Intelligente Suche im Genetec Security Center
Intelligente Suche in Sicherheitssystemen bedeutet, dass das System Kontext versteht, nicht nur Zeitstempel. Im Genetec Security Center verlagert diese Fähigkeit die Suche von einfachen Metadatensuchen hin zu bedeutungsbasierten Abfragen. Beispielsweise kann ein Bediener einen natürlichen Satz wie „Person mit roter Jacke, die durch die Haupteingangstür eintritt“ eingeben und das System liefert passende Clips. Diese Art der forensischen Suche beseitigt die Notwendigkeit, Kameranummern oder genaue Aufnahmezeiten zu kennen. Dadurch können Teams gezielte Schnellrecherchen durchführen und in deutlich weniger Arbeitsschritten Ergebnisse erhalten.
Semantische Indizierung erstellt reichhaltige Beschreibungen von Szenen. Folglich markieren Algorithmen Objekte, Attribute und Aktionen. Das System kennzeichnet Personen, Fahrzeuge und Taschen. Anschließend verknüpft es diese Labels mit Ereignissen wie Ein- und Austritt oder Herumlungern. Da der Index kontextbezogen ist, können Ermittler ihre Videosuche anhand von Verhalten und Erscheinungsbild steuern, anstatt in Metadaten zu suchen. Für Bediener, die eine knapp gehaltene Anleitung wünschen, stellt die Plattform Suchfunktionen in einer intuitiven Oberfläche bereit.
Dr. Marie Dupont bringt den Nutzen gut auf den Punkt: „Semantische Videosuche verwandelt Videoüberwachung von einem passiven Aufzeichnungsinstrument in ein aktives Intelligenz-Asset. Durch die Ermöglichung natürlicher Sprachabfragen demokratisiert sie den Zugriff auf Videodaten und beschleunigt die Reaktionszeiten bei Vorfällen.“ Dieses Zitat erklärt, warum Ermittlungsteams semantische Werkzeuge schätzen und warum viele Sicherheitsteams sie einführen. Mehr dazu, wie forensische Suche in Verkehrsbereichen funktioniert, finden Sie in unserem Artikel zu forensischen Durchsuchungen in Flughäfen: Forensische Durchsuchungen in Flughäfen.
Schließlich hilft das neue Schnellsuch-Tool, Ergebnisse ohne langwierige Einrichtung zu fokussieren. Da das Suchtool Ihnen hilft, bestimmte Momente anzuvisieren, verbringen Benutzer weniger Zeit damit, Kamerastreams zu öffnen. Auf diese Weise hilft intelligente Suche, Beweise schneller zu finden und gleichzeitig den grundlegenden Suchworkflow zu vereinfachen.
Schneller ermitteln mit semantischer Videosuche
Semantische Videosuche kann Ermittlungen beschleunigen, indem die Suche selbst schneller und zuverlässiger wird. In Testreihen berichteten Organisationen von einer 50%igen Steigerung der Genauigkeit von Videosuchergebnissen bei Verwendung semantischer Suche im Vergleich zu traditionellen, metadata-basierten Methoden, was weniger falsche Spuren und produktivere Fallbearbeitungszeiten bedeutet (Quelle). Zusätzlich geben Produktunterlagen an, dass semantische Videosuche die Zeit zur Auffindung relevanter Aufnahmen um bis zu 70% reduzieren kann (Statistik). Diese Verbesserungen sind messbar und wiederholbar.
Echtzeit-Indizierung ist wichtig. Moderne Systeme können Live-Streams indizieren, sodass eine Schnellsuche in der Wiedergabe nahezu sofortige Ergebnisse liefert, selbst über sehr große Archive hinweg. Diese Fähigkeit ermöglicht Ermittlern, eine Schnellsuche durchzuführen und dann direkt zum exakten Moment des Ereignisses zu springen. Dadurch können Teams Fälle schneller abschließen, weil sie nur relevante Clips ansehen. Für große Standorte erlauben Föderation und zentrale Indizierung, über mehrere Standorte hinweg zu suchen, ohne manuelle Aggregation. Dieser Ansatz unterstützt komplexe Mehrkameravorfälle und verkürzt die Ermittlungszeit.
Darüber hinaus treiben Analysen die Präzision voran. Tiefe neuronale Modelle analysieren Frames und Metadaten, um interessante Szenen hervorzuheben. Diese Modelle liefern Attribut-Tags wie Kleidungfarbe und Fahrzeugtyp, die Ermittlern helfen, ihre Videosuche gezielt und schneller zu gestalten. Für die Vorfallreaktion, die Personen oder Objekte von Interesse finden muss, beschleunigt dieses Detail die Identifikation und verringert die manuelle Sichtungszeit. Die Kombination aus schneller Indizierung und genauer Klassifikation hilft Ihnen, Ihr Video in stressigen Ermittlungen gezielt zu durchsuchen.
