Chapter 1: axis devices and axis camera
تشكل أجهزة ومستشعرات Axis العمود الفقري للنشر الحديث، وتعمل بشكل وثيق مع VMS والأدوات الخارجية. بالنسبة للمنظمات التي تحتاج إلى إدارة فيديو قوية، يؤثر اختيار الجهاز على جودة الالتقاط، وثروة البيانات الوصفية، والاحتفاظ بعيد المدى. تصمم Axis Communications عائلات منتجات تمتد لتشمل كاميرات الحافة، ووحدات التحكم بالأبواب، والمحولات. ونتيجة لذلك، يمكن للمواقع نشر أنظمة تعمل مع معظم أجهزة Axis مع الحفاظ على تماسك سير العمل. في العديد من التركيبات، يعمل خادم التسجيل جنبًا إلى جنب مع تحليلات الحافة، ويختار المسؤولون الأجهزة لتتناسب مع سعة الخادم وحدود النطاق الترددي.
عند التخطيط للاستخدام الجنائي، فكر في جودة الصورة ومعدل الإطارات والبيانات الوصفية. يحسّن الالتقاط عالي الدقة من قدرة التعرف. وفي الوقت نفسه، تستند البيانات الوصفية إلى مخططات Axis في العديد من التكاملات، مما يجعل الفهرسة والبحث أكثر موثوقية. يقلل التكامل الوثيق مع VMS والتحليلات الفجوات بين الأحداث وإطارات الفيديو. على سبيل المثال، تضيف visionplatform.ai طبقة استدلال فوق الفيديو حتى يتمكن المشغلون من تفسير الاكتشافات ثم التصرف بناءً على ذلك. إذا أردت معرفة كيفية عمل البحث الجنائي باللغة الطبيعية في بيئة تطبيقية، راجع دليلنا عن البحث الجنائي في المطارات الذي يوضح سير العمل والنتائج العملية.
الميزانية والحجم مهمان. تقبل Milestone ومنصات VMS الأخرى تدفقات من العديد من الأجهزة، لكن يجب عليك التأكد من التوافق قبل الشراء. يمكن أن يقلل استخدام مزيج من الكاميرات الثابتة وPTZ من النقاط العمياء. كذلك، ضع في اعتبارك مكوّن إضافي axis optimizer forensic search عندما تحتاج إلى تسريع بناء الفهارس على الأرشيفات الكبيرة. تتحكم طبقات التخزين وسياسات الاحتفاظ في التكلفة. وأخيراً، خطّط لسلسلة حفظ الأدلة الآمنة بحيث يمكن نقل أو مشاركة الفيديو المسجل وفقًا للسياسة. تجعل هذه الخطوات من الممكن التقاط لقطات قابلة للاستخدام مع الحفاظ على انخفاض عبء التشغيل.
Chapter 2: forensic search and smart search with ai
يجمع البحث الذكي بين البيانات الوصفية المفهرسة والذكاء الاصطناعي لتمكين المحققين من العثور على الأحداث بسرعة. الهدف هو إجراء البحث عبر الجداول الزمنية دون الحاجة إلى الفرك اليدوي. تستخرج التحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ميزات مثل الوجوه والوضعيات ولوحات الأرقام، ثم تُلحق وسومًا بالجداول الزمنية. تم تصميم هذا النهج لتسريع التحقيقات الجنائية حتى تتمكن الفرق من فرز المقاطع ذات الصلة بسرعة. يذكر أحد المزودين أن أدوات البحث المتقدمة يمكن أن تقلل وقت المراجعة بنسبة تصل إلى 70% مقارنة بالمراجعة اليدوية (دراسة). في الممارسة العملية، يمكن للنظام أن يقترح قائمة قصيرة من المقاطع التي تطابق معايير البحث ومستويات الثقة.
