Wprowadzenie do asystenta AI, Truleo i automatyzacji przeglądu nagrań z kamer osobistych
Po pierwsze, ten rozdział przedstawia asystenta AI zaprojektowanego do procesów pracy organów ścigania. Następnie Truleo pojawia się w wielu branżowych rozmowach jako jeden z modeli pokazujących, jak systemy mogą usprawnić przegląd wideo, a tutaj służy jako przykład innowacji. Ponadto visionplatform.ai uzupełnia takie podejście, zamieniając kamery w czujniki świadome kontekstu i dodając wideo strumieniom zdolność rozumowania. Jednakże centralna idea jest prosta: zastosować sztuczną inteligencję, aby zmniejszyć ręczne obciążenie, a następnie pomóc funkcjonariuszom skoncentrować się na decyzjach. W rezultacie system może automatyzować rutynowe tagowanie i tym samym oszczędzać czas przy powtarzalnych zadaniach. Tymczasem alerty w czasie rzeczywistym i lokalny system zarządzania utrzymują wrażliwe materiały w ramach kontroli agencji.
Pierwsze, moduły detekcji działają ciągle. Następnie modele języka naturalnego zamieniają krótkie klipy na przeszukiwalne opisy. Potem integracja z systemem zarządzania aktami wpycha metadane do RMS lub systemu zarządzania aktami, a później funkcjonariusze mogą szybko zlokalizować kluczowe klipy. Również wydziały policji, które wdrożyły ten sposób pracy, odnotowują mniej opóźnień w przetwarzaniu dowodów. Na przykład platforma może wstępnie wypełnić pierwszy szkic narracji i uporządkować notatki, co zmniejsza tarcia podczas pisania raportów. W efekcie funkcjonariusze wracający na patrole spędzają więcej czasu w terenie, a mniej w biurze, wpisując drobne szczegóły. Dodatkowo rozwiązanie wspiera kamery noszone przy ciele i inne kamery bez wymuszania przesyłania do chmury. To pomaga agencjom spełniać lokalne przepisy i oczekiwania wynikające z rozporządzenia UE o sztucznej inteligencji.
Konkretnie, asystent AI będzie sugerował recenzentom tagi, a następnie pozwoli ludziom zaakceptować lub dostosować te sugestie. Również Truleo i podobne systemy mogą integrować się z istniejącymi narzędziami do zarządzania sprawami i zarządzania aktami, aby utrzymać spójność dowodów cyfrowych. Dla agencji, które muszą usprawnić audyty, narzędzie może rejestrować każdy krok. Wreszcie, ponieważ platforma została zaprojektowana specjalnie dla służb publicznych, pomaga chronić łańcuch dowodów dzięki czytelnym logom. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak wyszukiwanie i opisy pomagają w śledztwach, zobacz funkcję przeszukiwania kryminalistycznego opisaną na naszej stronie przeszukiwanie kryminalistyczne na lotniskach.
Wykorzystanie AI do analizy nagrań policyjnych
Pierwsze, widzenie komputerowe znajduje obiekty i zachowania w strumieniach wideo. Następnie detektory wytrenowane na zróżnicowanych danych wykrywają broń, nietypowe ruchy i incydenty w tłumie. W przypadku wykrywania broni system łączy modele obiektowe i sygnały kontekstowe, aby poprawić dokładność, a także łączy się z zasobami wykrywania broni dla konkretnych potrzeb wdrożeniowych za pośrednictwem naszej platformy wykrywanie broni na lotniskach. Również rozpoznawanie twarzy może pojawić się jako moduł, ale agencje muszą zważyć ryzyka i polityki przy włączaniu tej funkcji. Dlatego zespoły zwykle utrzymują takie moduły pod ścisłą kontrolą i z audytowalnymi śladami.
Następnie modele uczenia maszynowego skracają godziny ręcznego oglądania, ujawniając krytyczne klatki do przeglądu przez człowieka. Na przykład raport z 2025 roku stwierdził, że analiza wideo wspomagana AI poprawiła identyfikację incydentów krytycznych o około 40% reported improvements in incident detection. Również warstwa detekcji wspomagana AI może tagować zdarzenia czasem, lokalizacją i wartościami ufności. Następnie te tagi zasilają pulpit analityczny, który pomaga przełożonym dostrzegać trendy oraz mierzyć wydajność i skuteczność. Tymczasem VP Agent Reasoning od visionplatform.ai wyjaśnia, dlaczego detekcja ma znaczenie i w jaki sposób powiązane systemy potwierdzają lub zaprzeczają jej. To zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i pomaga operatorom szybciej podjąć decyzję.
