KI-Video in Network Optix NX für Videoverwaltung der nächsten Generation
KI hat moderne VMS neu geformt und treibt Wachstum in jedem Sektor voran, der auf visuelle Überwachung und Analyse angewiesen ist. Beispielsweise wird der Markt für KI in Videoanalytik voraussichtlich bis 2028 11,5 Milliarden USD erreichen, was eine deutliche Nachfrage nach intelligenteren Systemen und verbesserten betrieblichen Ergebnissen zeigt 11,5 Milliarden USD bis 2028. Network Optix entwickelt Lösungen, die diese Fortschritte in reale Einsätze bringen, und die Plattform von Network Optix übernimmt flexible KI-Modelle, um Objekte, Szenen und Verhaltensweisen in Live-Feeds zu klassifizieren. Das Ergebnis sind schnellere Vorfallsüberprüfungen und weniger verschwendete Ressourcen aufgrund von Fehlalarmen.
NX Witness integriert Objektklassifizierung und Verhaltensmodelle, sodass Teams sich auf automatisierte Hinweise und Kontext verlassen können. Die Software erkennt Personen, Fahrzeuge und atypische Bewegungen und reduziert manuelle Prüfungen. In vielen betrieblichen Umgebungen haben Verbesserungen in der Videoverarbeitung den Durchsatz um über 50 % erhöht, sodass nahezu in Echtzeit auf kritische Ereignisse reagiert werden kann Geschwindigkeit der Videoverarbeitung um über 50 % gesteigert. Diese Gewinne sind wichtig in Flughäfen, Campus und Stadtprojekten, wo ein einzelnes Ereignis viele Kameras und Entscheidungsträger betreffen kann.
Network Optix und NX arbeiten zusammen, um Videoverwaltung der nächsten Generation zu ermöglichen, die skalierbar, robust und einfacher zu bedienen ist. Der NX-Ansatz hilft Sicherheitsteams, Fehlalarme zu reduzieren und Ermittlungen zu beschleunigen, und unterstützt Integrationen mit Edge-Geräten, sodass Arbeitslasten effizient bleiben. Für Benutzer, die On-Premise-Wahl und Kontrolle benötigen, ergänzt Visionplatform.ai dieses Modell, indem bestehende CCTV in ein operatives Sensornetz verwandelt wird und Trainingsdaten lokal gehalten werden, um EU-Anforderungen zu erfüllen. Visionplatform.ai kann auch auf denselben Edge-Knoten laufen, die NX-Deployments antreiben, und hilft beim Aufbau von Betriebs-Dashboards, die über traditionelle Alarmbehandlung hinausgehen.
Ob Sie also einen Multi-Site-Campus oder eine einzelne Anlage betreiben, die Kombination aus NX und angepassten KI-Tools schafft eine Umgebung, in der Alarme aussagekräftig und Ermittlungen schnell sind. Kurz gesagt: Next-Gen-Videoverwaltung nutzt intelligente Videoanalyse, um Ereignisse zu erkennen und zu priorisieren, und hilft Teams, mit Zuversicht und Geschwindigkeit zu handeln.
Videoanalyse-Funktionen zur Erkennung und Analyse für Echtzeit-Einblicke
NX Witness liefert wesentliche Videoanalyse-Funktionen, die vor Ort und in großem Maßstab zählen. Zu den Hauptfunktionen gehören Objekterkennung, Klassifizierung und Mustererkennung. Die Plattform kann Personen und Fahrzeuge automatisch erkennen und unterstützt Verhaltensweisen wie Herumlungern und Bildung von Menschenansammlungen. Diese Analysen reduzieren die manuelle Überprüfungszeit und ermöglichen es Teams, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Forschung zeigt beispielsweise, dass Videoanalytik die Entscheidungsfindung um bis zu 30–40 % verbessern kann die Entscheidungsfindung um bis zu 30–40 % verbessern.