Schließlich profitieren Teams, die eine Security Center SaaS- oder On-Prem-Instanz nutzen, von nahezu Echtzeitsuche. Unabhängig davon, ob ein Standort einen Cloud-Service oder ein lokales Video-Management-System verwendet, reduziert semantische Indizierung die Zeit bis zur Einsicht und hilft Ermittlungsteams, Fälle schneller zu lösen (Deep-Learning-Referenz).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Ermittlungsanwendungsfälle in verschiedenen Branchen
Semantische Suche unterstützt viele Arten von Ermittlungen. Im Verkehrswesen nutzen Sicherheitsteams kontextbezogene Abfragen, um verdächtiges Verhalten zu finden oder verlorene Gegenstände zu lokalisieren. Zum Beispiel können Bediener nach „Person, die eine Tasche an einem Gate zurücklässt“ suchen und dann in der genauen Timeline über mehrere Kameras springen. Flughäfen kombinieren häufig Kennzeichenerkennung mit semantischen Tags, um Fahrzeuge in und aus Zonen zu verfolgen. Mehr zu automatischen Fahrzeug- und Kennzeichen-Workflows finden Sie in unserer ANPR-Ressource: ANPR/LPR an Flughäfen.
Auch Einzelhandelsteams profitieren. Sie nutzen semantische Indizierung, um Kundenwege zu untersuchen, Heatmaps zu erzeugen und Ladenlayouts zu optimieren. In Verbindung mit Personenzählung und Belegungsanalysen verbessern diese Erkenntnisse Abläufe und Kundenströme. Die Plattform kann Personen und Objekte von Interesse identifizieren und diese Informationen dann mit Ein- und Austrittszeiten korrelieren, um Kassiervorgänge zu modellieren. Für evidenzbasierte Layoutänderungen bietet das System intuitive Funktionen, die die Analyse für nicht-technische Mitarbeiter vereinfachen.
Die Strafverfolgung nutzt semantische Suche für Ermittlungsarbeit. Ermittler können nach „rotes Fahrzeug, das nach Mitternacht einfährt“ suchen und Clips vom gesamten Standort erhalten. Diese Fähigkeit, Beweise in einfachen Begriffen zu suchen, ermöglicht es Beamten, Hinweise ohne spezielle Markierungen zu finden. Für Flughäfen und Verkehrsknotenpunkte passt semantische Suche gut zu Perimeter- und Einbruchserkennung, um die Vorfall-Triage zu beschleunigen. Beispiele für Perimeter- und Einbruchs-Workflows finden Sie auf unserer Seite zur Einbruchserkennung in Flughäfen: Einbruchserkennung in Flughäfen.
In allen Sektoren wiederholen sich dieselben Themen. Semantische Suche hilft Ihnen, Ihr Video dann gezielt zu durchsuchen, wenn Zeit eine Rolle spielt. Sie reduziert manuelle Sichtung, unterstützt föderierte Suchen über mehrere Standorte und verbessert die Chance, Fälle schnell zu klären. Folglich werden Videoermittlungen weniger zu einer bloßen Datenbeschaffung und mehr zu umsetzbaren Erkenntnissen.
Ermöglichen Sie Sicherheitsteams natürliche Sprachabfragen
Natürliche Sprachabfragen verändern, wer Ermittlungen durchführen kann. Früher konnten nur geschulte Analysten Aufnahmen taggen und komplexe Abfragen erstellen. Jetzt kann ein Sicherheitsbediener eine kurze Beschreibung eintippen und den Clip finden. Die neue intelligente Oberfläche beseitigt die Notwendigkeit für Spezialschulungen. Das Ergebnis ist, dass mehr Mitarbeitende grundlegende Ermittlungen durchführen und schnell situativen Kontext gewinnen können.
Dr. Marie Dupont hob diese Veränderung hervor: „Semantische Videosuche verwandelt Videoüberwachung von einem passiven Aufzeichnungsinstrument in ein aktives Intelligenz-Asset.“ Diese Aussage fasst zusammen, wie die Suche Ihnen hilft, wichtige Details zu entdecken und warum Sicherheitsteams intuitive Werkzeuge schätzen. Da die Oberfläche Freitextabfragen unterstützt, müssen Ermittlungsteams keine komplexen Metadatenschemata lernen oder technische Dokumentation lesen, bevor sie beginnen.