Co więcej, połączenie modeli wizji i agentów AI działa jak mnożnik siły. Konkretnie, gdy system oznaczy eskalację, operator otrzymuje kontekst, powiązane klipy i sugerowane kolejne kroki. Platforma wspiera też korelację w czasie rzeczywistym z danymi z kontroli dostępu, co umożliwia szybkie weryfikowanie zdarzenia. Dla liderów służb publicznych, którzy muszą analizować tłumy, zobacz nasz materiał o wykrywaniu tłumu i analizie gęstości wykrywanie i analiza gęstości tłumu na lotniskach. Na koniec, gdy nagrania z kamer są indeksowane w ten sposób, śledczy mogą szybciej analizować wzorce i organizować działania następcze, co pomaga chronić społeczności i oszczędzać czas funkcjonariuszy.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Efektywne transkrybowanie nagrań z kamer noszonych przy ciele i BWC
Pierwsze, transkrypcja ma znaczenie dla przeszukiwalnych dowodów wideo. Następnie silniki transkrypcyjne AI zamieniają mówiony dźwięk z kamer noszonych przy ciele na oznaczone znacznikami czasu teksty. Na przykład modele AI mogą osiągnąć ponad 90% dokładności w czystym nagraniu policyjnym, gdy są trenowane na zróżnicowanych danych i dostrojone pod żargon oraz ruch radiowy. Również transkrypty z znacznikami czasu pozwalają śledczym szybko zlokalizować krytyczne momenty i słowa kluczowe bez ponownego oglądania godzin nagrań. W efekcie zespoły, które transkrybują, uzyskują szybszy dostęp do zeznań i mogą szybciej budować oś czasu.
Następnie agencje, które przyjęły te narzędzia, odnotowały znaczne zyski efektywności. Na przykład AI może zmniejszyć czas potrzebny na przegląd nagrań z kamer noszonych przy ciele nawet o 70% zgodnie z branżowymi raportami reduced review time study. Również indeksowane transkrypty wspierają zaawansowane wyszukiwanie, dzięki czemu śledczy mogą szybko odnaleźć frazy, nazwiska lub komendy. Następnie przeszukiwalny transkrypt staje się częścią wygenerowanego raportu lub cyfrowego pakietu dowodowego, który integruje się z systemem zarządzania aktami lub records management system.
Dodatkowo transkrypcja poprawia przejrzystość. Dla obrońców i kancelarii obrony karnej dokładne transkrypty wyrównują szanse, czyniąc treści audio dostępne szybko; JusticeText jest przykładem organizacji stosującej analizę audiowizualną, aby wspierać obrońców publicznych JusticeText: Bringing AI audiovisual analysis to the public defender’s. Tymczasem agencje muszą ostrożnie zarządzać danymi wrażliwymi i zredagować chronione informacje przed ich szerszym udostępnieniem. Platforma flaguje segmenty do redakcji i pomaga zespołom zdecydować, co należy zredagować. Ponadto poprzez tagowanie znaczników czasu system pomaga śledczym przygotować dowody na rozprawy i opracować materiały do zarządzania sprawą. Na końcu, integracja transkrypcji z Axon i innymi systemami ułatwia eksport oficjalnych materiałów bez utraty metadanych.
Asystowane przez AI tworzenie szkicu raportu policyjnego
Pierwsze, przetwarzanie języka naturalnego tworzy zwięzłe streszczenia z oznakowanych klipów i transkrypcji. Następnie narzędzie oferuje wygenerowany raport, który zawiera istotne szczegóły, lokalizacje, czasy i osoby zaangażowane. Również sugerowana narracja pojawia się jako pierwszy szkic, który funkcjonariusze mogą edytować, co przyspiesza proces pisania raportów. W związku z tym pisanie raportów policyjnych staje się mniej czasochłonne, a funkcjonariusze spędzają mniej godzin na papierkowej pracy. W rezultacie funkcjonariusze mają więcej czasu w terenie na sprawy społecznościowe.
Następnie asystent wstępnie wypełnia pola strukturalne i proponuje sformułowania dla opisów incydentów. Dla wydziałów, które śledzą brakujące informacje w sprawach, funkcja podświetla luki i prosi użytkowników o dodanie szczegółów. Również automatyczne podsumowanie zawiera linki do dowodów wideo i znaczniki czasu, dzięki czemu recenzenci mogą szybko zweryfikować fakty. W praktyce narzędzia AI wspierają spójny język, co poprawia dokładność w sprawach karnych i ułatwia odszukanie istotnych szczegółów podczas przeglądu. Jednak agencje powinny traktować szkic jako pomoc, a nie substytut. Przegląd ludzki pozostaje niezbędny, aby zapewnić zgodność z polityką i poprawność faktów.