Das System kombiniert Edge-Inferenz und zentrale Verarbeitung, sodass jede Kamera als Sensor fungiert und jeder Feed zu einem größeren Bild beiträgt. NX unterstützt fortgeschrittene Videomodelle und kann über Hunderte von Video-Feeds skaliert werden. Wenn ein ungewöhnliches Muster auftritt, erhalten Analysten kontextuelle Marker und Metadaten, damit sie Vorfälle schneller priorisieren können. Die Fähigkeit der Plattform, aufgezeichnetes Material und Live-Streams, die im NX-System aufgezeichnet sind, zu analysieren, hilft bei der Überprüfung von Sequenzen und der Korrelation von Zeitstempeln ohne Rätselraten.
In der Praxis erkennen die intelligenten Video-Routinen der Plattform Fahrzeugdetektion und Personen-Zählung und können Regeln für Ermittlungs-Workflows auslösen. Sie können NX verwenden, um ein Objekt über mehrere Kameras zu verfolgen, und die Ergebnisse in Back-End-Analysen oder BI-Systeme integrieren. Für Umgebungen, die hohe Genauigkeit erfordern, ergänzt der Ansatz von Visionplatform.ai NX, indem er flexibles Nachtrainieren von Modellen mit privaten Datensätzen anbietet und strukturierte Ereignisse für Betriebs-Dashboards streamt. Dadurch wird die kombinierte Lösung analytisch und in Echtzeit handlungsfähig.
Schließlich unterstützt das NX-Ökosystem Drittanbieter-Modelle und APIs, sodass Ingenieure die Funktionen erweitern können. Die praktische Folge ist klar: Fortgeschrittene Videoanalytik in NX Witness verwandelt rohe Kameradaten in nutzbare Erkenntnisse und ermöglicht es Teams, mit Klarheit und Geschwindigkeit zu handeln, wenn Sekunden zählen.
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KI-gesteuerte Überwachung und Alarmierung im NX-System integrieren
Um KI-gesteuerte Überwachung in den NX-Workflow zu integrieren, definieren Sie zunächst Ziele und ordnen Sie Kameras Überwachungszonen zu. Installieren oder aktivieren Sie dann die gewählten Modelle und testen Sie sie an repräsentativem Filmmaterial. Sorgfältig konfigurierte Verhaltensregeln und Schwellenwerte machen das System nützlich; stellen Sie Timer für Herumlungern ein, spezifizieren Sie minimale Objektgrößen für Fahrzeugerkennung und justieren Sie Zählzonen für Personen. Dieser Schritt stellt sicher, dass das System bei Erkennung eines Ereignisses Kontext statt Rauschen liefert.
NX unterstützt die automatische Generierung von Alarmen und Benachrichtigungen und kann Alarme an externe Systeme weiterleiten. Für die Automatisierung nutzen Sie NXs robuste apis und Webhooks, um Ereignisse an Ihr SIEM, Ihr Operations-Dashboard oder Messaging-Plattformen zu leiten. Visionplatform.ai kann Ereignisse auch über MQTT veröffentlichen, sodass Alarme zu operativen Signalen werden und Geschäftssysteme visuelle Daten über die Sicherheitsüberwachung hinaus nutzen können. Der kombinierte Ansatz hilft Teams, Aufgaben zu automatisieren und Video in breitere Workflows zu integrieren.
Reduzieren Sie Fehlalarme, indem Sie Modelle kombinieren und Szenenkalibrierung sowie saisonales Nachtraining verwenden. Beispielsweise können Sie eine zweistufige Regel verwenden: Bestätigen Sie zuerst die Erkennung durch Klassifizierung und validieren Sie dann Bewegungsmuster über einen Schwellenzeitraum. Konfigurieren Sie Alarme so, dass sie Schnappschüsse, Konfidenzwerte und kurze Videoclips enthalten, damit Operatoren schneller und besser entscheiden können. Tests mit echtem Filmmaterial und iterative Feinabstimmung führen zu zuverlässigerer Erkennung und stärken das Vertrauen der Operatoren.
Für die großflächige Bereitstellung planen Sie Netzwerkbandbreite und Edge-Compute so, dass die Analytik schnell bleibt. Netzwerkqualität beeinflusst KI-Ergebnisse, und Studien heben hervor, dass Netzwerkqualität und Latenz entscheidend sind für die pünktliche Bereitstellung von Analysen Netzwerkqualität und Latenz sind entscheidend. Indem Teams diese Schritte befolgen, können sie ein integriertes Überwachungssystem aufbauen, das sowohl praktisch als auch zukunftssicher ist. Verwenden Sie Demo-Durchläufe, protokollieren Sie Ereignisflüsse und verfeinern Sie Schwellenwerte, damit die NX-Installation zu einem effektiven Sensorgitter wird.
