رؤية الذكاء الاصطناعي: نظرة عامة على visionplatform.ai وVaidio
تُغذّي منصات رؤية الذكاء الاصطناعي الآن المزيد من سير العمل التشغيلي أكثر من أي وقت مضى. أُطلقت visionplatform.ai في 2023 في روتردام وتركز على أنظمة من دون كود وقابلة للتشغيل على الحافة تسمح للشركات ببناء ونشر الذكاء الاصطناعي في دقائق (Tracxn). تتبع Vaidio نهجًا مختلفًا. فهي تركز على تحليلات الفيديو المتقدمة وخلفيات التحليلات العميقة للمراقبة والتجزئة والمراقبة الصناعية (Vaidio مقابل Visionplatform.ai). تقوم كلتا المنصتين بتحويل تدفقات الفيديو إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يسعيان لحل المشكلة الأساسية نفسها: كمية كبيرة من الفيديو الخام وقليل جدًا من القرارات.
تستهدف visionplatform.ai غرف التحكم وفرق الأمن من خلال إضافة طبقة من الاستدلال ووكلاء الذكاء الاصطناعي إلى نشرات الكاميرات وأنظمة إدارة الفيديو (VMS) القائمة. وتُصرّح مهمتها بأن تصبح الكاميرات مصادر للفهم لا مجرد إنذارات. تؤكد الشركة على المعالجة داخل المنشأة والبحث عبر التسجيلات والزمن السريع للوصول إلى القيمة (visionplatform.ai). في المقابل، تضع Vaidio نفسها كمنصة تحليلات تتمتع بخبرة في تحليلات الفيديو العميقة ونماذج نشر سحابية أكثر تقليدية.
يختلف حجم الشركات والتمويل. تعد visionplatform.ai فريقًا شابًا غير ممول يتنافس مع جهات مثل DirectAI وDevisionX (Tracxn). الملف العام لـ Vaidio أقل وضوحًا من ناحية تفاصيل التمويل، لكن وجودها في السوق يظهر استخدامًا مؤسساتيًا أكثر رسوخًا. بالنسبة للشركات التي تختار منصة ذكاء اصطناعي، يعتمد القرار غالبًا على المهارات التقنية المتاحة، ونموذج النشر المفضل، والحاجة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يساعدون المشغلين في الوقت الفعلي.
على سبيل المثال، تسوّق visionplatform.ai للتركيب السريع وتدفقات العمل السهلة الوصول للمستخدمين بدون مهارات ترميز. وهي تدعي أن “Anyone with or without coding knowledge can now start or go faster with visionplatform.ai,” مما يوضح التركيز على إمكانية الوصول (FeaturedCustomers). في الوقت نفسه، قد تفضّل المؤسسات التي تحتاج تحليلات عميقة وبنية سحابية تحليلاتية Vaidio. تستهدف كلتا المنصتين مشاكل تشغيلية. كلاهما يهدف إلى تحويل الفيديو الخام إلى مخرجات تشغيلية قابلة للتنفيذ لمواقع الأمن والتجزئة والصناعية.
تحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي وقدرات التحليلات الفيديوية الذكية
تعتمد كلتا المنصتين على تعلم الآلة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، لكنهما تختلفان في التركيز. تركز Vaidio على نماذج مفصّلة لمهام تحليل الفيديو المعقدة. ويشمل ذلك اكتشاف الأشياء، وتتبع متعدد الأجسام، والتصنيف المحسّن للمراقبة والتجزئة. تقترن visionplatform.ai بنماذج رؤية حاسوبية جاهزة مع إمكانية إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة، وتضيف نموذج لغة رؤية للبحث والاستدلال. يدعم هذا المزيج البحث الجنائي والاستفسارات باللغة الطبيعية عبر التسجيلات.