تعتمد سير عمل البحث الجنائي على كل من المعالجة عند الحافة والمعالجة على الخادم. عندما تعمل التحليلات عند الحافة، تحمل البث البيانات الوصفية المُثرية إلى الخادم، الذي يقوم بعد ذلك بفهرسة بيانات البحث. بدلاً من ذلك، يمكن للخوادم السحابية أو المحلية أن تحلل عدة تغذيات لبناء جداول زمنية عابرة للكاميرات. يقلل استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا من الإيجابيات الكاذبة، إذ تتعلم النماذج تجاهل الحركة المألوفة والحميدة. تصل نماذج الاكتشاف الآن إلى دقة عالية. تُظهر مراجعات منهجية حديثة أن الكشف عن الفيديو المزيف يتجاوز 95% في اختبارات مضبوطة (بحث).
في بيئة Genetec، يمكن أن يكشف axis forensic search for genetec ومكوّنات تكامل البحث الجنائي عن وسوم الأجسام مباشرةً في الجدول الزمني لـVMS. يجعل هذا البحث عن الأجسام وعرض المصغرات أسرع وأسهل للمشغلين. قد تتجنب البنية الحاجة إلى خوادم تحليلات في المواقع الصغيرة، مع السماح بالتمدد عند الحاجة. بالنسبة للانتشارات الأكبر، يمكن لخوادم التحليلات تجميع النتائج وعرض نتائج البحث المرتبة داخل VMS. تندمج visionplatform.ai مع مثل هذه التدفقات وتوفر نموذج لغة رؤية يحوّل الاكتشافات إلى أوصاف قابلة للقراءة البشرية، مما يسهل العثور على المشاهد الموصوفة باللغة الإنجليزية البسيطة.
يؤكد الخبراء على ضرورة التحقق كجزء من العملية. كما تذكر الإنتربول، “تعد بيانات المراقبة بالفيديو من أكثر أنواع الأدلة الرقمية قيمة، لكن فائدتها تعتمد على وجود طرق بحث جنائية قوية وطرق تحقق لضمان الموثوقية في المحكمة” (مراجعة الإنتربول). لذلك، تُقرن سير عمل البحث الذكي وسوم الذكاء الاصطناعي بفحوص تكامل وسجلات تدقيق للحفاظ على قيمة الأدلة.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapter 3: search for objects – classification of people or vehicles
يعتمد البحث عن الأجسام في الفيديو المسجل أولاً على التصنيف القوي للأجسام. تطبق خطوط الأنابيب الحديثة نماذج التلافيف لتوليد مربعات تحديد وتسميات. استنادًا إلى تحليلات كائنات Axis وإمكانيات التكامل، يمكن للأنظمة وسم الإطارات بفئات شخص أو مركبة، ثم فهرسة تلك الوسوم للاسترجاع السريع. تصنف نماذج تصنيف الأجسام الأشخاص والمركبات ويمكن أن تتيح مزيدًا من التخصيص بسمات مثل لون الملابس أو نوع المركبة. في الممارسة العملية، قد تبدأ بطلب النظام “أشخاص في مشهد يرتدون قمصانًا حمراء” أو “نوع المركبة التي دخلت بعد منتصف الليل”.
يكون تصنيف الأجسام مفيدًا أكثر عند دمجه مع تتبع كائنات الحركة. يربط التتبع الاكتشافات عبر الإطارات والكاميرات المختلفة حتى يتمكن المشغلون من متابعة الأهداف عبر المناطق. بالنسبة لمشتبه به سيرًا على الأقدام، يتم ضبط البحث عن الأشخاص أو المركبات لإعطاء أولوية لمسارات الأشخاص والمشية، بينما بالنسبة لسيارة متحركة يركز النظام على قراءة اللوحات والمسار. يمكن أن تستخرج عمليات ANPR/LPR التلقائية سلسلة اللوحة وتطابقها مع قواعد البيانات؛ انظر أمثلة ANPR لدينا لنشرها في المطارات على ANPR & LPR in airports. توضح هذه الأمثلة كيف تسرع قراءات اللوحات التحقيقات المرتكزة على المركبات.