Außerdem kann dieser Ansatz Feldteams stärken. Zum Beispiel kann ein Wachmann an einem entfernten Tor eine Schnellsuche durchführen, um eine Identität zu bestätigen oder den genauen Moment zu finden, in dem ein Fahrzeug vorbeifuhr. Die Technologie verbindet sich mit Zutrittskontrollprotokollen und anderen Systemen, sodass eine Abfrage eine kontextbezogene Antwort liefert, nicht nur einen Clip. Auf diese Weise basiert die Lösung auf intelligenter Automatisierung und bleibt dennoch durch klare Richtlinien und Prüfpfade kontrolliert.
Schließlich reduziert die Suche die kognitive Belastung während Vorfällen. Bediener erhalten priorisierte Ergebnisse und empfohlene nächste Schritte, die helfen, Fälle schneller abzuschließen. Das System unterstützt auch einen Modus für „gezielte Schnellrecherche“ in hochdruck Situationen, der die wahrscheinlichsten Clips zuerst präsentiert, sodass Teams ohne Verzögerung handeln können.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Vereinheitlichung von Videodaten und Metadaten in einer Plattform
Ein einheitlicher Ansatz hilft Teams, schneller zu arbeiten. Eine einheitliche Sicherheitsplattform verbindet Live-Streams, archiviertes Filmmaterial und Alarmmetadaten in einer Oberfläche. Dieses Design reduziert das Hin- und Herschalten zwischen Systemen und hilft Ihnen, Beweise von einem einzigen Dashboard aus zu finden. In der Praxis sehen Bediener Alarme, Karten und Suchergebnisse in einer Ansicht, sodass sie Fälle lösen können, ohne mehrere Tools zusammenzuführen.
Sowohl Security Center SaaS-Angebote als auch On-Prem-Bereitstellungen profitieren von diesem einheitlichen Modell. Föderationsfunktionen erlauben einem zentralen Team, verteilte Standorte abzufragen, während die Daten dort lokal bleiben, wo es erforderlich ist. Diese Architektur unterstützt mehrere Standorte und erfüllt strenge Datenrichtlinien. Viele Organisationen bevorzugen einen hybriden Ansatz, der ihnen erlaubt, Betriebsmittel zu vereinheitlichen und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Aufnahmen zu behalten.
Die Integration mit Zutrittskontrolle und Einbruchserkennung multipliziert den Nutzen. Wenn beispielsweise ein Zutrittsereignis auftritt, kann das System eine Timeline automatisch befüllen und den exakten Moment anzeigen, an dem eine Zutrittskarte verwendet wurde. Ebenso können Kennzeichenerkennungs-Tags über Fahrzeugspuren gelegt werden, um die Nachverfolgung zu vereinfachen. Details zu Kennzeichen-Workflows finden Sie in unserer Ressource zur Fahrzeugerkennung und -klassifizierung an Flughäfen: Fahrzeugerkennung und Klassifizierung an Flughäfen.
Schließlich unterstützt die Plattform offene Architektur. Dieses Design stellt sicher, dass technische Dokumentation und APIs für Systemintegratoren und SaaS-Anwender verfügbar sind. Da die Architektur offen ist, können Teams Best-of-Breed-Analytik kombinieren und die Kontrolle über Modelle und Daten behalten. Dieser Ansatz hilft Organisationen, Compliance-Anforderungen in der EU und darüber hinaus zu erfüllen und gleichzeitig von fortgeschrittenen Suchfunktionen zu profitieren.
Automatisierung der Videoindizierung mit KI
Automatisierung ist wichtig, weil manuelles Tagging nicht skaliert. Deep-Learning-Modelle automatisieren den Indizierungsprozess. Convolutional- und rekurrente neuronale Netze verarbeiten räumliche und zeitliche Daten, um Szenen zu kennzeichnen. Diese Modelle unterstützen Objekterkennung, Attributerkennung und Verhaltensanalyse. Für einen technischen Überblick zu relevanten Modellen siehe diese Übersichtsarbeit zu Deep Learning für Vorhersage- und Sequenzaufgaben (Referenz).
Funktionen umfassen die Erkennung von Personen und Fahrzeugen, die Erkennung von Kleidung oder Fahrzeugtypen sowie Alarme für Verhaltensweisen wie Herumlungern oder Menschenansammlungen. Das System kann Personen und Objekte identifizieren und dann Personen oder Objekte von Interesse zur Überprüfung markieren. Kontinuierliches Modelltraining verbessert die Leistung für standortspezifische Klassen. Edge- und Cloud-Deployment-Optionen ermöglichen es Teams, zu wählen, wo die Verarbeitung stattfindet, um Richtlinien- und Latenzziele zu erfüllen.
