Documentation Avigilon : recherche de texte dans la vidéo Avigilon
Capacités de recherche de texte Avigilon
Tout d’abord, un aperçu permet de clarifier ce que la recherche de texte peut accomplir dans les systèmes vidéo modernes. Avigilon fournit des superpositions indexables qui associent des métadonnées à la vidéo. Ensuite, le VMS peut indexer le texte issu des superpositions de points de vente, des plaques d’immatriculation et des badges de contrôle d’accès. Par exemple, des identifiants de transaction et des montants peuvent apparaître sur la timeline vidéo, puis les enquêteurs peuvent les retrouver par mot-clé. De plus, le texte exploitable réduit considérablement le temps d’analyse médico-légale. En fait, les systèmes d’analyse vidéo peuvent réduire les durées d’enquête jusqu’à 70 % par rapport à une revue manuelle Guide sur la technologie d’analytique vidéo : avantages, types et exemples. En outre, des systèmes en couches combinant LPR, radios et VMS améliorent la réponse aux incidents. Comme le note une source, « L’intégration de systèmes tels que l’analytique vidéo Avigilon, le LPR Vigilant et les radios Motorola permet aux équipes d’agir rapidement avec un contexte clair » Ce que « couches » signifie dans votre stratégie de sécurité physique. Par conséquent, la recherche de texte apporte rapidité et clarté. La plateforme associe des chaînes de texte aux images indexées. Les opérateurs peuvent ensuite se rendre directement aux moments importants. De plus, la recherche de texte prend en charge des filtres tels que la caméra, la plage horaire et le seuil de confiance. Ensuite, les utilisateurs obtiennent à la fois des vignettes et des séquences en pleine résolution dans les résultats. Enfin, cette fonctionnalité se lie à d’autres analyses, permettant aux équipes de corréler détections de personnes, détections de véhicules et comportements anormaux. Pour les lecteurs qui ont besoin de capacités de recherche médico-légale plus poussées, notre VP Agent Search convertit la vidéo en descriptions lisibles par l’humain afin que les équipes puissent interroger en langage naturel. Par exemple, découvrez notre travail de recherche médico-légale dans les aéroports ici : recherche médico-légale dans les aéroports. Globalement, le texte indexable réduit l’effort manuel, améliore la connaissance de la situation et accélère la prise de décision.
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avigilon System Requirements and Installation
Tout d’abord, l’installation de la recherche de texte exige des caméras compatibles et des appareils capables d’exécuter de l’IA. Ensuite, vous devriez choisir des caméras haute définition qui prennent en charge les entrées d’overlay et les flux de métadonnées. De plus, l’analytique avancée d’Avigilon fonctionne au mieux sur des systèmes avec accélération GPU ou du matériel serveur certifié. Pour des conseils généraux, Avigilon documente les spécifications recommandées des serveurs et les versions du VMS sur leurs pages produits. En outre, certaines fonctionnalités d’IA nécessitent un firmware spécifique sur les caméras. Par conséquent, validez les modèles de caméra et le firmware avant le déploiement. Pour les intégrations LPR, associez des caméras ANPR et des modules LPR. Par exemple, l’intégration avec la reconnaissance de plaques améliore l’indexation et la récupération. De plus, notre plateforme s’intègre souvent aux workflows ANPR/LPR dans les environnements de transit et aéroportuaires ; voir nos solutions ANPR/LPR pour les aéroports ici : ANPR/LPR dans les aéroports. Ensuite, la configuration du système consiste à installer le VMS, activer le module de recherche de texte et configurer les entrées d’overlay depuis les systèmes POS ou de contrôle d’accès. Puis, ingérez des formats tels que NMEA, ASCII ou JSON structuré pour les superpositions de transactions. Assurez-vous également de la synchronisation des codes temporels entre les systèmes pour maintenir l’alignement vidéo-texte. De plus, certains fournisseurs exigent des licences pour les outils LPR ou d’extraction de texte ; dans ce cas, les fonctionnalités ne peuvent être utilisées que sous licence logicielle. Enfin, la formation des administrateurs est importante. Fournissez des sessions pratiques pour que les administrateurs apprennent à ajuster les seuils de correspondance de mots-clés et les calendriers d’indexation. Notre expérience montre que les équipes qui testent les superpositions avec des échantillons représentatifs réduisent les faux positifs et accélèrent l’ajustement. Pour les aéroports et les sites à fort trafic, envisagez le prétraitement en périphérie et l’indexation locale pour éviter l’exfiltration vers le cloud et pour répondre aux objectifs de conformité du Règlement IA de l’UE. De plus, si vous prévoyez de passer à de nombreux flux, planifiez en conséquence le stockage et les ressources d’indexation.