عند مقارنة ميزات اكتشاف الأشياء والتتبع والتصنيف، تقدم كلتا المنصتين قدرات أساسية. تتألق Vaidio في خطوط أنابيب التحليلات العميقة لمراقبة المحيط وتحليلات السلوك. تختص visionplatform.ai في المعالجة بمعدلات إطارات عالية على أجهزة الحافة والتكامل الوثيق مع VMS. يقلل الأخير من الكمون ويحافظ على بيانات الفيديو الحساسة داخل المنشأة. تدعم المنصة نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة، مما يمكّن الفرق من إعادة تدريب وتحسين النماذج باستخدام لقطات مخصصة للموقع.
تحت الغطاء، يستخدم البائعان نماذج تعلم الآلة ونماذج الرؤية الحاسوبية. ينشران نماذج تعلم الآلة للاكتشاف والتتبع والكشف عن الشذوذ. يظهر الفرق في التنسيق. تعمل Vaidio غالبًا كخلفية تحليلات في السحابة. تمزج visionplatform.ai أجهزة الحافة والخوادم المحلية مع إدارة مركزية. يسمح هذا المزيج للمنصة بمعالجة تدفقات فيديو بمعدلات إطارات عالية محليًا، ثم عرض الأحداث والملخصات والوصفات السياقية للمشغلين.
تتطلب التحليلات الفيديوية الذكية تصميم نظام بعناية. على سبيل المثال، يستفيد البحث الجنائي من نموذج لغة رؤية وفهارس للوصف من الفيديو الخام. توفر visionplatform.ai وظائف البحث الجنائي التي تحول تحليل الصور والفيديو إلى نص قابل للقراءة من البشر وأحداث قابلة للبحث (البحث الجنائي). تساعد هذه القدرة فرق الأمن في العثور على الحوادث أسرع. كما تدعم دمج الذكاء الاصطناعي مع VMS وسير العمل القائمة بحيث يتصرف المشغلون على أساس إنذارات ذات معنى بدلاً من التدقيق في عدد لا يُحصى من الاكتشافات.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
المعالجة الفيديوية بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي لكفاءة التشغيل
يُعد الكشف في الوقت الحقيقي مهمًا في الأمن والعمليات. تؤكد visionplatform.ai على الحوسبة على الحافة وتدفقات الفيديو عالية معدل الإطارات لتقليل الكمون وعرض النطاق الترددي. تسمح المنصة للمستخدمين بمعالجة الفيديو المستمر محليًا، مما يحسّن الاستجابة ويقلل الاعتماد على السحابة (Inside Unmanned Systems). عادةً ما تستخدم Vaidio تحليلات سحابية وخلفيات قوية لتحليلات عميقة. يمكن لهذا النموذج أن يتوسع، لكنه يزيد زمن الرحلة للاستجابات الحية.
يؤثر أداء الإطارات في الثانية والكمون مباشرةً على كفاءة التشغيل. تدعم visionplatform.ai تدفقات عالية الإطارات على أجهزة الحافة مثل NVIDIA Jetson، مما يمكّن من اكتشاف سريع واستجابات شبه فورية. تقلل أجهزة الحافة استخدام النطاق الترددي وتحافظ على بيانات الفيديو داخل المنشآت. يدعم هذا التصميم امتثال قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي من خلال المعالجة المحلية والعمليات الحساسة للخصوصية. بالنسبة للعديد من العملاء، تُعد القدرة على الحفاظ على كمون منخفض مع الحفاظ على سيطرة البيانات عاملًا حاسمًا.
تعمل خصوصية البيانات واستمرارية العمليات جنبًا إلى جنب. توفر المعالجة على الحافة توفيرًا في تكاليف الشبكة وتتجنب إرسال الفيديو الخام إلى سحابات طرف ثالث. كما تقلل احتمالية فقدان الفيديو أثناء الانقطاعات. نتيجة لذلك، تحصل فرق الأمن والمشغلون على وعي بالوضع أكثر اتساقًا. تبني مجموعة وكلاء VP طبقة استدلال تتحقق من الإنذارات وتقدم تفسيرات سياقية، مما يقلل العبء المعرفي خلال الفترات المزدحمة.