لتقليل الإيجابيات الكاذبة، اضبط العتبات واربط مخرجات النماذج بواقع الموقع المحدد. استخدم إعدادات طرح الخلفية، وتعويض التعرض، وحساسية قائمة على المنطقة. ضع معايير بحث تجمع بين الوقت والمظهر والحركة. عند تحليل بيانات نتائج البحث، راجع مزيجًا من المقاطع عالية ومتوسطة الثقة لصقل العتبات. بالنسبة لبعض المواقع، يكفي مجموعة قواعد بسيطة وخادم واحد؛ ولغيرها، تساعد التحليلات الموزعة والأجهزة الإضافية في التوسع. الهدف هو جعل المطابقات سهلة العثور مع الحفاظ على الدقة للاستخدام في المحكمة.
Chapter 4: filter footage to refine search results and define area of interest
تضيق استراتيجية الترشيح المصممة جيدًا آلاف الساعات إلى دقائق من المراجعة. تشمل المرشحات نوافذ زمنية ومعرفات الكاميرا وتسميات الأجسام وحجم مربع التحديد. استخدم مرشحات زمنية لاستبعاد الأيام غير ذات الصلة، ثم أضف مرشحات الموقع لاستهداف مجال رؤية الكاميرا الصحيح. يقلل المجال الجغرافي للاهتمام داخل الإطار الضوضاء أيضًا. يمكن للمشغلين رسم مضلعات على العرض المباشر لتقييد مناطق الاكتشاف بحيث تتركز النتائج على الأبواب أو البوابات أو أرصفة التحميل. تتيح هذه الخطوات للفرق العثور بسرعة على الفيديو المسجل الذي يحتاجونه.
تكشف أنظمة Genetec والأنظمة المماثلة عن المرشحات عبر واجهة VMS الرسومية، حيث تساعد المصغرات على التحديد البصري. تعرض المصغرات إطارًا تمثيليًا لكل حدث، وهو مثالي للفرز السريع. في العديد من المشاريع، تستند البيانات الوصفية إلى وسوم Axis، لذا تتماشى الفهارس بغض النظر عن علامة الكاميرا. يجب أن تعرض الواجهة نتائج البحث مرتبةً حسب الثقة والوقت. بعد ذلك يقوم المحللون بإجراء تحقيقات البحث من خلال مراجعة المطابقات العليا والتحقق من الأحداث وتصدير الأدلة.
يقلل الترشيح أيضًا من إدخال/إخراج التخزين ويسرع الاستعلامات. إذا لم يجعل تكامل البحث الفهرسة أسرع فحسب، بل خفّض عبء الخادم أيضًا، فإنك تكسب معدل معالجة أعلى وتكاليف تشغيل أقل. يحتاج مستخدمو التحقيق الجنائي غالبًا إلى مشاركة أدلة الفيديو بأمان مع شركاء. يجب أن تحافظ وظيفة التصدير الآمن على الطوابع الزمنية والقيم التجزئية وسجلات سلسلة الحيازة حتى تظل المقاطع المشتركة مقبولة كدليل. في البيئات الجوية، تساعد عمليات التصدير الخاضعة للرقابة ووصول قائم على الدور في تلبية الامتثال. تعرّف على كيفية دعم اكتشاف الأشخاص وتحليلات المحيط لعمليات البحث المركزة في صفحة اكتشاف الأشخاص الخاصة بنا.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapter 5: vehicle tracking and incident analysis with camera
يربط تتبع المركبات الاكتشافات عبر كاميرات مختلفة بحيث يتمكن المحققون من إعادة بناء المسارات والجداول الزمنية. تستخدم الطريقة الأساسية قراءات اللوحات وارتباط الطوابع الزمنية، ثم تستكمل بالاستيفاء بين الكاميرات لسد الثغرات. تدمج التدفقات الأكثر تقدمًا ميزات المظهر مع نماذج المسار لتتبع الأهداف غير المرقمة. يخلق مطابقة طوابع الحوادث مع الأدلة الفيديوية جدولاً زمنياً قابلاً للتحقق للتقارير. على سبيل المثال، في حادثة تجاوز السرعة، يمكن للمشغل مطابقة بيانات الرادار مع تدفقات الكاميرا ثم إنتاج سلسلة من المقاطع التي توثق الاقتراب والمرور والمغادرة.