avigilon Video Analytics Integration
Premièrement, l’intégration relie les superpositions de texte aux images vidéo. Ensuite, le VMS capture les superpositions en bande ou via des canaux de métadonnées. De plus, les analyses IA extraient ensuite les caractères et normalisent les chaînes pour l’indexation. Par exemple, les routines OCR extraient des séquences alphanumériques des superpositions et des flux POS. En outre, des modèles neuronaux classent et attribuent des scores à la précision du texte avant l’indexation. Selon les recommandations de sécurité en couches, l’intégration de systèmes tels que l’analytique vidéo et le LPR offre aux équipes un contexte clair pour agir Ce que « couches » signifie dans votre stratégie de sécurité physique. De plus, les fournisseurs peuvent proposer des plugins ou des API pour diffuser les données de transaction directement dans le VMS. Ensuite, le VMS corrèle les événements, de sorte qu’un hit LPR se lie aux caméras environnantes et à l’activité des badges. Par ailleurs, des partenaires tels que Motorola fournissent des liens d’écosystème entre radios et VMS qui complètent les workflows de réponse Ecosystème de technologies intégrées de sécurité Motorola Solutions. Par conséquent, votre site gagne en connaissance de la situation. Le rôle de l’IA va au-delà du simple OCR. L’IA filtre les lectures de mauvaise qualité et signale les correspondances à faible confiance pour vérification manuelle. De plus, l’IA classe les résultats pour que les opérateurs voient d’abord les hits les plus probables. Ensuite, la synchronisation avec les POS tiers, les systèmes de contrôle d’accès et les systèmes LPR nécessite généralement la cartographie des schémas et des horodatages. En pratique, définissez une fenêtre de tolérance de synchronisation et validez avec des transactions test. Pour les aéroports, où le débit et la précision sont essentiels, combinez des analyses vidéo comme la détection de personnes et l’ANPR avec des superpositions de texte pour accélérer les enquêtes. Voir nos solutions de détection de personnes dans les aéroports pour des idées d’intégration : détection de personnes dans les aéroports. Enfin, prévoyez des API pour l’export et pour alimenter des agents IA afin que les métadonnées deviennent exploitables, et non simplement stockées.
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avigilon Performing a Text Search
Tout d’abord, ouvrez le VMS et choisissez la vue de recherche médico-légale ou de lecture. Ensuite, sélectionnez la plage horaire et l’ensemble de caméras. Saisissez également le mot-clé, tel qu’un identifiant de transaction, un numéro de plaque ou un code de badge. Puis, réglez le seuil de confiance pour équilibrer rappel et précision. Par exemple, augmenter le seuil réduit les faux positifs mais peut manquer des superpositions de faible qualité. De plus, filtrez par groupe de caméras, type d’événement ou étiquette d’analytique. De nombreuses interfaces VMS affichent aussi des vignettes instantanées pour les images correspondantes. Ensuite, cliquez sur une vignette pour aller directement à l’image exacte en haute résolution. Puis, examinez les séquences alentour pour confirmer le contexte. Si vous devez exporter, sélectionnez le clip et choisissez le format d’export, les options d’incrustation et s’il faut inclure une somme de contrôle. Incluez également les métadonnées dans le paquet d’export pour préserver la chaîne de conservation. Pour les demandes légales, suivez les politiques du site et consignez chaque export. En pratique, les opérateurs utilisent souvent les résultats de recherche pour créer des dossiers d’incident avec signets et notes. De plus, notre VP Agent Search peut convertir des requêtes en langage naturel en filtres précis lorsque les équipes ne connaissent pas les identifiants de caméra. Par exemple, vous pouvez demander « toutes les entrées avec un véhicule rouge au quai B hier soir » et obtenir les clips correspondants. De même, lorsqu’une recherche de plaque retourne plusieurs correspondances proches, l’interface affiche les scores de confiance pour faciliter le tri. Ensuite, lorsque les résultats présentent des faux positifs, ajustez les seuils OCR ou améliorez le contraste des superpositions. En outre, entraîner les modèles sur les polices et les mises en page spécifiques au site améliore les taux de reconnaissance. Pour les flux de preuves plus vastes, intégrez vos exports VMS aux systèmes de gestion de dossiers pour rationaliser le reporting et la revue. Enfin, conservez des journaux d’audit pour la conformité et la vérification ultérieure.
