التحليلات & التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لنظام المراقبة بالفيديو
نماذج الرؤية واللغة تعرف فئة جديدة من الأنظمة التي تدمج الإدراك البصري مع اللغة. تتيح للآلات وصف المشاهد بمصطلحات بشرية. في المراقبة الحديثة، تغير كيفية تفسير المشغلين لتغذية الكاميرات. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. هذه النماذج تفعل أكثر من وضع علامات على الأشخاص أو المركبات. فهي تنتج ملخصات بلغة طبيعية، تقلل الغموض وتسّرع اتخاذ القرار.
تجمع التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بين تمييز الصور واللغة الطبيعية بطرق محددة. أولًا, يقوم مشفر الصور باستخراج الملامح. ثانيًا, يحوّل نموذج اللغة تلك الملامح إلى نص وصفي. ثالثًا, تقوم طبقة القواعد بربط الأوصاف بالسياسات والاستجابات. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. هذه السلسلة تشغّل إنذارات أكثر وعيًا بالسياق وإرشادات موجزة للمشغل.
فوائدها المقاسة كبيرة. على سبيل المثال، يمكن لتحليلات الفيديو المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تقلل الإنذارات الكاذبة بنسبة تصل إلى 90% في بعض النشر، مما يحسّن الكفاءة التشغيلية لغرف التحكم وفقًا للتقارير الصناعية. أيضًا, يمكن أن تسّرع سير العمل المدفوع بالتحليلات استجابة الحوادث بحوالي 30% من خلال توفير ملخصات غنية بالسياق تتيح للطاقم التصرف بسرعة وتقليل وقت المراجعة. توضح هذه الأرقام سبب استثمار المؤسسات في التحليلات المتقدمة وإدارة التنبيهات الذكية.
تحوّل التنبيهات الوصفية في الوقت الحقيقي الوعي بالموقف. بدلًا من إنذار غامض، يتلقى المشغل رسالة موجزة مثل “شخص يتباطأ بالقرب من رصيف التحميل، يواجه الكاميرا، يحمل حقيبة كبيرة”، مع لقطات ذات صلة. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. هذا الوضوح يقلل العبء الإدراكي ويؤدي إلى قرارات أسرع وأكثر ثقة. تبني visionplatform.ai على هذه الفكرة من خلال تحويل الاكتشافات إلى استدلال ودعم اتخاذ القرار، بحيث تصبح الكاميرات مصادر فهم ومعرفة قابلة للبحث وإجراءات مساعدة.
لتنفيذ ذلك في نظام أمني، اجمع بين اكتشاف الأجسام، ونماذج السلوك، ونموذج رؤية-لغة. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. النتيجة هي انخفاض الإنذارات الكاذبة، وتنبيهات أوضح، وتقليل المراجعة اليدوية للفيديو. تساعد هذه المقاربة فرق الأمن على حماية ما يهم، مع إبقاء المشغلين مركزين على الحوادث التي تتطلب اهتمامًا حقيقيًا.
التكامل: Avigilon Unity & Avigilon Unity Video في برامج تحليل الفيديو
يمثل Avigilon Unity بنية منصة موحّدة تركز الفيديو والأحداث والتحليلات. يدعم نشرات قابلة للتوسع ويسهل مراقبة صحة النظام. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. تم تصميم المنصة لدمج التحليلات بالقرب من الكاميرات أو في طبقة الخادم وفقًا لاحتياجات الموقع.
يضم Avigilon Unity Video نماذج رؤية-لغة لتوفير أوصاف تنبيه غنية بالسياق. يعزّز النموذج البيانات الوصفية بنصوص طبيعية، محولًا الاكتشاف إلى تقرير حالة قابل للقراءة. على سبيل المثال، يمكن لنشر Avigilon Unity Video أن يعلّم “تشكّل حشد غير مألوف عند البوابة ب” ويضم وصفًا قصيرًا للمشهد. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. هذا يجعل التنبيهات الآلية أكثر قابلية للتنفيذ من قبل المشغلين.
التكامل مع الكاميرات ومسجلات الطرف الثالث سلس. يمكن لتدفقات Avigilon وكاميرات المراقبة الطرفية تغذية محركات التحليلات عبر بروتوكولات قياسية مثل RTSP و ONVIF. توسّع visionplatform.ai هذه المقاربة من خلال إضافة نموذج رؤية-لغة على الموقع للحفاظ على البيانات الحساسة داخل البيئة. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. هذا يقلل الاعتماد على السحابة ويدعم الامتثال للقواعد الإقليمية.
