Chapter 1: axis devices and axis camera
Los dispositivos y sensores de Axis forman la columna vertebral de los despliegues modernos y funcionan en estrecha colaboración con VMS y herramientas de terceros. Para las organizaciones que necesitan una gestión de vídeo robusta, la elección del dispositivo afecta la calidad de captura, la riqueza de metadatos y la retención a largo plazo. Axis Communications diseña familias de productos que abarcan cámaras edge, controladores de puertas y codificadores. Como resultado, los sitios pueden desplegar sistemas compatibles con la mayoría del hardware de Axis manteniendo los flujos de trabajo coherentes. En muchas instalaciones, el servidor de grabación se ejecuta junto con analítica en el edge, y los administradores eligen dispositivos que coincidan con la capacidad del servidor y los límites de ancho de banda.
Al planificar para uso forense, piense en la calidad de imagen, la tasa de cuadros y los metadatos. La captura de cámaras de alta resolución mejora la identificación. Al mismo tiempo, los metadatos se basan en esquemas de Axis en muchas integraciones, lo que hace que la indexación y la búsqueda sean más fiables. Una integración estrecha con el VMS y la analítica reduce las lagunas entre eventos y fotogramas de vídeo. Por ejemplo, visionplatform.ai añade una capa de razonamiento sobre el vídeo para que los operadores puedan interpretar las detecciones y luego actuar. Si desea aprender cómo funciona la búsqueda forense en lenguaje natural en un entorno aplicado, consulte nuestra guía sobre búsqueda forense en aeropuertos que muestra flujos de trabajo y resultados prácticos.
El presupuesto y la escala importan. Milestone y otras plataformas VMS aceptan flujos de muchos dispositivos, pero debería confirmar la compatibilidad antes de la compra. Usar una mezcla de cámaras fijas y PTZ puede reducir los puntos ciegos. Además, considere el complemento Axis Optimizer Forensic Search cuando necesite acelerar la creación de índices en grandes archivos. El escalonado de almacenamiento y las políticas de retención controlan los costes. Por último, planifique una cadena de custodia segura para que el vídeo grabado pueda transferirse o compartirse según la política. Estos pasos hacen posible capturar metraje utilizable manteniendo bajo el coste operativo.
Chapter 2: forensic search and smart search with ai
La búsqueda inteligente combina metadatos indexados con IA para permitir que los investigadores encuentren eventos rápidamente. El objetivo es realizar búsquedas a través de líneas temporales sin tener que rebobinar manualmente. La analítica impulsada por IA extrae características como rostros, posturas y matrículas, y luego adjunta etiquetas a las líneas temporales. Este enfoque está diseñado para acelerar las investigaciones forenses para que los equipos clasifiquen rápidamente los clips relevantes. Un proveedor señala que las herramientas de búsqueda avanzada pueden reducir el tiempo de revisión hasta en un 70% frente a la revisión manual (estudio). En la práctica, el sistema puede sugerir una lista corta de clips que coincidan con los criterios de búsqueda y umbrales de confianza.
Los flujos de trabajo de búsqueda forense dependen tanto del procesamiento en el edge como del servidor. Cuando la analítica se ejecuta en el edge, el flujo lleva metadatos enriquecidos al servidor, que luego indexa los datos de búsqueda. Alternativamente, servidores en la nube o on-prem pueden analizar múltiples flujos para construir líneas temporales entre cámaras. El uso de IA también reduce los falsos positivos, ya que los modelos aprenden a ignorar movimientos benignos recurrentes. Los modelos de detección ahora alcanzan alta precisión. Revisiones sistemáticas recientes muestran detección de vídeo falso que supera el 95% en pruebas controladas (investigación).
En un entorno Genetec, axis forensic search for genetec y los componentes de integración de búsqueda forense pueden exponer etiquetas de objetos directamente en la línea temporal del VMS. Esto hace que la búsqueda de objetos y la presentación de miniaturas sea más rápida y sencilla para los operadores. La arquitectura puede evitar la necesidad de servidores de analítica en sitios pequeños, pero aún así permitir escalar cuando sea necesario. Para despliegues más grandes, los servidores de analítica pueden agregar resultados y presentar resultados de búsqueda ordenados dentro del VMS. visionplatform.ai se integra con dichos flujos y proporciona un Vision Language Model que convierte las detecciones en descripciones legibles por humanos, lo que facilita encontrar escenas descritas en inglés simple.