Automatisierung verbessert auch das Ermittlungserlebnis. Ermittler können beispielsweise nach einem bestimmten Attribut suchen und erhalten Ergebnisse nach Relevanz sortiert. Die Timeline und die zugehörigen Metadaten heben den exakten Moment hervor, an dem ein Ereignis auftrat. Diese Funktion hilft Teams, Personen und andere Hinweise schneller zu finden und reduziert die Zeit, die für das Durchscrubbing von Stunden Videomaterial aufgewendet wird. In der Praxis ermöglichen Automatisierung und angewandte Analytik den Teams, Videoermittlungen mit deutlich höherer Geschwindigkeit und Konsistenz durchzuführen.
Schließlich erhalten Bediener, da unsere Firma visionplatform.ai sich auf Reasoning-Layer und On-Prem-Vision-Language-Modelle konzentriert, Erklärungen zusammen mit Alarmen. Diese Kombination aus automatisierter Indizierung und menschenfreundlichen Beschreibungen hilft Teams, Entscheidungen zu treffen, die reproduzierbar und prüfbar sind. Sie unterstützt auch zukünftige Fähigkeiten wie agentengesteuerte Aktionen und kontrollierte Autonomie basierend auf intelligenter Automatisierung.
FAQ
Was ist semantische Videosuche?
Semantische Videosuche verwendet KI, um Video nach Bedeutung statt nach Tags oder Zeitstempeln zu indizieren. Sie ermöglicht es Nutzern, eine freie-text Beschreibung einzugeben und relevante Clips über Kameras und Zeiträume hinweg abzurufen.
Wie beschleunigt semantische Suche Ermittlungen?
Semantische Indizierung reduziert die Zeit, um relevantes Material zu finden, indem Clips hervorgehoben werden, die Beschreibungen entsprechen und nicht nur Dateieigenschaften. In Testreihen berichteten Organisationen sowohl über schnellere Ergebnisse als auch über höhere Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen Suchen (Quelle).
Können nicht-technische Mitarbeiter Suchen durchführen?
Ja. Natürliche Sprachabfragen ermöglichen es Wächtern und Vorgesetzten, Clips ohne Spezialausbildung zu finden. Die Oberfläche bietet intuitive Funktionen und vorgeschlagene Abfragen, um neuen Nutzern zu helfen.
Funktioniert semantische Suche über mehrere Kameras?
Ja. Föderation und zentrale Indizierung ermöglichen Teams, über mehrere Kameras und Standorte hinweg gleichzeitig zu suchen. Diese Fähigkeit unterstützt Mehrkamerafälle und die Überwachung im Stadtskalafall.
Wie genau sind die Erkennungen?
Die Genauigkeit variiert je nach Modell und Standort, aber Pilotbereitstellungen zeigten bis zu 50% Verbesserung der Suchgenauigkeit gegenüber metadata-basierten Methoden (Studie). Durch kontinuierliches Training verbessert sich die Erkennung über die Zeit.
Kann semantische Suche mit Zutrittskontrollprotokollen integriert werden?
Ja. Integrationen mit Zutrittskontrolle und anderen Systemen erzeugen kontextualisierte Timelines, die Ein- und Austrittsereignisse neben Video anzeigen. Das hilft Ermittlungsteams, Video und Systemereignisse schnell zu korrelieren.
Wird das Video in der Cloud verarbeitet?
Bereitstellungsoptionen umfassen Cloud, On-Prem und Hybrid. Viele Organisationen bevorzugen On-Prem-Verarbeitung aus Compliance-Gründen. visionplatform.ai unterstützt On-Prem-Vision-Language-Modelle, um Video und Modelle in der Umgebung zu halten.
Welche Arten von Analytik werden verwendet?
Systeme verwenden Objekterkennung, Attributerkennung und Verhaltensanalytik. Convolutional- und rekurrente Modelle extrahieren räumliche und zeitliche Merkmale, um reichhaltige Metadaten zu erstellen (Forschung).
Kann semantische Suche helfen, Kennzeichen zu finden?
Ja. Kennzeichenerkennung kann mit semantischen Tags kombiniert werden, um Fahrzeuge zu verfolgen und nach Kennzeichen oder Fahrzeugtypen über Timelines hinweg zu suchen.
Wo kann ich mehr über die Integration semantischer Suche erfahren?
Konsultieren Sie die technische Produktdokumentation und Benutzerhandbücher für Ihr VMS. Für praktische Beispiele in Verkehrsumgebungen lesen Sie unsere Ressourcen zur Personenerkennung und zur Fahrzeugerkennung: Personenerkennung an Flughäfen und Fahrzeugerkennung und Klassifizierung an Flughäfen.