تمكّن واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة ومشغلات الأحداث التشغيل البيني مع أنظمة التحكم في الدخول، ولوحات الإنذار، وسير العمل التشغيلي. هذا يجعل من الممكن إنشاء سير عمل مخصّص يجمع أحداث الفيديو مع سجلات الدخول. للقراء الراغبين في أمثلة تنفيذية، انظر مواردنا حول عد الأشخاص وكشف التباطؤ في المطارات، التي توضح كيف تتكامل أوصاف الفيديو مع بيانات المحيط والدخول عد الأشخاص في المطارات و كشف التباطؤ في المطارات. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
تحليلات مراقبة الفيديو & تحليلات الفيديو للمراقبة: ميزات الفيديو في حلول Avigilon
تقدّم Avigilon مجموعة من الميزات التي تجعل تحليلات الفيديو للمراقبة قوية وواقعية في الوقت نفسه. يتضمن النظام اكتشاف الشذوذ، واكتشاف الأجسام، وتتبع أنماط السلوك، والفهرسة المتقدمة. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. تشكّل هذه الميزات العمود الفقري لأنظمة المراقبة الحديثة.
يستخدم اكتشاف الشذوذ في حلول Avigilon ملخصات رؤية-لغة لشرح النشاط غير الاعتيادي. بدلًا من إنذار أساسي، يرى المشغل ملخصًا بلغة طبيعية مثل “مركبة توقفت على طريق المحيط لمدة خمس دقائق؛ خرج السائق من المركبة وسار نحو البوابة.” يساعد هذا التنبيه الوصفي الفرق على تحديد الأولويات والاستجابة بشكل أسرع. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. يعلّم النظام النشاط غير الاعتيادي ويربطه بمقاطع مُسجلة للمراجعة.
تحلل السلوك يتتبع الأنماط عبر الزمن لتحديد التباطؤ، والتسلل خلف شخص، أو محاولات الدخول المتكررة. تقلل هذه الأنماط السلوكية المخاطر عند نقاط التفتيش المزدحمة وخلال العمليات الحساسة. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات المتكاملة أن تميّز الاقتراب المتكرر من رصيف التسليم وتربط الحوادث للمراجعة من قبل المشغل. للاستخدام الجنائي العملي، يمكن للمشغلين استخدام تقنية البحث بالمظهر واستعلامات اللغة الطبيعية للعثور على أحداث سابقة بسرعة؛ انظر مثالنا للبحث الجنائي في المطارات للتوضيح البحث الجنائي في المطارات.
تحسّن الوسم الآلي والفهرسة قدرات البحث وكفاءة سير العمل. يحصل كل حدث على بيانات وصفية غنية، بما في ذلك أوصاف نصية من نموذج الرؤية واللغة. في تجارب مُحكمة، أظهرت تحليلات Avigilon دقة تصنيف الأجسام أعلى من 95% للأشخاص والمركبات، مما يدعم استجابات آلية واثقة طبقًا لتقارير Avigilon. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. تقلل هذه القدرات الإنذارات الكاذبة وتزيد الكفاءة التشغيلية عبر المواقع ذات الأهمية الحيوية.
أخيرًا، تدعم الحزمة تحليلات فيديو متقدمة والقدرة على إنشاء نماذج كشف مخصصة. قد يقوم العملاء بضبط الاكتشافات لتناسب احتياجات الموقع المحددة، بدمج التحليلات الحافة مع الاستدلال على الخادم. توازن هذه المقاربة الهجينة بين النطاق الترددي والأداء مع حماية البيانات الحساسة. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. النتيجة هي منصة تحليلات قابلة للتكيف تساعد فرق الأمن على التصرف بسرعة.
أمن الفيديو & التحكم في الوصول: اكتشاف التهديدات المتقدم المدفوع بالذكاء الاصطناعي
تتجاوز تقنية التعرف على الوجوه في الأنظمة الحديثة مطابقة الهوية. تشمل وصفًا سياقيًا للبيئة والوضعية والحركة. بدلًا من نتيجة مطابقة جافة، يمكن للنظام أن يقدم جملة تصف وضعية الشخص والأشياء المحيطة به. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. يساعد هذا السياق المشغلين على اتخاذ قرار بشأن تصعيد الإنذار.