تختلف عمليات التنفيذ. يمكن للمواقع الصغيرة الاعتماد على خادم واحد وقراءات ANPR عند الحافة. قد توجه العمليات الأكبر الأحداث عبر خوادم التحليلات التي توفق بين قراءات اللوحات والموقع والسرعة. في الممارسة العملية، سيعرض النظام صورًا مصغرة متطابقة عبر الكاميرات، مما يتيح للمحلل التنقل بسرعة عبر مسار المركبة. عند مشاركة النتائج، احفظ القيم التجزئية الأصلية حتى تظل عمليات التصدير المشتركة كأدلة مقبولة في المحكمة.
حالة دراسية بسيطة: استخدمت موقع كاميرات Axis للتحقيق في شكوى تجاوز للسرعة. جاء الزناد الأولي من حساس أرضي. ثم سحب VMS المقاطع من التدفقات القريبة وحددت أنابيب AI المركبة وقرأت اللوحة. أنشأ المحلل تقرير حادث، وأرفق المقاطع المرتبة، وشارك الحزمة مع الجهة التنفيذية. يعد هذا التدفق نموذجيًا ويظهر كيف يمكن للأنظمة العثور بسرعة على كائن معين والتحقق منه في شبكات متعددة الكاميرات. بالنسبة لغرف التحكم الكبيرة، تقدم visionplatform.ai منتج VP Agent Search الذي يحول الاستفسارات باللغة الطبيعية إلى جداول زمنية جنائية، مما يساعد المشغلين الذين يبدأون بعدد قليل فقط من التفاصيل المعروفة.
Chapter 6: find the evidence – milestone integrations in smart cities with axis camera station
تهدف نشرات نطاق المدينة إلى العثور على الأدلة بسرعة مع الحفاظ على قابلية إدارة الأنظمة. تُظهر أنماط تكامل Milestone كيفية توسع الفهرسة المركزية والبحث عبر الكاميرات ومواءمة الأحداث لتلبية احتياجات المدينة. تجمع المنهجية الشاملة الأحداث، وتثريها بوسوم الذكاء الاصطناعي، ثم تفهرسها عبر مخزن مركزي. يجعل ذلك من الممكن العثور بسرعة على الحوادث عبر الأحياء وتعقب حركة الأجسام أو الأشخاص. للأمن العام، كلاهما الاسترجاع السريع والدقة العالية مهمان.
Axis Camera Station وMilestone VMS شائعان في البرامج البلدية. عندما تسمح تحليلات الكائن بالبحث عبر العديد من التدفقات، يمكن للفرق إعادة بناء حوادث عبر عدة مبانٍ باستخدام أنواع الكائنات والطوابع الزمنية. لا يجعل تكامل البحث التنقل أبسط للمشغلين فحسب، بل يقلل أيضًا من الحاجة إلى خوادم تحليلات في كل موقع. في المدن الذكية، تساعد تقاربات إنترنت الأشياء والبيانات عبر المجالات في التحقق من الأحداث. على سبيل المثال، يمكن مطابقة قراءات ANPR مع سجلات التحكم في الوصول أو حساسات المواقف لبناء جداول زمنية موثوقة دون الحاجة إلى معالجة فيديو سحابية.
تُحقق البرامج واسعة النطاق إنجازات Milestone من خلال الجمع بين أجهزة قوية وVMS مركزية وذكاء اصطناعي محلي يحترم الخصوصية. يمكن للأنظمة المصممة لتسريع التحقيقات الجنائية أن تحافظ أيضًا على حقوق المواطنين بتخزين الفيديو والنماذج بأمان على خوادم محلية. مع نمو النشرات، خطط لدعم الإضافات وسعة خادم قابلة للتوسع وسياسات متى يجب أرشفة الفيديو المسجل أو حذفه. إذا كنت تبني حلولًا بمعايير المطارات، راجع حالات استخدامنا لـ كشف وتصنيف المركبات وحالات كشف التعدي لرؤية كيف تعمل أنماط التكامل في بيئات معقدة.