بالنسبة لمواقع مثل المطارات أو البنية التحتية الحرجة، تكون الحاجة إلى وعي بالوضع أفضل أمرًا بالغ الأهمية. توفر visionplatform.ai تكاملات تحسّن الوعي بالوضع وتسمح للمشغلين بالبحث في تاريخ الفيديو باستخدام اللغة الطبيعية. يساعد هذا النهج على تقليل وقت المراجعة اليدوية ويدعم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة. في المواقع عالية الحجم، تقلل المصادقة الآلية والتوصيات أوقات الاستجابة وتسمح للفرق بتوسيع المراقبة دون زيادة خطية في أعداد الموظفين.
رؤى حالات الاستخدام: من البنية التحتية الحرجة إلى التجزئة
تمتد رؤية الذكاء الاصطناعي والتحليلات الفيديوية الذكية عبر العديد من حالات الاستخدام. بالنسبة للبنية التحتية الحرجة، يجب أن تكشف الأنظمة عن خروقات المحيط، والوصول غير المصرح به، والشذوذات التي قد تشير إلى تهديدات. تدرج visionplatform.ai صراحةً البنية التحتية الحرجة ضمن مجالات التركيز الخاصة بها وتدعم اكتشاف خروقات المحيط بالمعالجة المحلية لحماية اللقطات الحساسة. بالنسبة للمطارات، تقدم المنصة ميزات جنائية وتشغيلية تتوافق مباشرة مع احتياجات الأمن اليومية (perimeter breach detection).
في التجزئة، تساعد تحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي في منع الخسائر وتحليل سلوك العملاء. يمكن للتحليلات اكتشاف السرقة من المتاجر، وتتبع زمن التوقف، وإنتاج خرائط حرارة للترويج. تدعم visionplatform.ai حالات استخدام عد الأشخاص وكثافة الحشود التي تغذي مؤشرات الأداء وتحسن تدفقات الدفع (people counting). كما تدعم هذه الرؤى الكفاءة التشغيلية عبر المتاجر والمحطات.
تعتمد المراقبة الصناعية على نماذج تعلم الآلة لاكتشاف معدات الحماية الشخصية (PPE)، وكشف شذوذ العمليات، وتنبيهات الانزلاق والسقوط. على سبيل المثال، يمكن لاكتشاف معدات الحماية الشخصية أن يضمن الامتثال في أرضيات المصانع ويقلل الحوادث في مكان العمل (PPE detection). يكتشف كشف شذوذ العمليات الانحرافات في أحزمة النقل أو أعداد الحاويات ويطلق الصيانة المبكرة. يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أنماط قد يغفلها البشر. كما يقوم بأتمتة مهام المراقبة المتكررة، مما يتيح للمشغلين التركيز على الاستثناءات.
عبر هذه القطاعات، تظهر نفس الفوائد: تحقق أسرع للحوادث، تقليل الإنذارات الكاذبة، وتنبيهات عملية توجه الاستجابة. يربط استدلال وكلاء VP تحليلات الفيديو بأحداث VMS وأنظمة التحكم في الوصول لتفسير سبب أهمية الإنذار. يقلل هذا من الإنذارات الكاذبة ويحسن كفاءة المشغل. بذلك تحول المنصة الفيديو الخام إلى رؤى تشغيلية وتدعم سير عمل يؤثر مباشرة على السلامة والامتثال والإيرادات.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
نشر سلس ودمج الذكاء الاصطناعي مع VMS عبر وكيل ذكي
يجب أن يكون نشر الذكاء الاصطناعي بسيطًا. تُعلن visionplatform.ai عن دورات بناء ونشر يمكن أن تكتمل في أقل من 10 دقائق للإعدادات القياسية (visionplatform.ai). تأتي هذه السرعة من واجهة من دون كود وتكاملات مُعلّبة مسبقًا. تدعم المنصة أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة متقدمة وتدفقات عمل لإعادة التدريب عندما تكون الدقة الخاصة بالموقع مطلوبة. يمكن للفرق استخدام نموذج مُدرّب مسبقًا، تحسينه ببيانات محلية، أو بناء نموذج من الصفر.