يسمح التكامل مع أنظمة التحكم في الدخول للفيديو بتأكيد أو تحدي ادعاءات الدخول. عندما تتدفق قارئات البطاقات، ومستشعرات الأبواب، وتحليلات الفيديو معًا، يكتسب النظام ثقة أعلى في الأحداث. على سبيل المثال، إذا تم استخدام شارة دخول لكن الفيديو لا يُظهر أي شخص عند الباب، فستولد التحليلات المجمعة إنذارًا أعلى أولوية وتنبيهًا وصفيًا للتحقق السريع. توضح visionplatform.ai هذه المقاربة من خلال ربط بيانات نظام إدارة الفيديو، وسجلات الدخول، والملخصات باللغة الطبيعية لتقليل الإيجابيات الكاذبة.
تحديد أولوية الإنذارات أمر حاسم لغرف التحكم المزدحمة. تقوم التحليلات المتقدمة بتقييم الحوادث حسب المخاطر، مع الأخذ بعين الاعتبار الموقع والوقت والوصف السياقي. نتيجة لذلك، يرى المشغلون الإنذارات عالية المخاطر أولًا والأحداث منخفضة المخاطر لاحقًا. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. يقلل هذا من إرهاق التنبيهات ويحسّن جودة الاستجابة.
تتضمن حالة عملية عملية تقليل حوادث الاقتحام القسري بدمج تحليلات الفيديو وتحليلات التحكم في الدخول. عندما يشير مستشعر الباب إلى اقتحام قسري ويظهر الفيديو مركبة قريبة وشخص يتصرف بشكل مريب، ينشئ النظام إنذارًا مركبًا عالي الأولوية. يتضمن هذا الإنذار المجمّع سردًا قصيرًا للمشغل وإجراءات مقترحة. في دراسات ميدانية، أدى دمج الفيديو مع بيانات الدخول إلى تقصير زمن الاستجابة وتحسين معدلات الحل طبقًا للنتائج الصناعية. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا.
يشمل اكتشاف التهديدات المتقدم أيضًا الحساب على الإشغال ودمج المستشعرات. تغذي الكاميرات، وجهات اتصال الأبواب، ومستشعرات البيئة نموذجًا موحّدًا لاكتشاف الشذوذ. للمواقع الحرجة، يساعد هذا التكامل في حماية المحيط، وإدارة حالات الإغلاق، ودعم الاستجابات الحرجة للمهام. باختصار، يصبح أمن الفيديو أكثر ذكاءً واستباقية ومتوافقًا أكثر مع الاحتياجات التشغيلية.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
القابلية للتوسع في نظام مراقبة CCTV المُدار محليًا & عبر السحابة
تهم القابلية للتوسع للمواقع الفردية وممتلكات متعددة المواقع. تمنح النشرات المحلية سيطرة محكمة على البيانات وزمن استجابة منخفض. توفر الخدمات المُدارة عبر السحابة إدارة مركزية وتحديثات أسهل. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. لكل خيار مقايضات في النطاق الترددي والتخزين والخصوصية.
يمكن تشغيل نماذج الرؤية واللغة على أجهزة الحافة للاستدلال المحلي أو في خدمات السحابة للمعالجة المركزية. بالنسبة للعمليات الحساسة للخصوصية، يحافظ المعالجة المحلية على الفيديو داخل المنشأة. تؤكد visionplatform.ai على نموذج رؤية-لغة محلي لتقليل التعرض للسحابة ومواجهة مخاوف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. تتجنب هذه البنية إرسال الفيديو الخام إلى خارج الموقع.
يتطلب التوسع من كاميرا واحدة إلى آلاف تصميم نظام مدروس. تقلل التحليلات القائمة على الحافة النطاق الترددي بإرسال الأحداث والأوصاف فقط بدلًا من تدفقات تعريف عالي مستمرة. في هذه الأثناء, توفر الإدارة عبر السحابة نشرًا مبسّطًا، ومراقبة الصحة، وتحديثات سياسة عالمية. غالبًا ما توازن البنى الهجينة بين هذه الفوائد باستخدام تحليلات الحافة مع إدارة سحابية للتكوين والسجلات. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا.
