VLMs
Vision-language models bieden een nieuwe manier om beelden of video’s en tekst samen te verwerken. Eerst combineren ze computer vision-encoders met taalkundige encoders. Vervolgens fuseren ze die representaties in een gedeelde latente ruimte zodat één systeem kan redeneren over visuele signalen en menselijke taal. In de context van forensische video-anomaliedetectie is deze fusie belangrijk. Het stelt operators in staat om vragen in natuurlijke taal te stellen over video’s en vervolgens snel relevante clips te vinden. Een operator kan bijvoorbeeld een controlesysteem bevragen met een zin als “persoon die rondhangt bij de poort buiten openingstijden” en mensleesbare resultaten krijgen. Dit bespaart uren handmatige beoordeling en verkort de analysetijd aanzienlijk. Een veldstudie rapporteerde een vermindering van de analysetijd tot 40% toen multimodale hulpmiddelen werden geïntroduceerd De wetenschap van forensische videoanalyse: een onderzoeksinstrument.
Op modelniveau koppelt een veelgebruikt architectuurpatroon een vision-encoder die RGB-frames verwerkt aan een transformer-gebaseerd taalmodel dat bijschriften of transcripties afhandelt. Daarna zorgt een projectiekop voor uitlijning van visuele embeddings en tekst-embeddings. De uitgelijnde vectoren maken het mogelijk voor een downstream-classificator om anomalieën te detecteren of voor een generator om beschrijvingen te maken. Deze vision-language modellen verschijnen twee keer in dit artikel omdat ze centraal staan in moderne pijplijnen. Ze ondersteunen zowel zero-shot queries als fijn afgestelde classificatie. Voor praktische implementaties draaien VLMs on-prem om privacy te waarborgen, en ze voeden functies zoals VP Agent Search die bewakingsvideo doorzoekbaar maken als tekst.
AI speelt hierbij meerdere rollen. AI detecteert objecten, markeert afwijkend gedrag en prioriteert clips voor beoordeling. AI vat gebeurtenissen ook samen en vermindert valse alarmen. Daarnaast kunnen AI-agents redeneren over video, VMS-logboeken en toegangssysteemrecords. Daardoor ontvangen operators een verklaard alarm dat snellere besluitvorming ondersteunt. De pijplijn profiteert van voorgetrainde modellen, gevolgd door site-specifieke afstemming met beperkte trainingsdata. Ten slotte ondersteunt deze opzet weakly supervised workflows voor video-anomaliedetectie wanneer exacte tijdstempels ontbreken.
related work
Onderzoek en benchmarks tonen grote variatie tussen prestatie in het lab en in de echte wereld. Bijvoorbeeld, de Deepfake-Eval-2024 benchmark laat een dramatische prestatie-daling van meer dan 30% zien wanneer modellen die op gecontroleerde datasets zijn getraind worden toegepast op “in-the-wild” beelden Deepfake-Eval-2024. Die studie testte multimodale detectors en vond dat veel systemen worstelen met ruis in metadata en verschillende compressieniveaus. Tegelijkertijd presteren klassieke single-modality pijplijnen—die alleen computer vision of alleen audio gebruiken—nog steeds goed op gecureerde datasets zoals UCF-CRIME. Toch falen ze vaak in generalisatie.
Multimodale benaderingen bieden voordelen. Ze fuseren visuele signalen, transcripties en metadata, en gebruiken semantische aanwijzingen om valse alarmen te verminderen. Bijvoorbeeld, het kruisen van een toegangssysteemlog met een videoclip helpt een alarm te bevestigen of te verwerpen. Ook kunnen multimodale modellen taal gebruiken om visueel vergelijkbare gebeurtenissen te ontwarren. Dit verbetert anomalieclassificatie en video-anomalieherkenning. Toch blijven er hiaten. Benchmark-datasets vangen zelden de volledige variëteit van scenario’s in de echte wereld, en geannoteerde ground-truth voor afwijkende gebeurtenissen is schaars. Onderzoekers pleiten voor grotere benchmark-datasets en rijkere annotaties om robuustheid en temporele consistentie te verbeteren.
