nx witness VMS: panoramica e architettura degli analytics edge
nx witness fornisce un’applicazione server flessibile per la registrazione video e il monitoraggio in tempo reale, ed è al cuore di molte moderne implementazioni di videosorveglianza. Il sistema nx witness combina i componenti media server e client per gestire i flussi, e supporta sia analytics in-camera sia plugin di analytics esterni. Per le organizzazioni che danno priorità alla privacy e alla velocità, gli analytics AI basati sul edge riducono la dipendenza dal cloud e portano l’elaborazione vicino alla telecamera. Questo approccio mantiene i dati video locali e quindi favorisce la conformità al GDPR e all’AI Act dell’UE, oltre a ridurre i tempi di risposta per gli operatori.
L’architettura utilizza il server nx witness per acquisire telecamere IP e per inoltrare uno stream video singolo o più copie ai motori di analytics. Quando si distribuiscono analytics basati su oggetti al edge, si riducono la latenza e i costi di banda, e si mantiene il materiale sensibile all’interno del proprio perimetro. Network Optix enfatizza l’apertura della piattaforma, e supporta molte integrazioni e plugin di terze parti che abilitano analytics avanzati e automazione all’interno del sistema di gestione video nx witness. Per esempio, Visionplatform.ai lavora con le CCTV esistenti e con nx witness per rilevare persone e veicoli al edge, e per pubblicare eventi strutturati per i sistemi operativi.
Il processamento al edge migliora anche la resilienza. Se i collegamenti cloud falliscono, il server nx witness continua a registrare e il modello AI continua a processare il video in locale. Questo aiuta il personale di sicurezza a continuare le operazioni senza interruzioni. Utilizzare nx witness con uno stack AI on-prem permette di affinare i modelli in loco e di mantenere privata la formazione dei modelli. Se desideri ulteriori letture sulle modalità di rilevamento persone negli aeroporti, consulta la nostra guida al rilevamento persone: rilevamento persone negli aeroporti. Nel complesso, usare nx witness per gli analytics edge rende il sistema di videosorveglianza più reattivo e attento alla privacy.
video analytics Capabilities: Real-time Detection and Alerts
Il motore AI integrato può rilevare persone, veicoli e animali in tempo reale e contrassegnare gli eventi man mano che si verificano. Il plugin fornisce bounding box, attributi degli oggetti e timestamp in modo che gli operatori possano agire rapidamente. L’accuratezza di rilevamento per le soluzioni AI moderne spesso supera il 90% in molte condizioni, e questo miglioramento riduce i falsi positivi rispetto ai sistemi di rilevamento del movimento legacy (linee guida del settore). Di conseguenza, i team risparmiano tempo e si concentrano sugli incidenti reali, e uno studio ha rilevato fino al 40% di riduzione del tempo di revisione manuale quando vengono applicati filtri automatici (riferimento al caso).
All’interno di nx witness è possibile creare regole evento specifiche e notifiche intelligenti per instradare gli eventi agli operatori o ai sistemi a valle. Il sistema supporta regole basate su pattern, quindi puoi notificare solo quando gli oggetti attraversano una regione in un certo orario. Inoltre, gli eventi di analytics includono metadati dell’oggetto per ogni rilevamento così da poter allegare confidenza, classe e track ID a ogni record. Per ambienti che richiedono approfondimenti sui veicoli, prendi in considerazione gli esempi di rilevamento e classificazione veicoli che manteniamo: rilevamento e classificazione dei veicoli negli aeroporti.
Il sistema offre una vista centrale all’interno del client nx witness e supporta avvisi intelligenti e timeline filtrate. Poiché gli analytics vengono eseguiti localmente, la soluzione mantiene bassa la latenza e conserva i frame sensibili all’interno del tuo perimetro. Il plugin di analytics per nx witness può essere tarato per ridurre gli eventi di disturbo, e supporta la distribuzione su flotte di telecamere miste e analytics in-camera dei principali produttori.
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integration Process: Installing the CVEDIA-RT AI Plugin
Per aggiungere l’AI a nx witness inizia controllando i requisiti di amministrazione di sistema e l’hardware. Avrai bisogno di un host con potenza di elaborazione sufficiente o di un server GPU che soddisfi le raccomandazioni del plugin cvedia-rt, e dovresti confermare il numero di stream che ogni nodo elaborerà. Il plugin di analytics AI cvedia-rt si installa nel server nx witness e si registra come provider di analytics. Durante l’installazione puoi attivare una licenza di prova per convalidare le prestazioni prima dell’acquisto (manuale utente).