Los expertos enfatizan la verificación como parte del proceso. Como indica Interpol, «Los datos de vigilancia por vídeo están entre los tipos de evidencia digital más valiosos, pero su utilidad depende de métodos robustos de búsqueda forense y verificación para asegurar su fiabilidad en el tribunal» (revisión de Interpol). Por lo tanto, los flujos de búsqueda inteligente combinan etiquetas de IA con comprobaciones de integridad y registros de auditoría para preservar el valor probatorio.
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
La búsqueda de objetos en vídeo grabado depende primero de una clasificación robusta de objetos. Las canalizaciones modernas aplican modelos convolucionales para generar cajas delimitadoras y etiquetas. Basado en Axis object analytics y las capacidades de integración, los sistemas pueden etiquetar fotogramas con clases persona o vehículo y luego indexar esas etiquetas para una recuperación rápida. Los modelos de clasificación de objetos etiquetan personas y vehículos y pueden refinarse además por atributos como el color de la ropa o el tipo de vehículo. En la práctica, puede comenzar pidiéndole al sistema «personas en una escena que llevan camisetas rojas» o «tipo de vehículo que entró después de medianoche».
La clasificación de objetos es más útil cuando se combina con el seguimiento de objetos en movimiento. El seguimiento conecta detecciones a través de fotogramas y diferentes cámaras para que los operadores puedan seguir objetivos entre zonas. Para un sospechoso a pie, una búsqueda de personas o vehículos se ajusta para priorizar pistas de personas y la marcha, mientras que para un coche en movimiento el sistema enfatiza la captura de matrícula y la trayectoria. Los flujos automáticos ANPR/LPR pueden extraer una cadena de matrícula y compararla con bases de datos; vea nuestros ejemplos de ANPR para despliegues en aeropuertos en ANPR y LPR en aeropuertos. Estos ejemplos muestran cómo las lecturas de matrículas aceleran una investigación centrada en vehículos.
Para reducir falsos positivos, ajuste umbrales y ancle las salidas del modelo a la realidad específica del sitio. Utilice configuraciones de sustracción de fondo, compensación de exposición y sensibilidad basada en regiones. Establezca criterios de búsqueda que combinen tiempo, apariencia y movimiento. Cuando analice los datos de resultados de búsqueda, revise una mezcla de clips de alta y media confianza para refinar los umbrales. Para algunos sitios, un conjunto de reglas simple y un solo servidor son suficientes; para otros, la analítica distribuida y hardware adicional ayudan a escalar. El objetivo es hacer que las coincidencias sean fáciles de encontrar a la vez que se preserva la precisión para uso judicial.
Chapter 4: filter footage to refine search results and define area of interest
Una estrategia de filtrado bien diseñada reduce miles de horas a minutos de revisión. Los filtros incluyen ventanas de tiempo, identificadores de cámara, etiquetas de objetos y tamaño del cuadro delimitador. Utilice filtros basados en el tiempo para excluir días irrelevantes y luego agregue filtros de ubicación para dirigirse al campo de visión de la cámara correcto. Un área geográfica de interés dentro de un fotograma reduce aún más el ruido. Los operadores pueden dibujar polígonos en la vista en vivo para restringir las zonas de detección, de modo que los resultados se centren en puertas, puertas de acceso o muelles de carga. Estos pasos permiten a los equipos encontrar rápidamente el vídeo grabado que necesitan.
Genetec y sistemas similares exponen filtros a través de su GUI del VMS, donde las miniaturas ayudan a la priorización visual. Las miniaturas muestran un fotograma representativo por evento, lo cual es ideal para la triaje rápida. En muchos proyectos, los metadatos se basan en etiquetas de Axis, por lo que los índices se alinean independientemente de la marca de la cámara. La interfaz debe presentar resultados de búsqueda ordenados por confianza y tiempo. Los analistas luego realizan investigaciones de búsqueda revisando las mejores coincidencias, validando eventos y exportando evidencia.