FAQ
What is axis forensic search for genetec?
axis forensic search for genetec هي قدرة مجمعة تربط بيانات وصفية لأجهزة Axis بجدول زمن Genetec VMS لتمكين الاسترجاع السريع للأحداث. تسمح للمشغلين بالبحث في الوسوم المفهرسة مثل الأشخاص والمركبات وقراءات اللوحات عبر الفيديو المسجل.
How does smart search improve investigation speed?
يستخدم البحث الذكي الذكاء الاصطناعي لوضع وسوم وترتيب المقاطع ذات الصلة بحيث لا يحتاج المحللون إلى فرك ساعات من اللقطات يدويًا. نتيجة لذلك، يمكن للفرق العثور بسرعة على تسلسل الأحداث والتركيز على التحقق بدلًا من المراجعة المستهلكة للوقت.
Can systems distinguish people and vehicles reliably?
نعم. تقوم نماذج كشف وتصنيف الأجسام الحديثة بوسم الأشخاص والمركبات ويمكن أن تضيف سمات مثل لون الملابس أو نوع المركبة. يقلل الضبط المناسب من الإيجابيات الكاذبة مع الحفاظ على دقة الكشف.
How do I set an area of interest for filters?
تسمح معظم عملاء VMS برسم مضلعات أو صناديق على عرض الكاميرا لتقييد مناطق الاكتشاف. يقلل ذلك من المشغلات غير ذات الصلة ويجعل نتائج البحث أكثر دقة، مما يساعد المحققين على العثور بسرعة على المقاطع المناسبة.
Do I need extra hardware to run AI analytics?
ذلك يعتمد على النطاق. يمكن للمواقع الصغيرة تشغيل التحليلات عند الحافة دون أجهزة إضافية، بينما قد تحتاج البرامج الأكبر خوادم GPU إضافية لاستدلال النماذج وفهرستها. تدعم visionplatform.ai التوسع من أجهزة الحافة إلى خوادم GPU.
How is video evidence shared securely?
يجب أن تحتفظ المقاطع المشتركة بالطوابع الزمنية والقيم التجزئية وسجلات التدقيق للحفاظ على سلسلة الحيازة. توفر أدوات التصدير الآمن في منصات VMS وصولًا قائمًا على الدور وتحويلات مشفرة بحيث تظل الأدلة مقبولة وقابلة للكشف عن العبث.
What role do analytics servers play?
تقوم خوادم التحليلات بتجميع وموافقة الاكتشافات من العديد من تدفقات الكاميرا، مما يتيح تتبعًا عبر الكاميرات ومطابقة وامتدادًا منطقيًا على مستوى أعلى. تساعد عندما يحتاج الموقع إلى تحليل حجم كبير من بيانات الفيديو في الوقت الفعلي.
Can smart search work without models trained on my site?
نعم. يمكن للنماذج العامة الكشف عن أنواع الكائنات الشائعة، لكن تقلل النماذج المصممة خصيصًا للموقع من الإنذارات الكاذبة وتحسن الاستدعاء. يمكنك البدء بالتحليلات ما قبل التدريب ثم تحسينها باستخدام عينات محلية لرفع الأداء.
What is the best way to track a vehicle across different cameras?
ادمج قراءات ANPR مع ميزات المظهر وارتباط الطوابع الزمنية. حيث تكون قراءات اللوحات غير متاحة، استخدم مطابقة المسار والمظهر لربط نفس المركبة عبر كاميرات مختلفة.
How do I maintain confidence in forensic outputs?
احتفظ بسجلات غير قابلة للتغيير، وقيم تجزئية، ومسارات تدقيق واضحة لجميع الأحداث المفهرسة والتصديرات. استخدم أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي مُتحققة وخطوات تحقق بشرية لضمان أن النتائج النهائية تلبية مستوى الثقة المطلوب.