Co więcej, jedno badanie wykazało, że AI nie znacząco przyspieszyło funkcjonariuszy przy pisaniu pełnych narracyjnych raportów, co pokazuje, że korzyści mogą się różnić w zależności od zadania AI does not always improve police report writing. Mimo to wiele jednostek zgłasza skrócenie czasu potrzebnego na wstępną dokumentację, gdy dostępne są streszczenia i transkrypcje. Również integracja wygenerowanego raportu z RMS lub systemem zarządzania aktami redukuje wielokrotne wprowadzanie danych. Dla wskazówek dotyczących integracji streszczeń i więcej o tym, jak automatyzacja redukuje ręczne przepisywanie, sprawdź naszą stronę o wykrywaniu osób i powiązanych procesach roboczych wykrywanie osób na lotniskach. Na koniec system może wygenerować dopracowany pierwszy szkic, który oszczędza funkcjonariuszom czas na edycji i pozwala przełożonym szybko przejrzeć treść.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Automatyczne podsumowania dowodów generowane przez AI ułatwiają integrację z Axon
Pierwsze, nowoczesne narzędzia tworzą zwięzłe pakiety spraw łączące materiał wideo z oś czasu i sugerowanym łańcuchem dowodów. Następnie to pakowanie upraszcza przesyłanie elementów do Axon Evidence lub do lokalnych platform zarządzania. Dla agencji korzystających z Axon asystent mapuje tagi i metadane na schemat Axon, dzięki czemu eksporty importują się czysto i zmniejszają błędy transferu. Również automatyczne tagowanie oznacza klipy do redakcji i flaguje wrażliwe sceny do przeglądu.
Następnie platforma pisze krótkie podsumowanie dowodu, które wymienia kluczowe klipy, znaczniki czasu i nagrania świadków. Również system rejestruje, kto i kiedy przeglądał każdy element, co tworzy audytowalny ślad na potrzeby sądu lub przeglądu wewnętrznego. Ponadto wstępnie wypełnione logi łańcucha dowodów zmniejszają błędy wynikające z ręcznego wprowadzania i zachowują pochodzenie każdego elementu cyfrowego dowodu. Dla zespołów wymagających integracji z zarządzaniem sprawami, podsumowanie dołącza się do akt sprawy i pomaga śledczym szybciej posuwać się naprzód w sprawach karnych. Tymczasem narzędzie może łączyć się z RMS i innymi systemami, aby synchronizować statusy i notatki śledcze.
Dodatkowo automatyczne sugestie redakcji przyspieszają procedury zgodności, wskazując twarze lub inne chronione elementy, które mogą wymagać zredagowania przed wydaniem. Workflow redakcji można dostroić do polityki agencji, a następnie przeglądać ręcznie przed ostatecznym eksportem. Również interoperacyjność z platformami akt redukuje potrzebę wielokrotnego eksportu i usprawnia audyty w przeglądach wewnętrznych. Dla agencji, które chcą automatyzować tagowanie i długoterminowe przechowywanie bez utraty kontroli, platforma wspiera lokalny eksport do systemu zarządzania aktami oraz indeks wyszukiwania kryminalistycznego, dzięki czemu zespoły mogą szybko znaleźć klipy do dalszego przeglądu. Na koniec proces eksportu redukuje obciążenie administracyjne i wspiera spójne obchodzenie się z dowodami w różnych departamentach.
Automatyzacja, analiza i etyka dla sprawiedliwego działania policji
Pierwsze, wraz z przyjmowaniem przepływów pracy sterowanych AI agencje muszą stawić czoła ryzykom uprzedzeń i chronić wolności obywatelskie. Następnie systemy rozpoznawania twarzy mogą odtwarzać historyczne uprzedzenia, dlatego agencje powinny ograniczać ich użycie i wymagać regularnych audytów. Również międzynarodowe stowarzyszenie komendantów i stowarzyszenie szefów policji zaleca staranne zarządzanie i przejrzystość przed wdrożeniem narzędzi identyfikacyjnych. W związku z tym wiele agencji wybiera uruchamianie modeli offline, aby zachować kontrolę i zmniejszyć ryzyko ujawnienia danych.
Następnie środki prywatności obejmują kontrolę dostępu, logowanie audytowe i rygorystyczne polityki retencji. Również przetwarzanie lokalne zmniejsza ryzyko transferu do chmury. Na przykład nasz VP Agent Suite uruchamia modele wewnątrz środowiska agencji, aby dostosować się do wymogów zgodności. Dodatkowo niezależna walidacja pomaga zweryfikować możliwości AI i zapewnić, że modele nie wpływają niesprawiedliwie na konkretne grupy. Tymczasem interesariusze obrony, tacy jak JusticeText, podkreślają wagę udostępniania przetworzonych materiałów firmom obrony karnej w terminowy sposób JusticeText example.