El filtrado también reduce la E/S de almacenamiento y acelera las consultas. Si la integración de búsqueda no solo hace la indexación más rápida sino que también reduce la carga del servidor, se gana rendimiento y se bajan los costes operativos. Los usuarios forenses a menudo necesitan compartir evidencia de vídeo de forma segura con socios. Una función de exportación segura debe preservar marcas de tiempo, sumas de verificación y registros de cadena de custodia para que los clips compartidos sigan siendo admisibles. En entornos airside, las exportaciones controladas y el acceso basado en roles ayudan a cumplir con la normativa. Aprenda cómo la detección de personas y la analítica perimetral apoyan búsquedas focalizadas en nuestra página de detección de personas.
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
El seguimiento de vehículos vincula detecciones entre diferentes cámaras para que los investigadores puedan reconstruir rutas y líneas temporales. Un método básico utiliza lecturas de matrículas y correlación de marcas de tiempo, luego interpola entre cámaras para llenar huecos. Flujos más avanzados fusionan características de apariencia con modelos de trayectoria para rastrear objetivos sin matrícula. Correlacionar las marcas de tiempo de incidentes con la evidencia de vídeo crea una línea temporal verificable para los informes. Por ejemplo, en un incidente por exceso de velocidad un operador puede cotejar datos de radar con flujos de cámara y luego producir una secuencia de clips que documenten aproximación, paso y salida.
Las implementaciones varían. Los sitios pequeños pueden confiar en un único servidor y lecturas ANPR en el edge. Operaciones más grandes pueden enrutar eventos a través de servidores de analítica que reconcilien lecturas de matrículas, ubicación y velocidad. En la práctica, el sistema presentará miniaturas coincidentes a través de cámaras, lo que permite al analista recorrer rápidamente la trayectoria del vehículo. Al compartir los hallazgos, mantenga las sumas de verificación originales para que las exportaciones compartidas como evidencia sigan siendo admisibles en un tribunal.
Un caso de estudio sencillo: un sitio utilizó flujos de cámaras Axis para investigar una queja por exceso de velocidad. El disparador inicial provino de un sensor en la calzada. El VMS entonces extrajo clips de las corrientes cercanas y una canalización de IA identificó el vehículo y leyó la matrícula. El analista creó un informe del incidente, adjuntó los clips ordenados y compartió el paquete con la autoridad. Ese flujo es típico y muestra cómo los sistemas pueden encontrar y verificar rápidamente un objeto particular en redes multicámara. Para salas de control grandes, visionplatform.ai ofrece VP Agent Search que convierte consultas en lenguaje natural en líneas temporales forenses, ayudando a operadores que comienzan con solo un número mínimo de detalles conocidos.
Chapter 6: find the evidence – milestone integrations in smart cities with axis camera station
Los despliegues a escala de ciudad buscan encontrar la evidencia rápido mientras mantienen los sistemas manejables. Los patrones de integración de Milestone muestran cómo la indexación centralizada, la búsqueda entre cámaras y la correlación de eventos escalan a necesidades urbanas. Un enfoque de extremo a extremo reúne eventos, los enriquece con etiquetas de IA y luego los indexa en un almacén central. Esto hace posible encontrar incidentes rápidamente entre distritos y trazar el movimiento de objetos o personas. Para la seguridad pública, la recuperación rápida y la alta precisión son importantes.
Axis Camera Station y Milestone VMS son comunes en programas municipales. Cuando la analítica de objetos permite búsquedas entre muchos flujos, los equipos pueden reconstruir incidentes en varios bloques usando tipos de objetos y marcas de tiempo. La integración de búsqueda no solo facilita la navegación para los operadores sino que también reduce la necesidad de servidores de analítica en cada sitio. En ciudades inteligentes, la convergencia del IoT y los datos cross-domain ayudan a verificar eventos. Por ejemplo, las lecturas ANPR pueden emparejarse con registros de control de accesos o sensores de aparcamiento para construir líneas temporales fiables sin necesidad de procesar vídeo en la nube.
