wisenet wave vms: gestione video per sistemi di sorveglianza moderni
Wisenet WAVE VMS è una piattaforma centralizzata che semplifica la gestione video per i team di sicurezza moderni. Innanzitutto, offre un cruscotto unico per lo stato delle telecamere, i flussi live e le registrazioni. Inoltre, consente agli operatori di configurare avvisi e rivedere gli incidenti con meno clic. La piattaforma si integra con servizi cloud, pur supportando flussi di lavoro on-premise in modo che le organizzazioni possano rispettare i requisiti di conformità. Hanwha Vision ha progettato questo VMS per supportare l’AI embedded su telecamere e appliance, quindi le analisi video vengono eseguite più vicino alla fonte.
Inoltre, la piattaforma riduce il monitoraggio manuale evidenziando clip ed eventi rilevanti. Ad esempio, il comportamento anomalo assistito dall’AI e i workflow automatici per gli incidenti riducono il tempo necessario per trovare le registrazioni. Di conseguenza, i tempi di risposta migliorano e l’efficienza operativa complessiva aumenta. Il sistema supporta una gamma di tipi di dispositivi, quindi integrare le telecamere esistenti è semplice. Inoltre, gli amministratori possono controllare le impostazioni delle telecamere centralmente e distribuire aggiornamenti di profilo senza dover visitare ogni singolo dispositivo.
Inoltre, Wisenet WAVE porta le analitiche a livello di dispositivo nella console centrale. L’elaborazione al bordo riduce il carico di rete e abbassa i costi di archiviazione, poiché solo clip rilevanti o metadati vengono inviati al server. Questo modello decentralizzato supporta più telecamere con la stessa infrastruttura. Consente anche controlli di sicurezza più rigorosi poiché il video grezzo può rimanere in sede mentre i metadati fluiscono verso i cruscotti. Per i team focalizzati sulle prestazioni del sistema, la piattaforma offre prestazioni costanti e una chiara strada di aggiornamento.
Altro aspetto utile, la piattaforma supporta estensioni plugin in modo che si possano aggiungere funzionalità su misura. Gli amministratori possono aggiungere o rimuovere funzionalità senza riorganizzare l’architettura del VMS. Per i team che necessitano di analisi più approfondite o rilevamenti personalizzati, i plugin permettono l’integrazione con servizi di terze parti. Ad esempio, Visionplatform.ai si integra con Wisenet Wave per pubblicare le rilevazioni come eventi MQTT in modo che le operazioni possano usare i dati delle telecamere come sensori per cruscotti e automazione. Se stai distribuendo sorveglianza video su larga scala, Wisenet WAVE offre il controllo e la flessibilità richiesti dai progetti di sistemi di sicurezza moderni.
ai analytics plugin: plugin deployment and integration
L’architettura del plugin di AI analytics supporta sia dispositivi edge sia distribuzioni ospitate su server. Innanzitutto, i modelli AI possono essere eseguiti su telecamere compatibili o su appliance NVR. In secondo luogo, possono essere eseguiti su un server GPU se si preferisce l’elaborazione centralizzata. Questo approccio ibrido significa che è possibile bilanciare latenza, larghezza di banda e costi. Il plugin comunica con il VMS tramite un’API standard in modo che gli eventi appaiano nella console principale. Inoltre, gli amministratori possono instradare i metadati verso sistemi di terze parti, il che aiuta i team operativi a trasformare gli avvisi in workflow.
La distribuzione segue passaggi chiari. Prima, installa il pacchetto del plugin sul server WAVE o sull’appliance. Poi, applica la chiave di licenza appropriata e attiva le funzionalità richieste per il tuo sito. Successivamente, registra le telecamere supportate e conferma la compatibilità del firmware. Il plugin supporta una gamma di modelli HANWHA e molte telecamere ONVIF di terze parti. Inoltre, puoi configurare i profili di analisi delle telecamere e regolare la sensibilità tramite le impostazioni della telecamera. Per siti complessi, Visionplatform.ai offre opzioni di riaddestramento dei modelli e messa a punto specifica per il sito in modo che le rilevazioni corrispondano ai tipi di oggetti reali e riducano i falsi positivi.