NX Desktop Client für in NX aufgezeichnete Videostreams konfigurieren
Richten Sie den NX Desktop Client ein, um die Analysen auf aufgezeichneten Videos optimal zu nutzen. Beginnen Sie damit, sicherzustellen, dass der Desktop das unterstützte Betriebssystem ausführt und Netzwerkzugang zum Server hat. Fügen Sie Benutzerkonten hinzu und setzen Sie Berechtigungen, sodass Prüfer nur das Material sehen, das sie benötigen. Aktivieren Sie dann Metadaten-Overlays und Timeline-Markierungen, damit Analyseereignisse direkt in den Wiedergabesteuerungen erscheinen. So können Ermittler ohne manuelles Vor- und Zurückspulen zu relevanten Momenten springen.
Der NX-Desktop unterstützt konfigurierbare Layouts, Filter und Exporte, die die Überprüfung effizient machen. Erstellen Sie Arbeitsbereiche, die mehrere Kameras anzeigen, und fügen Sie Suchfelder für Erkennungen wie Fahrzeugerkennung oder Personenzählung hinzu. Verwenden Sie Exportvoreinstellungen, um Konfidenzdaten und Ereignismetadaten einzuschließen, sodass nachgelagerte Analysetools Ergebnisse einlesen können. Im NX-System aufgezeichnete Streams sind indexiert und können nach Zeit, Ereignistyp oder Objektklasse abgefragt werden. Das ermöglicht schnellere Rekonstruktionen von Vorfällen und wiederholbare forensische Suchen forensische Suche.
Um Ermittlungs-Workflows zu straffen, passen Sie den Client so an, dass nur relevante Ereignisse angezeigt werden, und legen Sie Hotkeys für schnelle Clip-Exporte fest. Der Desktop unterstützt auch Drittanbieter-Plugins und SDKs, sodass Sie Wiedergabefunktionen erweitern oder mit Analyse-Engines integrieren können. Für Teams, die sich auf Flughäfen und stark frequentierte Orte konzentrieren, fügen Sie Auslastungs-Heatmaps und Ebenen für Ausrutschen/Stolpern/Stürze hinzu, um Menschenströme und Sicherheitsvorfälle zu überprüfen Auslastungsanalyse. Das erhöht die Lagekenntnis und macht den Desktop zu einem operativen Werkzeug, nicht nur zu einem Recorder.
Schließlich kombinieren Sie Desktop-Überprüfung mit Vor-Ort-Ermittlungen. Exportieren Sie Clips mit eingebetteten Metadaten und teilen Sie sie mit Einsatzkräften vor Ort. Verwenden Sie diese Exporte, um Modelle zu trainieren oder Erkennungs-Schwellenwerte zu verfeinern. Mit der richtigen Einrichtung wird der NX-Desktop zu einem Multiplikator für Ermittler und hilft Organisationen, gespeichertes Material in unmittelbaren betrieblichen Nutzen zu verwandeln.
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Analytik über die HTTP-REST-API integrieren und zugehörige Ereignisbenachrichtigungen konfigurieren
NX bietet umfangreiche HTTP-REST-Endpunkte, sodass Integratoren Analytik-Metadaten und Ereignispayloads abrufen können. Verwenden Sie die API, um Ereignislisten zu ziehen, Konfidenzwerte abzurufen und kurze Videoclips zu erhalten, wenn ein Ereignis erkannt wird. Ordnen Sie jedem Ereignis einen zugehörigen Ereignisnamen zu, damit nachgelagerte Systeme die Bedeutung der Payload kennen. Markieren Sie eine Erkennung beispielsweise als „perimeter_breach“ oder als „vehicle_enter“ und fügen Sie Koordinaten und Zeitstempel hinzu. Das macht es SIEMs und Betriebs-Dashboards einfach, auf die Alarme zu reagieren.
