy silniejszy łańcuch dowodowy. Ponadto przetwarzanie na krawędzi oraz lokalne modele języka wizualnego pozwalają na niemal natychmiastową weryfikację przy zachowaniu prywatności. W praktycznych wdrożeniach warto rozważyć rozwiązania integrujące się z istniejącym CCTV i VMS, aby skalować od kilku strumieni wideo do tysięcy godzin archiwalnych nagrań. Nowoczesne podejście kryminalistyczne zarówno oszczędza czas, jak i poprawia jakość decyzji podczas szybko rozwijających się incydentów.
FAQ
What is behaviour-based forensic search?
Wyszukiwanie kryminalistyczne oparte na zachowaniach identyfikuje działania i interakcje na wideo, zamiast polegać wyłącznie na metadanych. Wykorzystuje AI do otagowania ruchów, gestów i sekwencji, dzięki czemu śledczy mogą szybciej znaleźć istotny materiał.
How does AI improve video analysis?
AI automatyzuje wykrywanie, klasyfikację i ranking klipów wideo na podstawie wyuczonych wzorców. Skraca godziny ręcznego przeglądu, dostarcza wyjaśnień dopasowań i przyspiesza odzyskiwanie dowodów.
Can this work with existing VMS platforms?
Tak. Integracje z oprogramowaniem do zarządzania wideo pozwalają na przepływ etykiet zachowań i metadanych do centrum kontroli. Dzięki temu operatorzy mogą przeszukiwać kamery i osie czasu bez konieczności wymiany obecnego VMS.
Is license plate recognition part of behaviour-based analytics?
Tak. Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych uzupełnia kontekst behawioralny, łącząc pojazdy ze zdarzeniami. Połączenie odczytu tablicy z zaobserwowanymi akcjami poprawia szybką identyfikację i śledzenie po zdarzeniu.
How accurate are modern systems at reducing manual review?
Wyniki są zróżnicowane, ale wdrożenia raportują skrócenie czasu ręcznej analizy nawet do 70% w niektórych badaniach (badanie). Dokładność zależy od jakości modelu i danych treningowych.
What privacy safeguards should be used?
Przetwarzaj wideo na miejscu, gdy to możliwe, ogranicz dostęp za pomocą kontroli opartej na rolach i loguj wszystkie zapytania do celów audytu. Dodatkowo stosuj dane treningowe specyficzne dla jurysdykcji oraz jasne polityki przechowywania, aby zachować zgodność.
How do I trace a suspect across multiple cameras?
Użyj funkcji śledzenia międzykamerowego, które dopasowują postawę, trajektorię i znaczniki czasu, aby powiązać tę samą osobę na różnych nagraniach. Wyszukiwanie w naturalnym języku i miniatury przyspieszają odnajdywanie i weryfikację dopasowań.
Do behavior-based systems need custom training?
Zazwyczaj tak. Dodanie lokalnych próbek i etykiet specyficznych dla miejsca poprawia wydajność i zmniejsza fałszywe trafienia. DOJ zaleca dostrojenie pod kątem jurysdykcji, aby zwiększyć niezawodność (zalecenie).
What happens after a clip is identified?
Operatorzy weryfikują klip, eksportują materiał wideo jako dowód oraz dołączają metadane i znaczniki czasu dla łańcucha przechowywania dowodów. Zautomatyzowane workflowy mogą wstępnie wypełniać raporty i powiadamiać odpowiednie zespoły.
Where can I learn more about airport-specific deployments?
W przypadku zastosowań na lotniskach zapoznaj się ze stronami o przeszukaniu kryminalistycznym na lotniskach i ANPR/LPR na lotniskach, które wyjaśniają, jak etykiety zachowań i wykrywanie tablic łączą się, aby poprawić bezpieczeństwo. Zobacz nasze zasoby z praktycznymi wskazówkami przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach i ANPR/LPR na lotniskach.