Le principali funzionalità del plugin includono avvisi in tempo reale, riduzione della larghezza di banda e dello spazio di archiviazione e configurazione flessibile delle regole. Il plugin può generare allarmi quando viene rilevato un evento e quindi, opzionalmente, avviare la registrazione o inviare una notifica. Questo comportamento garantisce che la funzione di registrazione video si concentri sui filmati significativi. Inoltre, il plugin consente di eseguire più analitiche in parallelo così da poter combinare, ad esempio, il rilevamento di stazionamenti con il conteggio persone. Quando scatta un evento trigger, il VMS registra l’incidente e collega la clip pertinente.
Infine, il plugin supporta un portale di supporto per la gestione delle licenze e gli aggiornamenti. Gli amministratori possono scaricare firmware compatibili e accedere alle guide di configurazione. Se è necessaria l’integrazione con sistemi esterni, il plugin supporta webhook e MQTT in modo che gli eventi_trigger fluiscano verso piattaforme di ticketing o di automazione.
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hanwha vision and hanwha ai analytics
Hanwha è stata uno sviluppatore attivo di tecnologie di sorveglianza guidate dall’AI per anni. Hanwha Vision si concentra su hardware e firmware robusti, mentre i suoi team software costruiscono funzionalità di analisi che operano al bordo. L’azienda pubblica guide tecniche e risultati di performance che mostrano un miglioramento della precisione di rilevamento e la riduzione dei falsi allarmi. Per esempio, la documentazione di Hanwha Vision evidenzia come il rilevamento automatico degli incidenti riduca gli avvisi non necessari e aumenti la fiducia degli operatori Rilevamento automatico degli incidenti – Hanwha Vision Europe Limited.
Inoltre, la roadmap delle AI analytics di Hanwha enfatizza l’inferenza al bordo, l’espansione delle classificazioni degli oggetti e i modelli di distribuzione ibridi. La roadmap supporta funzionalità analitiche integrate che consentono alle telecamere di pre-filtrare gli eventi prima di inoltrarli al VMS. Hanwha sta investendo nella ricerca sulle analisi comportamentali e sulle metriche di folla, che migliorano la sorveglianza di grandi siti come gli hub di trasporto. Inoltre, l’azienda monitora metriche di sostenibilità e performance in report pubblici; il rapporto di sostenibilità 2025 dettaglia come la co-progettazione di analytics e hardware riduca i carichi dei data center e il consumo energetico Rapporto di sostenibilità 2025 – Hanwha Vision.
I dati di mercato mostrano che il settore è in espansione. Il mercato globale dell’AI video analytics era valutato approssimativamente 9,40 miliardi di USD nel 2024 ed è previsto in crescita, riflettendo la domanda crescente per rilevamento automatizzato e workflow di revisione efficienti Mercato dell’analisi video AI – dimensione, quota e tendenze globali …. Inoltre, le soluzioni Hanwha hanno dimostrato miglioramenti misurabili nei tempi di risposta agli incidenti e risparmi sui costi riducendo le pattuglie e il monitoraggio live. Hanwha TechWin America e i team regionali correlati supportano anche le distribuzioni e l’integrazione di sistemi, garantendo conformità locale e assistenza per grandi clienti.
analytics and ai analytics capabilities
Le funzioni analitiche core includono il rilevamento di comportamenti anomali, il conteggio della folla e la classificazione degli oggetti. La piattaforma può rilevare bagagli incustoditi, contare le persone in una coda e classificare i veicoli per tipo. Queste funzioni girano su telecamere, su NVR e all’interno del client WAVE, quindi l’elaborazione è decentralizzata. L’AI analytics sulle telecamere riduce la latenza e mantiene i flussi grezzi locali. Di conseguenza, le reti trasportano meno traffico e l’uso dello storage diminuisce. Inoltre, gli analisti possono cercare rapidamente nei metadati e trovare la clip giusta senza dover scorrere ore di riprese.