التكامل مع VMS الموجود هو قدرة أساسية. تندمج visionplatform.ai مع أنظمة VMS الرائدة وتعرض بيانات VMS كمصدر بيانات لوكلاء الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يحوّل Milestone VMS AI Agent أحداث XProtect إلى مدخلات في الوقت الحقيقي لوكلاء الاستدلال. يمكّن هذا سير عمل آلي وبيانات وضع مشتركة بين VMS والطبقة الذكية. تدعم المنصة MQTT وwebhooks وAPIs بحيث تتدفّق التنبيهات إلى لوحات المعلومات، وأدوات ذكاء الأعمال، والأنظمة التشغيلية.
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي التحقق من إنذار واقتراح أو تنفيذ إجراءات. تملأ ميزة VP Agent Actions تقارير الحوادث، وتغلق الإنذارات الكاذبة بمبرر، وتطلق إجراءات لاحقة. يقلل هذا من الخطوات اليدوية ويسرّع دورة حياة الحادث. بالنسبة للعديد من المشغلين، يترجم ذلك إلى كفاءة تشغيلية وتقليل قابل للقياس في عبء العمل.
خيارات النشر مهمة. تقدم visionplatform.ai أوضاع نشر سحابية ومحلية، وتتمدد من أجهزة الحافة إلى خوادم GPU. يحافظ التصميم على الفيديو والنماذج والاستدلال داخل بيئة العميل بشكل افتراضي. تعالج هذه البنية مخاوف الاحتكار من البائع وسيادة البيانات، خاصة في المناطق التي تحكمها قوانين مثل EU AI Act. عمليًا، تنشر الفرق الذكاء الاصطناعي في الموقع، وتوصل VMS الخاص بها، ثم تسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بإثراء الأحداث بالسياق والإجراءات الموصى بها.
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لاستخبارات الفيديو وخيارات الاستشارة المجانية
يعتمد اختيار أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي على الميزانية وحالات الاستخدام ومتطلبات الامتثال. تضع visionplatform.ai نفسها كمنصة رؤية حاسوبية توازن بين سهولة الاستخدام والقدرات المتقدمة. تتضمن المنصة برامج ذكاء اصطناعي للاكتشاف، ونموذج لغة رؤية للبحث الجنائي باللغة الطبيعية، ومجموعة VP Agent للاستدلال والإجراءات. إذا كنت بحاجة إلى تجربة أو عرض توضيحي، غالبًا ما تقدم visionplatform.ai استشارة مجانية لمناقشة قيود الموقع ومسارات التكامل.
تتنوع شفافية الأسعار بين البائعين. يقدم البعض نماذج اشتراك متدرجة بناءً على التدفقات، أو أجهزة الحافة، أو الميزات. تجعل مقاربة visionplatform.ai الخالية من الكود وزمن التشغيل السريع منها خيارًا جذابًا للتجارب التجريبية. بالنسبة للنشر الأكبر، تتوفر نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة وتركيبات محلية. عند تقييم الخيارات، ابحث عن قنوات دعم واضحة، وإمكانية الوصول إلى العروض التجريبية، والقدرة على إعادة تدريب النماذج ببياناتك الخاصة.
تشمل المعايير الرئيسية تكامل الذكاء الاصطناعي مع VMS الخاص بك، والقدرة على بناء ونشر نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة، والضمانات المتعلقة بموقع البيانات. قيّم أيضًا ما إذا كان البائع يوفر ذكاء اصطناعي محادثي أو ميزات وكيل يمكن أن تحسن الوعي بالوضع وتقلل المراجعة اليدوية. بالنسبة للفرق التشغيلية، يقدم أفضل ذكاء اصطناعي تنبيهات عملية، وبحث جنائي، وسير عمل مؤتمت يقلل عبء المشغل ويحسّن جودة الاستجابة.