Co więcej, etyka wymaga nadzoru ludzkiego. W krytycznych momentach oznaczonych przez AI recenzenci muszą potwierdzić kontekst przed wyciągnięciem wniosków. Również przejrzyste logi i wyjaśnienia poprawiają odpowiedzialność i pozwalają zespołom prześledzić, w jaki sposób powstała sugerowana akcja. Dla agencji, które muszą analizować duże ilości nagrań dowodowych, jasna polityka i przejrzystość dostawcy mają znaczenie. Po więcej na temat uprzedzeń i ryzyk prawnych zapoznaj się z najnowszymi badaniami nad AI w wymiarze sprawiedliwości AI in criminal justice research. Wreszcie, gdy zaprojektowane z zabezpieczeniami, AI może być mnożnikiem siły, który umożliwia szybsze, sprawiedliwsze rozpatrywanie spraw i pomaga chronić społeczności przy jednoczesnym zachowaniu praw.
FAQ
Co to jest asystent AI do przeglądu wideo dla organów ścigania?
Asystent AI to oprogramowanie wykorzystujące widzenie komputerowe i modele językowe do przetwarzania i podsumowywania dowodów wideo. Zmniejsza czas ręcznego przeglądu i pomaga zespołom skupić się na podejmowaniu decyzji, utrzymując ludzi w pętli.
Jak dokładna jest transkrypcja z mikrofonów kamer noszonych przy ciele?
Dokładność może przekraczać 90% przy czystym dźwięku przy dostrojonych modelach i zróżnicowanych danych treningowych. Mimo to hałaśliwe środowiska i rozmowy radiowe obniżają dokładność, więc przegląd ludzki pozostaje konieczny.
Czy system może integrować się z Axon Evidence?
Tak, asystent może mapować metadane do Axon i eksportować podsumowania, aby importy były czyste i audytowalne. Integracja zmniejsza ręczne transfery i minimalizuje błędy wprowadzania danych.
Czy AI zastąpi pisanie raportów policyjnych?
Nie, AI wspomaga przez tworzenie pierwszego szkicu i wypełnianie pól strukturalnych, ale ludzie muszą sprawdzić narracje pod kątem poprawności. Badania pokazują, że AI nie eliminuje całkowicie potrzeby wkładu funkcjonariuszy przy pisaniu raportów research on report writing.
Jak narzędzie radzi sobie z redakcją?
Automatyczne sugestie redakcji pojawiają się na podstawie modeli detekcji i reguł polityki, a recenzenci następnie dokonują wymaganej redakcji. Ten workflow przyspiesza wydania, chroniąc prywatność.
Czy wideo i modele są przetwarzane lokalnie (on-prem)?
Wiele wdrożeń działa lokalnie, aby zachować kontrolę i spełnić wymagania zgodności, a nasza platforma wspiera lokalne modele Vision Language. To zmniejsza ekspozycję do chmury i ułatwia audytowalność.
Jak system zmniejsza czas poświęcany na przegląd wideo?
Poprzez ujawnianie kluczowych klatek, znaczników czasu i automatycznych transkryptów, asystent pozwala śledczym szybko odnaleźć krytyczne momenty. Raporty branżowe wskazują na redukcję czasu przeglądu nagrań z kamer noszonych przy ciele nawet do 70% reduced review time study.
Czy AI może pomóc zespołom obrony?
Tak, przetworzone transkrypty i zindeksowane klipy mogą być udostępnione obrońcom, aby zapewnić terminowy dostęp do dowodów. Organizacje takie jak JusticeText stosowały analizę audiowizualną, by wspierać obrońców publicznych JusticeText example.
Jakie zabezpieczenia chronią przed uprzedzeniami?
Środki obejmują audyty modeli, raporty przejrzystości, przegląd ludzki oraz ograniczone użycie wrażliwych modułów, takich jak rozpoznawanie twarzy. Agencje powinny przyjąć jasne polityki i niezależne testy, aby zminimalizować uprzedzenia.
Jak zacząć integrować tę technologię?
Rozpocznij od pilotażu na małej liczbie kamer i zdefiniowania metryk sukcesu, takich jak skrócenie czasu przeglądu i poprawa wykrywania incydentów. Również zapoznaj się z przewodnikami wdrożeniowymi i dokumentacją dostawcy, aby dopasować platformę do istniejących przepływów pracy i integracji z RMS.