ضع في الاعتبار النطاق الترددي والتخزين معًا. تقلل تحليلات الفيديو في الوقت الحقيقي على الحافة من حمل الشبكة. كما تقلل تكاليف التخزين طويلة الأمد من خلال فهرسة الأحداث والاحتفاظ بالمقاطع ذات الصلة فقط. بالنسبة لنشر الشركات الكبيرة، تُبسط منصة تحليلات تدعم MQTT وwebhooks وواجهات برمجة التطبيقات التكامل مع أنظمة ذكاء الأعمال ولوحات التشغيل. تدعم visionplatform.ai هذه الاتصالات وتكشف بيانات نظام إدارة الفيديو لوكلاء الذكاء الاصطناعي للاستدلال عليها. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا.
تشمل أفضل الممارسات للنشر الهجين تشغيل التحليلات الحرجة محليًا، واستخدام خدمات السحابة للتجميع غير الحساس، وتصميم آليات للتبديل الاحتياطي. تحمي هذه الخطوات البيانات الحساسة مع تمكين الرقابة المركزية. في النهاية، الهدف هو الحفاظ على الكفاءة التشغيلية دون المساس بالخصوصية أو الأداء.
تحديات الأمان & التكامل: التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع Avigilon
تشمل تحديات الأمان الشائعة نقاط عمياء، وإرهاق الإنذارات، وقيود التوظيف. تقلل هذه القضايا من التغطية الفعّالة وتزيد خطر تفويت الحوادث. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. تحوّل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي كاميرات CCTV السلبية إلى أمن استباقي عن طريق تصفية الضوضاء وتسليط الضوء على الحوادث ذات الصلة.
تجعل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الإنذارات أكثر معنى. على سبيل المثال، يدمج النظام اكتشاف الأشياء مع الاستدلال النمطي للتحقق من التهديدات المحتملة. يقلل هذا من الإنذارات الكاذبة ويربط مشغلات الحدث بسير العمل التشغيلي. تضيف visionplatform.ai طبقات استدلال ووكلاء الذكاء الاصطناعي فوق تحليلات الفيديو لشرح والتوصية بالإجراءات. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. يساعد هذا المزيج المشغلين على التصرف بسرعة وبشكل متسق.
يجب أن تعطي استراتيجيات التكامل الأولوية للتشغيل البيني والتحكم بالبيانات. يؤدي ربط التحكم في الدخول، ولوحات الإنذار، والإشعارات المتنقلة إلى إنشاء سياق حدث كامل. يتيح ذلك استجابات آلية، مثل تعبئة تقارير الحوادث مسبقًا أو إخطار فرق خارجية. للحصول على إرشادات التنفيذ، راجع عملنا حول كشف الاقتحام واختراق المحيط في المطارات، الذي يوضّح ربط الأحداث وتصميم الاستجابة كشف الاقتحام في المطارات.
يشمل الأمان أيضًا الأمن السيبراني وإدارة البيانات الحساسة. احتفظ بالنماذج والمقاطع المحلية عندما يتطلب الامتثال ذلك. طبق صلاحيات وصول مبنية على الدور وسجلات مشفرة. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا. حدّث النماذج وسجلات التدقيق بانتظام لضمان المساءلة والتوافق مع التهديدات المتطورة.
نظرة إلى الأمام، ستحسّن التحديثات المستمرة للنماذج، وتوسيع الحوسبة على الحافة، وتوسيع دعم اللغات فعالية غرف التحكم. كما تلاحظ الدكتورة إميلي تشن، “نماذج الرؤية واللغة تمثل تحولًا جذريًا في كيفية تفسيرنا لبيانات الفيديو”، وهو تغيير يحول اللقطات الساكنة إلى معلومات نشطة الدكتورة إميلي تشن. وبالمثل، يؤكد أحد قادة Avigilon هدفًا “لتمكين فرق الأمن من رؤى قابلة للتنفيذ بدلًا من مجرد لقطات خام”، مبرزًا التحول نحو السياق ودعم اتخاذ القرار المدير التقني في Avigilon. أيضًا, بالإضافة إلى ذلك, علاوة على ذلك, ثم, بعد ذلك, في هذه الأثناء, نتيجة لذلك, لذلك, وهكذا, ومن ثم, أخيرًا.
الأسئلة الشائعة
ما هي نماذج الرؤية واللغة وكيف تُطبّق في أنظمة Avigilon؟
تجمع نماذج الرؤية واللغة بين التعرف البصري وتوليد اللغة الطبيعية لوصف المشاهد بنص مقروء للبشر. تتكامل مع تحليلات Avigilon لتحويل الاكتشافات إلى تنبيهات وصفية وسجلات قابلة للبحث، مما يحسّن الوعي بالموقف واستجابة الحوادث.