Il sistema migliora il rilevamento automatico degli incidenti combinando più segnali dai sensori e soglie di confidenza. Questo metodo riduce i falsi positivi e quindi allevia l’affaticamento degli operatori. Ad esempio, quando un oggetto rilevato attiva una regola di intrusione, il sistema può verificare dimensione, velocità e direzione prima di scalare l’evento. I modelli AI sono ottimizzati per rilevare persone e veicoli in scene affollate. Quando le rilevazioni sono incerte, il VMS può segnalare gli eventi per una revisione umana anziché generare un allarme completo.
Inoltre, le analitiche delle telecamere possono inviare eventi strutturati a sistemi esterni. Visionplatform.ai usa questo modello per pubblicare le rilevazioni via MQTT in modo che i team operativi possano usare i dati delle telecamere per KPI e monitoraggio dei processi. Questo approccio trasforma le telecamere in sensori operativi. Per siti che richiedono rilevazioni specifiche, i team possono creare modelli personalizzati che riconoscano nuovi tipi_di_oggetto target. Il risultato è un migliore allineamento tra le analitiche e gli oggetti reali rilevanti per un sito. Per maggiori dettagli su rilevamenti specifici per sito come stazionamenti o metriche di folla, vedi le risorse sul conteggio persone e sul rilevamento di stazionamenti come la pagina dettagliata sul conteggio persone negli aeroporti.
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loiter, line crossing and object detection
Il rilevamento di stazionamenti (loiter) identifica oggetti che rimangono in una zona definita per più tempo del consentito. Si crea un poligono virtuale per specificare l’area e poi si impostano soglie temporali. Se il sistema rileva oggetti che rimangono in quel poligono più a lungo di un tempo specificato, viene generato un avviso. Questa logica aiuta i team a individuare persone incustodite o oggetti lasciati. Il sistema supporta anche l’area per rilevare oggetti lasciati e può individuare oggetti abbandonati in un terminal affollato; consulta l’esempio di rilevamento oggetti abbandonati per le operazioni aeroportuali rilevamento oggetti abbandonati negli aeroporti.
L’analitica di attraversamento linea consente di disegnare una linea virtuale e impostare regole di direzione. Il sistema rileva se una persona o un veicolo attraversa quella linea virtuale durante un periodo predefinito e può ignorare gli attraversamenti nella direzione opposta. È possibile creare una linea virtuale a segmenti multipli per perimetri complessi. Se un oggetto attraversa una linea virtuale e corrisponde al tipo di oggetto definito, il VMS può contrassegnare la clip e inviare un avviso. Questo è utile per il controllo degli accessi alle entrate e per i controlli perimetrali in zone ristrette.
Le classi di rilevamento degli oggetti includono persone, veicoli e animali. I classificatori avanzati possono distinguere biciclette da motocicli e furgoni da camion. Puoi combinare il rilevamento degli oggetti con altre regole per creare avvisi compositi. Ad esempio, è possibile rilevare e classificare persone che entrano in un’area e poi vi rimangono, oppure rilevare veicoli che sostano in un’area di carico oltre il tempo consentito. Per affinare la copertura, puoi disegnare un poligono personalizzato per includere l’area da controllare e creare regole personalizzate che si attivino solo quando tipi specifici di oggetti entrano in quel poligono. Questa flessibilità riduce gli avvisi indesiderati e migliora la precisione.
wisenet wave and video surveillance use cases
Wisenet WAVE è ampiamente utilizzato nel retail, negli hub di trasporto e nelle infrastrutture critiche. Nel retail, le analitiche aiutano nella gestione delle code e nella prevenzione delle perdite. Negli aeroporti, il rilevamento della folla e il conteggio persone agevolano il flusso dei passeggeri e supportano le decisioni operative; vedi come si applica il rilevamento persone negli aeroporti rilevamento persone negli aeroporti. Inoltre, i casi d’uso di violazione perimetrale combinano il rilevamento di intrusione con la verifica video per ridurre i falsi allarmi e accelerare la risposta. Per data center e altri siti ad alta sicurezza, il sistema supporta integrazioni di controllo accessi e workflow di intrusione che si allineano ai requisiti di conformità Protezione dei data centre – Hanwha Vision Europe Limited.