Segui questi passaggi per abilitare il plugin. Primo, arresta il server e esegui il backup della configurazione. Secondo, carica il pacchetto del plugin di analytics e copia i file del plugin nella cartella plugin del server nx witness. Terzo, riavvia il server e abilita il plugin dalla console di amministrazione del server. Quarto, usa il client nx witness per aggiungere il nodo di analytics come target di elaborazione e per mappare le telecamere alle pipeline di analytics. Il plugin di analytics AI per nx include una semplice UI per la selezione del modello e per impostare le soglie di rilevamento. Se hai bisogno di istruzioni sull’integrazione con nx consulta le note ufficiali del fornitore (documentazione CVEDIA).
La compatibilità è importante. Conferma che le tue telecamere IP supportino i profili codec che il server nx witness si aspetta e che le impostazioni della telecamera consentano il frame rate richiesto. Se esegui analytics in-camera, puoi usare il supporto nativo per gli analytics in-camera e poi inoltrare gli eventi di analytics in nx witness. Per la licenza, registra la chiave di licenza del plugin cvedia-rt all’interno del server e configura le impostazioni del plugin per ogni telecamera. Se riscontri problemi, consulta il capitolo di troubleshooting nel manuale e verifica i percorsi di rete e i driver GPU. Inoltre, puoi testare con un piccolo set di telecamere prima di distribuire su tutto il parco.
object search Tools: Retrospective Event Investigation
La ricerca per oggetti aiuta gli investigatori a trovare persone e oggetti attraverso ampi archivi video senza revisione manuale. nx witness fornisce una funzionalità di ricerca che indicizza i metadati degli oggetti e memorizza snapshot degli oggetti in un database per query rapide. Usa filtri per tipo di oggetto, intervallo temporale, regione o attributi per restringere i risultati. La capacità di ricerca retrospettiva accelera i compiti forensi e consente ai team di sicurezza di recuperare le prove rapidamente.
Avvia una ricerca selezionando la telecamera e la finestra temporale, e poi aggiungi filtri per attributi dell’oggetto come colore, dimensione o direzione. La funzionalità di ricerca estrae record dagli archivi video usando i metadati degli oggetti invece di scansionare i pixel. Puoi esportare i risultati come clip, immagini fisse o CSV con timestamp e confidenza di rilevamento. In aeroporti o siti ad alto traffico potresti associare la ricerca per oggetti ai nostri strumenti di ricerca forense per velocizzare le operazioni; consulta i nostri esempi forensi ricerca forense negli aeroporti per i dettagli.
I casi d’uso includono il recupero di oggetti smarriti, il tracciamento di veicoli sospetti e la ricostruzione di percorsi cross-camera. Puoi anche utilizzare le ricerche per convalidare le automazioni del sistema e per tarare le regole evento. L’interfaccia di ricerca supporta opzioni di esportazione e generazione di report in modo che le prove siano portabili e verificabili. Per le organizzazioni che vogliono ANPR/LPR o ricerche specifiche per DPI, consulta le nostre pagine dedicate come la guida ANPR ANPR/LPR negli aeroporti. Infine, conserva la catena di custodia delle prove esportando con timecode e includendo i metadati dell’oggetto per ogni oggetto esportato.
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advanced object search Strategies: Custom Rules and AI Tuning
La ricerca oggetti avanzata va oltre i semplici filtri e usa regole di rilevamento personalizzate e aggiustamenti del modello AI per affinare i risultati. Crea regole evento che combinano presenza dell’oggetto, tempo di permanenza e attraversamento di regioni per isolare comportamenti specifici. Per esempio, configura una regola che segnali l’atteggiamento di stazionamento combinando il rilevamento di persone con una soglia di tempo di permanenza. Se ti serve un riferimento pronto, la nostra guida sul rilevamento di soste mostra set di regole pratiche: rilevamento stazionamenti sospetti negli aeroporti.
La messa a punto richiede di bilanciare sensibilità e falsi positivi. Inizia con soglie conservative e poi abbassale selettivamente sulle telecamere problematiche. Usa cicli di validazione brevi e confronta gli eventi di analytics con il video ground truth. Se hai scene affollate o scarsa illuminazione, scegli un modello AI ottimizzato per quelle condizioni e regola i cut-off di confidenza. Visionplatform.ai offre strategie di modello flessibili in modo da poter riaddestrare o perfezionare modelli su filmati locali e ridurre i falsi rilevamenti mantenendo la privacy intatta.
Inoltre, distribuisci configurazioni specifiche per telecamera. Regola impostazioni come esposizione e frame rate per fornire al modello il miglior video sorgente possibile. Convalida le modifiche eseguendo query di ricerca retrospettiva e confrontando gli oggetti rilevati prima e dopo la messa a punto. Infine, documenta le modifiche alle regole e conserva i metadata dei modelli versionati nel caso sia necessario verificare le decisioni o riprodurre i risultati in seguito. Questa pratica di validazione garantisce avvisi affidabili e risultati di ricerca coerenti.
nx witness and video analytics Performance: Metrics and Best Practices
Monitora gli indicatori chiave di prestazione come latenza, throughput e accuratezza di rilevamento per mantenere il sistema sano. Misura la latenza end-to-end dal video sorgente all’evento di rilevamento, e monitora il numero di stream per nodo di analytics. Il monitoraggio di CPU e GPU fornisce informazioni sull’uso della potenza di elaborazione e su ciò che potrebbe influire sulle prestazioni. Controlla anche memoria e I/O disco mentre il server nx witness gestisce registrazione video concorrente ed elaborazione analytics.