Um Benachrichtigungs-Workflows zu automatisieren, bauen Sie eine Brücke, die auf Ereignisse hört und diese dann in Messaging-Queues oder MQTT-Streams postet. Die NX-Produkte über das HTTP-REST-Muster ermöglichen es, geparste Ereignisse direkt an Geschäftssysteme weiterzuleiten, und Visionplatform.ai unterstützt die Veröffentlichung strukturierter Ereignisse, sodass Kameras als Sensoren in den Betriebssystemen fungieren. Wenn ein Ereignis erkannt wird, fügen Sie den zugehörigen Ereignisnamen, einen Schnappschuss und einen Konfidenzwert hinzu. Dieser Ansatz reduziert Mehrdeutigkeiten und beschleunigt automatisierte Reaktionen.
Die Zuordnung muss konsistent sein. Erstellen Sie eine Namenskonvention und dokumentieren Sie die Zuordnung in Ihrer Integrationsschicht. Verwenden Sie Retry-Logik für vorübergehende Netzwerkprobleme und protokollieren Sie alle Zustellungen für Audit- und Compliance-Zwecke. Verwenden Sie die API, um aufgezeichnete Ereignisse nach Typ abzufragen, damit Sie Analysen auf historischen Daten durchführen können. Diese Architektur unterstützt Multi-Site-Deployments und hilft Teams, ohne Informationsverlust zu skalieren.
Testen Sie schließlich den End-to-End-Pfad mit Demo-Ereignissen und Live-Validierung. Überprüfen Sie, dass Ereignisse die richtigen nachgelagerten Workflows auslösen und dass Benachrichtigungen innerhalb der erwarteten Zeitfenster eintreffen. Eine robuste Integration reduziert manuelle Übergaben und ermöglicht es Sicherheits- und Betriebsteams, sich auf die Reaktion zu konzentrieren. Verwenden Sie die API und zugehörige Ereignisnamen-Zuordnungen, um Ihre Videoanalyse-Lösung über die HTTP-REST-API vorhersehbar und handlungsfähig zu machen.
Verwandte Artikel für Einblicke in die KI-Videoanalyse der nächsten Generation
Für vertiefende Lektüre stellen Sie technische Leitfäden, Whitepapers und Fallstudien zusammen, die zu Ihrem Anwendungsfall passen. Beginnen Sie mit Hersteller-Whitepapers zu fortgeschrittener Analytik und ergänzen Sie diese durch Bereitstellungsnotizen zu Edge-Computing und Skalierung. Nützliche Ressourcen sind praktische Tutorials zu fortgeschrittenen KI-Videoanalyse-Konfigurationen in NX Witness und Fallstudien, die betriebliche Verbesserungen hervorheben. Für Flughäfen sehen Sie Beispiele zur Personenerkennung und ANPR, die zeigen, wie Analytik Passagierfluss und Fahrzeugabfertigung unterstützen kann Personenerkennung an Flughäfen und ANPR/LPR an Flughäfen. Diese Ressourcen helfen Teams, erprobte Muster zu implementieren und häufige Fallstricke zu vermeiden.
Lesen Sie außerdem Hersteller-Blogs über Edge- und Cloud-Abwägungen, denn die richtige Architektur balanciert Datenschutz, Kosten und Leistung. Experten weisen darauf hin, dass KI in Video eine starke Netzwerkauslegung und latenzarme Verbindungen erfordert, um Analytik-Workloads zu tragen Netzwerkleistung ist entscheidend. Für diejenigen, die eine praxisorientierte Anleitung benötigen, folgen Sie Tutorials, die zeigen, wie man Regeln konfiguriert und Ereignisse für BI- und SCADA-Systeme exportiert. Diese Tutorials enthalten oft Schritt-für-Schritt-Beispiele zum Konfigurieren von Bewegungserkennung und zum Zuordnen von Alarmnamen, damit die Integration sitesübergreifend konsistent bleibt.