أخيرًا، اطلب استشارة مجانية وتجربة تجريبية تختبر حالات المخاطر الأعلى لديك. اطلب مقاييس مثل وقت النشر، ودقة الكشف، وكيف تقلل المنصة الإنذارات الكاذبة. مع هذه النقاط البيانية، يمكن لقادة الأمن والعمليات اختيار منصة تحليلات الفيديو المناسبة لتلبية الأهداف التجارية ومتطلبات الامتثال.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق الرئيسي بين visionplatform.ai وVaidio؟
تؤكد visionplatform.ai على النشر دون كود، والمعالجة على الحافة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يضيفون الاستدلال على الاكتشافات. تركز Vaidio أكثر على تحليلات فيديو سحابية عميقة للمراقبة والتجزئة. تتداخل الميزات بينهما، لكنهما يختلفان في نموذج النشر واستهداف سير العمل التشغيلي.
هل يمكن تشغيل visionplatform.ai على أجهزة الحافة؟
نعم. تدعم visionplatform.ai أجهزة الحافة مثل NVIDIA Jetson وخوادم GPU المحلية. يمكّن ذلك معالجة تدفقات الفيديو عالية الإطارات محليًا ويساعد في الحفاظ على سيادة البيانات وتقليل عرض النطاق الترددي.
كم من الوقت يستغرق نشر visionplatform.ai في تجربة تجريبية؟
تعلن Visionplatform.ai عن أوقات نشر سريعة وتذكر أن عمليات النشر البسيطة يمكن أن تكون مباشرًا في أقل من 10 دقائق (visionplatform.ai). تعتمد التجارب الواقعية على تعقيد التكامل وعدد التدفقات.
هل تتكامل visionplatform.ai مع منصات VMS الموجودة؟
نعم. تتكامل visionplatform.ai مع أنظمة VMS الرائدة وتعرض الأحداث لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يعد Milestone VMS AI Agent مثالًا يحول بيانات XProtect إلى مصدر بيانات في الوقت الحقيقي للاستدلال والإجراءات.
هل سيقلل الذكاء الاصطناعي الإنذارات الكاذبة في موقعي؟
يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل الإنذارات الكاذبة عند التحقق من الأحداث باستخدام سياق متعدد المصادر والاستدلال. يربط VP Agent Reasoning تحليلات الفيديو بأنظمة VMS وغيرها لشرح التنبيهات وتقليل الإنذارات الكاذبة.
هل الحل متوافق مع لوائح الاتحاد الأوروبي؟
تقدم visionplatform.ai المعالجة داخل المنشأة وتصمم بنيتها لدعم الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي. يساعد إبقاء الفيديو والنماذج داخل البيئة في تلبية متطلبات سيادة البيانات وقابلية التدقيق.
هل يمكنني إعادة تدريب النماذج ببياناتي الخاصة؟
نعم. تدعم visionplatform.ai نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة وتدفقات عمل لإعادة التدريب. يمكنك استخدام نموذج مُدرّب مسبقًا، تحسينه بلقطاتك المحلية، أو بناء نموذج من الصفر ليتناسب مع احتياجات الموقع.
ما خيارات الدعم المتاحة أثناء النشر؟
عادةً ما يقدم البائعون دعمًا فنيًا، وخدمات إدماج، وخدمات مهنية للتكاملات. كما توفر visionplatform.ai عروضًا توضيحية واستشارة مجانية لرسم متطلبات ومسارات النشر.
كيف يعمل البحث الجنائي؟
يحوّل البحث الجنائي الفيديو إلى أوصاف قابلة للقراءة البشرية باستخدام نموذج لغة رؤية حتى يتمكن المشغلون من البحث في التاريخ بنص حر. يسرّع هذا النهج التحقيقات ويقلل وقت العثور على المقاطع ذات الصلة (البحث الجنائي).
كيف أختار أفضل منصة ذكاء اصطناعي لموقعي؟
ابدأ بتحديد حالة الاستخدام واحتياجات الامتثال والأنظمة القائمة. قيّم التكامل مع VMS الخاص بك، ودعم أجهزة الحافة، والقدرة على بناء ونشر نماذج مخصصة، وما إذا كان البائع يقدم استشارة مجانية أو تجربة تجريبية. اجمع مقاييس النشر والدقة في تجربة قصيرة لإعلام القرار النهائي.