Scala distribuendo il carico su più nodi NX e utilizzando host media server dedicati per la registrazione. Se devi distribuire su più siti, replica la configurazione e testa prima un pilota contenuto. Documenta le specifiche del server e il numero di stream per nodo così puoi pianificare la capacità. Usa l’automazione per riavviare i servizi quando i controlli di integrità falliscono e per ruotare i log per la conservazione a lungo termine. Per riferimento sulle funzionalità native, vedi come nx witness supporta integrazioni ed ecosistemi di telecamere nella pagina di integrazione del vendor (integrazioni Network Optix).
Le routine di manutenzione dovrebbero includere aggiornamenti del plugin, aggiornamenti dei modelli e calibrazioni periodiche delle impostazioni delle telecamere. Quando abiliti il plugin, mantieni una pianificazione per attivare la licenza di prova e poi passare a una chiave di produzione dopo la convalida. Esegui il backup della configurazione e dei metadati degli oggetti prima di modifiche importanti. Infine, usa le metriche per guidare la messa a punto in modo che l’accuratezza di rilevamento e le prestazioni del sistema rimangano allineate alle esigenze operative. Questo approccio aiuta a trasformare i dati video in informazioni azionabili che supportano la sicurezza e le operazioni su scala.
FAQ
Come aggiunge nx witness l’AI alle flotte di telecamere esistenti?
nx witness integra plugin di analytics e analytics in-camera per aggiungere AI senza sostituire le telecamere. Puoi mappare le telecamere alle pipeline di analytics e processare il video localmente sul server nx witness o su un nodo di analytics collegato.
Quali rilevamenti sono supportati quando si usa l’AI con nx witness?
I rilevamenti supportati includono persone, veicoli e animali, e il tagging di attributi come posa e direzione. Classi personalizzate aggiuntive sono possibili tramite selezione del modello e riaddestramento.
Quanto è accurato il rilevamento AI rispetto al rilevamento del movimento?
L’AI moderna spesso raggiunge accuratezze superiori al 90% in molti scenari, e riduce i falsi positivi che derivano dal semplice rilevamento del movimento (riferimento del settore). Questo diminuisce il tempo di revisione manuale e migliora il focus operativo.
Qual è il processo di installazione per il plugin di analytics AI cvedia-rt?
L’installazione prevede il posizionamento dei file del plugin sul server nx witness, il riavvio dei servizi e l’abilitazione del plugin dalla console del server. Il manuale del fornitore fornisce istruzioni passo dopo passo e un’opzione di licenza di prova (manuale).
Posso cercare filmati storici per oggetti specifici?
Sì. Usa le funzionalità di object search e ricerca retrospettiva per interrogare gli archivi per attributi degli oggetti, intervallo temporale e regione. Le esportazioni includono clip e metadati per preservare la catena di custodia delle indagini.
Come posso tarare i modelli AI per scene affollate o in condizioni di scarsa illuminazione?
Effettua la messa a punto selezionando un modello AI appropriato e regolando le soglie di confidenza e le impostazioni della telecamera. Convalida le modifiche tramite query retrospettive e iterare sulla sensibilità delle regole per bilanciare mancate rilevazioni e falsi positivi.
nx witness supporta analytics in-camera?
Sì, nx witness supporta analytics in-camera nativi dei principali produttori e può acquisire eventi di analytics insieme al video. Questo permette architetture flessibili che mescolano processing al edge e in-camera.
Quale manutenzione è richiesta per una distribuzione nx witness potenziata dall’AI?
Pianifica aggiornamenti dei plugin, aggiornamenti dei modelli e calibrazioni periodiche delle impostazioni delle telecamere. Monitora l’uso di CPU/GPU e il numero di stream per prevedere necessità di scala e proteggere le prestazioni del sistema.
In che modo Visionplatform.ai lavora con nx witness?
Visionplatform.ai si integra con nx witness per rilevare persone, veicoli e oggetti personalizzati in tempo reale e per pubblicare eventi strutturati per le operazioni. La soluzione si concentra su distribuzioni on-prem, compatibili con il GDPR, e sulla messa a punto dei modelli su dati locali.
Gli avvisi possono essere tarati per evitare falsi positivi?
Sì. Crea regole evento che combinano classi di rilevamento, tempi di permanenza e attraversamenti di regioni per ridurre gli eventi di disturbo. Usa inizialmente soglie conservative e convalida con ricerche retrospettive per garantire l’affidabilità.