Planen Sie schließlich zukunftssichere Bereitstellungen, indem Sie modulare Architekturen verwenden und Datenschutzmodelle validieren. Der EU AI Act und Datenschutzvorschriften bedeuten, dass On-Prem-Inferenz und prüfbare Protokolle häufig vorzuziehen sind. Visionplatform.ai bietet einen ergänzenden Weg, indem Modelle und Trainingsdaten lokal gehalten und Ereignisse für Betrieb und Analysen gestreamt werden. Nutzen Sie diese verwandten Artikel, um eine Roadmap zu erstellen und Best Practices zu übernehmen, die Ihre Videoanalyse-Lösung resilient und skalierbar machen.
FAQ
Was ist NX Witness und wie nutzt es KI?
NX Witness ist eine Videoverwaltungsplattform, die intelligente Modelle für Objekterkennung und Verhaltensanalyse integriert. Sie nutzt KI, um Personen und Fahrzeuge zu klassifizieren und Ereignisse für schnellere Überprüfungen zu priorisieren.
Wie integriere ich Drittanbieter-Analytik in das NX-System?
Sie können Analytik über die HTTP-REST-API von NX und Webhooks sowie über die Plugin- und SDK-Optionen der Plattform integrieren. Die Zuordnung von Ereignissen mit einem konsistenten zugehörigen Ereignisnamen hilft nachgelagerten Systemen, Benachrichtigungen zuverlässig zu verarbeiten.
Kann ich Analytik am Edge betreiben, um Bandbreite zu reduzieren?
Ja. Edge-Inferenz ermöglicht die Analyse von Video am Entstehungsort, reduziert die Netzwerklast und hält sensible Daten vor Ort. Edge-Verarbeitung beschleunigt außerdem die Alarmierung bei zeitkritischen Ereignissen.
Wie reduziere ich Fehlalarme in Analytik-Benachrichtigungen?
Reduzieren Sie Fehlalarme durch Feinabstimmung der Schwellenwerte, Kombination von Klassifizierungsprüfungen und Kalibrierung der Zonen für jede Kamera. Regelmäßige Tests mit realistischer Aufzeichnung und iteratives Nachtraining verbessern die Genauigkeit im Laufe der Zeit.
Welche Daten kann die NX HTTP-REST-API für jedes Ereignis zurückgeben?
Die API liefert Metadaten wie Zeitstempel, Objektklasse, Konfidenzwerte und optionale Clip-Referenzen. Sie können diese Daten nutzen, um Workflows zu automatisieren und Analytik-Dashboards zu speisen.
Wie ergänzt Visionplatform.ai NX-Deployments?
Visionplatform.ai verwandelt CCTV in operative Sensoren und bietet On-Prem-Modeltraining sowie Event-Streaming für betriebliche Anwendungsfälle. Das hilft Teams, Daten lokal zu halten und Ereignisse an BI- und SCADA-Systeme zu veröffentlichen.
Ist es möglich, Analyseereignisse für Compliance-Audits zu exportieren?
Ja. Die meisten Plattformen unterstützen den Export von Ereignisprotokollen, Videoclips und Konfidenzdaten für Audits. Die Aufbewahrung von Nachweisen über gelieferte Benachrichtigungen hilft bei der Erfüllung regulatorischer und interner Prüfanforderungen.
Welche Netzwerküberlegungen beeinflussen die Leistung von KI-Analytik?
Netzwerklatenz und -durchsatz beeinflussen direkt die Aktualität der Analytik. Eine robuste Netzwerkauslegung und latenzarme Verbindungen sind entscheidend, damit Ereignisse verarbeitet und Benachrichtigungen pünktlich zugestellt werden.
Kann ich Erkennungsklassen für standortspezifische Anforderungen anpassen?
Viele Analytik-Lösungen erlauben benutzerdefinierte Klassen oder Nachtraining mit eigenem Filmmaterial, was die Erkennung für spezielle Objekte verbessert. Anpassungen sind wichtig für Standorte mit speziellen Zielen oder ungewöhnlichen Hintergründen.
Wie skaliere ich Analytik über Multi-Site-Deployments?
Verwenden Sie ein modulares Design mit Edge-Knoten und zentraler Koordination und standardisieren Sie Ereignisbenennungen über alle Standorte. Automatisieren Sie Bereitstellungen mit Skript-Konfigurationen und überwachen Sie die Systemgesundheit, um eine konsistente Leistung zu gewährleisten.