avigilon Best Practices and Optimisation
Tout d’abord, choisissez des sources de texte claires. Assurez-vous également que les superpositions utilisent des polices à fort contraste et des positions stables sur l’image. Ensuite, préférez des polices monospaces ou sans-serif simples pour de meilleurs résultats OCR. De plus, gardez une taille de texte suffisante pour la résolution et la distance de la caméra. Évitez aussi les superpositions mobiles ou les arrière-plans dynamiques qui perturbent les algorithmes d’extraction. Puis, planifiez la maintenance de l’index pendant les périodes de faible utilisation. Pour les archives volumineuses, l’indexation incrémentale réduit la charge et maintient la recherche récente opérationnelle. Purgez ou archivez également les données anciennes selon les politiques de rétention pour préserver les performances de l’index. Ensuite, surveillez la santé de l’index et réindexez les segments présentant une dégradation des taux de reconnaissance. En outre, calibrez les seuils de correspondance des mots-clés site par site. Par exemple, les caisses de commerce de détail nécessitent souvent une correspondance numérique stricte, et les lectures de badges de contrôle d’accès exigent des correspondances de chaîne exactes. Appliquez aussi des profils spécifiques par caméra pour compenser la distorsion d’objectif ou l’angle. Ensuite, appliquez des contrôles d’accès utilisateur stricts. Par exemple, limitez les permissions de recherche de texte et d’export aux enquêteurs et aux auditeurs. Consignez également chaque recherche et export pour conserver une piste d’audit. De plus, chiffrez les preuves exportées et stockez des sommes de contrôle pour la chaîne de conservation. Pour la conformité, mettez en balance les avantages des métadonnées indexables et les règles de confidentialité et restrictions légales. Comme le souligne une revue juridique, « Un système consultable de données de localisation plus images vidéo doit aussi violer un… » bien qu’il soulève des préoccupations de confidentialité, des politiques soigneuses et des contrôles d’accès atténuent les risques Analytique vidéo et vision du quatrième amendement. Enfin, testez vos paramètres avec des exemples réels. Itérez également rapidement, car de petits changements de paramètres produisent souvent de grands gains en précision. Pour les déploiements aéroportuaires, associez l’ajustement de la recherche de texte à l’analytique périmétrique et de foule pour améliorer la détection et la réponse. Voir nos pages sur la détection de foule et le comptage de personnes pour des conseils d’optimisation connexes : détection de densité de foule dans les aéroports.
avigilon Use Cases and Troubleshooting
Tout d’abord, la prévention des pertes en retail bénéficie directement de la recherche de texte. De plus, les équipes peuvent rechercher des identifiants de transaction et des montants pour trouver rapidement la vidéo suspecte. Par exemple, des superpositions de transaction associées à un OCR à haute confiance peuvent réduire de moitié le temps d’enquête. En outre, formez les caisses à produire des superpositions claires et structurées. Ensuite, les forces de l’ordre utilisent l’ANPR intégrée pour localiser rapidement des suspects. Par exemple, trouver une correspondance de plaque en quelques minutes raccourcit le temps de réponse. De plus, la précision de l’ANPR s’améliore lorsqu’elle est associée à des flux haute résolution et à un éclairage approprié. Pour les audits de contrôle d’accès, la recherche de texte valide les numéros de badge et les codes d’entrée. Ensuite, combinez les résultats de recherche avec les journaux d’accès pour confirmer ou infirmer les déclarations d’accès. En outre, les problèmes courants incluent le texte non reconnu, les erreurs de lecture et les faux positifs. Pour le texte non reconnu, vérifiez le format du flux d’overlay et la résolution. Vérifiez aussi que les horodatages sont alignés entre les systèmes. Ensuite, si des faux positifs apparaissent fréquemment, resserrez le seuil de confiance OCR ou appliquez un post-filtrage par caméra ou emplacement. De plus, ajoutez des étapes de vérification manuelle pour les correspondances critiques. Pour les problèmes matériels, inspectez la mise au point de la caméra, la vitesse d’obturation et les paramètres de compression. Réduisez également le flou de mouvement en ajustant les FPS ou l’exposition. Ensuite, pour les échecs d’intégration, confirmez les mappings d’API et les noms de champs entre les systèmes. Vérifiez aussi que les flux tiers envoient les données de manière cohérente. Pour les particularités des fournisseurs, consultez les notes de support et les notes de version du firmware. Comme l’a souligné un partenaire, les intégrations qui connectent radios, contrôle d’accès et vidéo offrent des réponses rapides et contextuelles lorsqu’elles fonctionnent ensemble Ecosystème de technologies intégrées de sécurité Motorola Solutions. Dans le dépannage, consignez les erreurs et reproduisez le problème sur un clip de test. Enfin, pour l’automatisation avancée, envisagez d’ajouter des agents IA pour raisonner sur les correspondances, fournir du contexte et suggérer des actions. Notre VP Agent Reasoning peut recouper les détections, résumer les résultats et même préremplir des rapports d’incident pour rationaliser les workflows.