Los programas a gran escala logran hitos combinando dispositivos robustos, VMS central y IA on-prem que respeta la privacidad. Los sistemas diseñados para acelerar las investigaciones forenses también pueden preservar los derechos de los ciudadanos al mantener el vídeo y los modelos de forma segura en servidores locales. A medida que los despliegues crecen, planifique el soporte de complementos, la capacidad de servidor escalable y políticas sobre cuándo el vídeo grabado debe archivarse o eliminarse. Si está construyendo soluciones de nivel aeroportuario, revise nuestros casos de uso de detección y clasificación de vehículos y nuestros ejemplos de detección de intrusiones para ver cómo funcionan los patrones de integración en entornos complejos.
FAQ
What is axis forensic search for genetec?
Axis forensic search for genetec es una capacidad combinada que enlaza los metadatos de los dispositivos Axis con la línea temporal del VMS de Genetec para permitir la recuperación rápida de eventos. Permite a los operadores buscar etiquetas indexadas como personas, vehículos y lecturas de matrículas en el vídeo grabado.
How does smart search improve investigation speed?
La búsqueda inteligente utiliza IA para etiquetar y ordenar clips relevantes, de modo que los analistas no necesiten rebobinar manualmente horas de metraje. Como resultado, los equipos pueden encontrar rápidamente una secuencia de eventos y centrarse en la verificación en lugar de una revisión que consume mucho tiempo.
Can systems distinguish people and vehicles reliably?
Sí. Los modelos modernos de detección y clasificación de objetos etiquetan personas y vehículos y pueden añadir atributos como el color de la ropa o el tipo de vehículo. Un ajuste adecuado reduce los falsos positivos al tiempo que mantiene la precisión de detección.
How do I set an area of interest for filters?
La mayoría de los clientes VMS permiten dibujar polígonos o cajas en la vista de la cámara para restringir las zonas de detección. Esto reduce disparos irrelevantes y hace que los resultados de búsqueda sean más precisos, lo que ayuda a los investigadores a encontrar rápidamente los clips correctos.
Do I need extra hardware to run AI analytics?
Depende de la escala. Los sitios pequeños pueden ejecutar analítica en el edge sin hardware adicional, mientras que los programas más grandes pueden necesitar servidores GPU adicionales para la inferencia de modelos y la indexación. visionplatform.ai soporta la escalabilidad desde dispositivos edge hasta servidores GPU.
How is video evidence shared securely?
Los clips compartidos deben conservar marcas de tiempo, sumas de verificación y registros de auditoría para preservar la cadena de custodia. Las herramientas de exportación segura en plataformas VMS proporcionan acceso basado en roles y transferencias cifradas para que la evidencia permanezca admisible y con evidencia de manipulación.
What role do analytics servers play?
Los servidores de analítica agregan y reconcilian detecciones de muchas corrientes de cámara, permitiendo el seguimiento entre cámaras, la correlación y el razonamiento de alto nivel. Ayudan cuando un sitio necesita analizar grandes volúmenes de datos de vídeo en tiempo real.
Can smart search work without models trained on my site?
Sí. Los modelos genéricos pueden detectar tipos de objetos comunes, pero los modelos ajustados al sitio reducen las falsas alarmas y mejoran la recuperación. Puede comenzar con analíticas preentrenadas y luego refinarlas utilizando muestras locales para aumentar el rendimiento.
What is the best way to track a vehicle across different cameras?
Combine lecturas ANPR con características de apariencia y correlación de marcas de tiempo. Cuando las lecturas de matrícula no están disponibles, utilice la coincidencia de trayectoria y apariencia para vincular el mismo vehículo entre diferentes cámaras.
How do I maintain confidence in forensic outputs?
Mantenga registros inmutables, sumas de verificación y trazas de auditoría claras para todos los eventos indexados y exportaciones. También utilice modelos de IA validados y pasos de verificación humana para garantizar que los resultados finales cumplan el nivel de confianza requerido.