هل يمكن لنماذج الرؤية واللغة تقليل الإنذارات الكاذبة؟
نعم. من خلال إضافة فحوص سياقية وملخصات بلغة طبيعية، يمكن لهذه النماذج تقليل الإنذارات الكاذبة بشكل كبير. تُظهر تقارير الصناعة أن تحليلات الفيديو المدفوعة بالذكاء الاصطناعي قد تقلل الإنذارات الكاذبة بنسبة تصل إلى 90% في بيئات معينة المصدر.
كيف يدعم Avigilon Unity و Avigilon Unity Video التكامل؟
يوفر Avigilon Unity بنية موحدة تستضيف التحليلات وتدير صحة النظام. يضم Avigilon Unity Video نماذج وصفية تحول الأحداث إلى تنبيهات غنية بالسياق، مما يمكّن التكامل السلس مع الكاميرات والمسجلات الموجودة.
هل نماذج الرؤية واللغة متوافقة مع كاميرات الأمان الحالية؟
نعم. تستخدم معظم الأنظمة RTSP أو ONVIF لاستيعاب التدفقات من الكاميرات الحالية. تعمل التحليلات على الحافة أو على الخوادم وتوفّر بيانات وصفية وتنبيهات دون الحاجة إلى استبدال الكاميرات. لمزيد من الأمثلة العملية للكشف، انظر مواردنا حول كشف الأشخاص والكشف الحراري في المطارات كشف الأشخاص في المطارات.
هل تدعم هذه الحلول تكامل التحكم في الدخول؟
نعم. يمكن ربط أوصاف الفيديو وسجلات التحكم في الدخول للتحقق من الأشخاص المفوضين ولتحديد أولوية الإنذارات. يقلّل دمج هذه التدفقات من الإيجابيات الكاذبة ويحسّن تحقق الحوادث.
ماذا عن القابلية للتوسع لنشر متعدد المواقع؟
تتوسع البنى الهجينة جيدًا بدمج التحليلات القائمة على الحافة مع الإدارة السحابية. تقلل المعالجة على الحافة من النطاق الترددي، بينما تُبسّط خدمات السحابة التحديثات والتحكم المركزي في السياسات. توازن أفضل الممارسات بين الاستدلال المحلي وإدارة السحابة لتحقيق الكفاءة.
كيف تُحفظ البيانات الحساسة في هذه الأنظمة؟
تحتفظ النشرات المحلية بالفيديو والنماذج داخل المنشأة، مما يحد من تعرض البيانات ويساعد على تلبية المتطلبات التنظيمية. تحمي التشفيرات القوية، وصلاحيات الوصول المبنية على الدور، والسجلات المراجعة البيانات الحساسة بشكل أكبر.
هل يمكن لنماذج الرؤية واللغة المساعدة في البحث الجنائي؟
نعم. من خلال تحويل الفيديو إلى أوصاف نصية، تمكّن النماذج البحث بلغة طبيعية عبر اللقطات المسجلة. هذا يحسّن قدرات البحث ويقلل الوقت اللازم للتحقيقات؛ انظر مثال البحث الجنائي لدينا البحث الجنائي في المطارات.
كيف تقوم هذه الأنظمة بتحديد أولوية الإنذارات؟
تُقيّم الإنذارات حسب المخاطر باستخدام دلائل سياقية، مثل الموقع، والوقت من اليوم، والسلوك المكتشف. تظهر الإنذارات المركبة عالية المخاطر أولًا، بينما تُوضع الأحداث منخفضة المخاطر في قوائم ذات أولوية أقل، مما يساعد المشغلين على التصرف بسرعة وكفاءة.
ما الخطوات التي يجب أن تتخذها المؤسسات لنشر هذه التقنيات؟
ابدأ بتقييم واضح لاحتياجات أمان الفيديو وحدد المواقع الأساسية لتحليلات الحافة. ثم صمم تكاملات مع أنظمة التحكم في الدخول ولوحات الإنذار، وجرب نماذج الرؤية واللغة على مجموعة فرعية من الكاميرات. أخيرًا، قم بالتحسين المستمر لتهيئة النماذج وأتمتة سير العمل للوصول إلى الكفاءة التشغيلية المطلوبة.