FAQ
Qu’est-ce que la recherche de texte dans la vidéosurveillance ?
La recherche de texte extrait et indexe les superpositions textuelles et les métadonnées des flux vidéo. Elle permet ensuite aux opérateurs de retrouver des séquences à l’aide de mots-clés comme des identifiants de transaction, des numéros de plaque ou des codes de badge.
Quelles superpositions conviennent le mieux à l’OCR ?
Les superpositions statiques à fort contraste avec des polices simples conviennent le mieux. De plus, des tailles de police plus grandes et des positions stables sur l’image améliorent les taux de reconnaissance.
Quel matériel faut-il pour activer la recherche de texte ?
Vous avez besoin de caméras qui fournissent des superpositions ou des flux de métadonnées et d’un VMS qui prend en charge l’indexation de texte. Pour les déploiements de grande envergure, utilisez des serveurs avec accélération GPU et un stockage suffisant.
Quelle est la précision de l’OCR sur les superpositions vidéo ?
La précision dépend de la qualité de l’image, du design des superpositions et de l’éclairage. En général, combiner des caméras de haute qualité avec des analytiques alimentées par IA permet d’atteindre des taux de reconnaissance supérieurs à 90 % dans de nombreux scénarios Ce que « couches » signifie dans votre stratégie de sécurité physique.
La recherche de texte peut-elle s’intégrer aux systèmes LPR ?
Oui. La recherche de texte s’intègre couramment aux systèmes ANPR/LPR pour indexer les plaques et les lier à la vidéo. Pour les déploiements aéroportuaires, les intégrations ANPR améliorent le débit et les enquêtes ; voir nos conseils ANPR : ANPR/LPR dans les aéroports.
Comment exporter des preuves à partir d’un résultat de recherche de texte ?
Sélectionnez le clip correspondant dans le VMS, choisissez les options d’export et incluez les métadonnées si nécessaire. Conservez également des journaux d’audit et des sommes de contrôle pour la chaîne de conservation.
Que faire si le système renvoie des faux positifs ?
Ajustez les seuils de confiance, affinez les profils de caméra et ajoutez des post-filtres par emplacement. En outre, réentraîner ou calibrer les modèles OCR à l’aide d’échantillons représentatifs aide.
Y a-t-il des problèmes de confidentialité avec la vidéo textuelle consultable ?
Oui. Les métadonnées consultables augmentent le risque d’utilisation abusive si elles ne sont pas contrôlées. Par conséquent, appliquez des autorisations utilisateur strictes et des pistes d’audit pour limiter l’accès.
L’IA peut-elle aider à vérifier les hits de recherche de texte ?
Oui. Des agents IA peuvent raisonner sur les détections, corréler les données et suggérer des étapes de vérification. Par exemple, notre VP Agent Reasoning recoupe plusieurs sources pour valider les correspondances avant escalade.
Comment démarrer la recherche de texte à grande échelle ?
Commencez par un pilote qui inclut des caméras et des superpositions représentatives. Ensuite, mesurez les taux de reconnaissance, ajustez les paramètres et planifiez l’indexation et le stockage avant le déploiement complet. Consultez également les guides des fournisseurs et testez soigneusement les intégrations.