Le metriche di performance mostrano benefici chiari. Le implementazioni riportano tempi di rilevamento degli incidenti più rapidi, costi di archiviazione inferiori e meno falsi positivi. Le telecamere AI e le analitiche video e audio basate sul bordo riducono il volume delle registrazioni mentre aumentano la rilevanza delle clip memorizzate. Di conseguenza, gli operatori passano meno tempo a cercare e più tempo ad agire. I fornitori stimano che il mercato globale dell’AI video analytics crescerà significativamente nel prossimo decennio, il che supporta il continuo investimento in video intelligente e tecnologie di analisi delle telecamere Mercato dell’analisi video AI – dimensione, quota e tendenze globali ….
I system integrator possono anche abilitare più analitiche in parallelo, il che aiuta con la sicurezza stratificata. Ad esempio, i team potrebbero eseguire il rilevamento di stazionamenti e il conteggio persone nelle sale arrivi e abbinarli al rilevamento termico delle persone per il monitoraggio fuori orario rilevamento termico delle persone negli aeroporti. Questo approccio combinato migliora la consapevolezza situazionale e riduce la dipendenza dal monitoraggio live. Per le organizzazioni che necessitano di messa a punto specifica per sito, Visionplatform.ai può creare modelli personalizzati e inviare eventi alle operazioni affinché le telecamere agiscano come sensori per sistemi BI e OT.
FAQ
What is the Wisenet WAVE VMS?
Wisenet WAVE è un sistema di gestione video centralizzato progettato da Hanwha per implementazioni di sorveglianza moderne. Semplifica la gestione dei dispositivi, la registrazione e la generazione di avvisi, supportando al contempo analitiche integrate e estensioni plugin.
How does the AI analytics plugin deploy?
Il plugin AI analytics può funzionare su dispositivi edge come telecamere e NVR o su un server GPU. L’installazione richiede una licenza, firmware compatibile e la registrazione delle telecamere supportate; dopo la configurazione, gli eventi si integrano con il client WAVE.
Can loiter detection be customised?
Sì, puoi disegnare un poligono personalizzato per includere l’area e impostare soglie temporali in modo che il sistema rilevi gli oggetti che rimangono nell’area definita più a lungo del consentito. Questo riduce gli avvisi indesiderati.
Does the system support line crossing rules?
Sì, gli amministratori possono creare una linea virtuale o una linea virtuale a segmenti multipli e impostare regole specifiche per la direzione. Il sistema rileva gli oggetti che attraversano una linea definita durante il periodo configurato.
How are false positives reduced?
I modelli AI combinano controlli su dimensione, velocità e classificazione per verificare gli eventi prima di generare allarmi. Inoltre, regole stratificate e soglie di confidenza evitano che rilevazioni di bassa qualità attivino un avviso.
Can analytics run on cameras as well as servers?
Sì, le AI analytics sulle telecamere sono supportate in modo che l’elaborazione avvenga al bordo. Questa configurazione riduce la larghezza di banda e mantiene i video grezzi locali mentre i metadati vengono inviati al VMS per la revisione.
How do plugins integrate with other systems?
I plugin possono pubblicare eventi tramite webhook o MQTT in modo che gli avvisi fluiscano verso sistemi di ticketing, BI o OT. Questo consente ai team di trattare le telecamere sia come sensori operativi sia come dispositivi di sicurezza.
What types of objects can be detected?
Le classi tipiche includono persone, veicoli e animali. I classificatori avanzati riconoscono sottotipi, e i modelli personalizzati possono aggiungere un nuovo oggetto target specifico per il tuo sito.
Is Visionplatform.ai compatible with Wisenet WAVE?
Sì, Visionplatform.ai si integra con Wisenet WAVE per trasmettere le rilevazioni e abilitare usi operativi oltre gli allarmi. L’integrazione supporta distribuzioni on-premise e workflow conformi al GDPR.
Where can I find detailed airport use cases?
Visionplatform.ai pubblica pagine dedicate che coprono rilevamento persone, rilevamento stazionamenti, rilevamento oggetti abbandonati e altro per aiutare i team aeroportuali a pianificare le implementazioni. Vedi le risorse su rilevamento persone e rilevamento stazionamenti per indicazioni mirate rilevamento persone negli aeroporti e rilevamento stazionamenti sospetti negli aeroporti.