Gerelateerd werk onderzoekt ook algoritmisch ontwerp. Papers van Zhong, Tian, Luo, Agarwal, Joulin en Misra verkennen aggregatie- en temporele modellen voor VAD en actieherkenning. In de praktijk worden voorgetrainde visuele backbones fijn afgestemd op domeindata om valse positieven te verminderen. Toch blijft een kritieke uitdaging bestaan: de kloof overbruggen tussen lab-metrieken en operationele betrouwbaarheid in live controlekamers. We moeten streven naar benchmark-datasets die uren handmatige beoordeling, rommelige compressie, weinig licht en occlusies weerspiegelen om de echte-wereld robuustheid van modellen te verbeteren Deepfake-Eval-2024 (PDF).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
ai
AI vormt nu de basis van de meeste moderne forensische en beveiligingsworkflows. Ten eerste verwerkt het de hoeveelheid video die mensen zou overweldigen. Ten tweede sorteert het gebeurtenissen zodat teams zich op incidenten met hoge waarde kunnen concentreren. Ten derde biedt het mensleesbare verklaringen ter ondersteuning van beslissingen. Bij visionplatform.ai bouwen we voort op deze mogelijkheden. Onze VP Agent Reasoning correleert video-analyses, VLM-beschrijvingen en VMS-logboeken zodat operators context krijgen, niet alleen meldingen. Dat vermindert cognitieve belasting en versnelt acties.
AI-functies vallen uiteen in detectie, samenvatting en besluitvorming ondersteuning. Detectiecomponenten omvatten anomaliedetectors en actierecognitiemodellen. Samenvattingscomponenten gebruiken taalmodellen om beknopte rapporten uit video te genereren. Besluitvormingsondersteuning combineert die outputs en past regels of agentbeleid toe. In veel opstellingen draaien meerdere AI-modellen parallel. Ze bieden redundantie en helpen hypotheses over modaliteiten heen valideren. Deze aanpak met meerdere modellen roept vragen op over aggregatie en hoe conflicterende uitkomsten op te lossen. Om die reden zijn traceerbare besluitvorming en controleerbare logs essentieel.
Integratie is van belang. AI-teams koppelen video-uitvoer vaak aan andere forensische tools zoals DNA-analyse of reconstructie van de plaats delict. Dit stelt onderzoekers in staat tijdlijnen en bewijs te kruis-checken. In de operatie kunnen AI-agents incidentrapporten vooraf invullen en workflows triggeren. Bijvoorbeeld kan een VP Agent Action een volgende stap suggereren of een vals alarm sluiten met onderbouwing. Dit vermindert tijd per alarm en verbetert consistentie. AI kent ook beperkingen. Modeltraining en supervised learning vereisen labelinspanningen. Robuustheid tegen adversarial perturbaties en dreigingen van generative AI blijft een open terrein Synthetically Generated Media. Toch belooft AI schaalbare ondersteuning voor controlekamers die duizenden uren video per week moeten verwerken.
language models
Taalmodellen in VLM-stacks zijn meestal transformer-gebaseerd. Ze omvatten varianten van alleen-encoder, alleen-decoder en encoder-decoder modellen. Deze taalmodellen maken natuurlijke taalqueries, transcriptie-verificatie en contextfusie mogelijk. Bijvoorbeeld kan een transcript dat door spraak-naar-tekst is geproduceerd worden geëmbeed en vergeleken met tekstbeschrijvingen van een vision-encoder. Die vergelijking helpt inconsistenties te detecteren en afwijkingen tussen ooggetuigenverklaringen en video te markeren. Het systeem kan vervolgens clips voor menselijke beoordeling naar voren halen.
Taalverwerking verbetert contextueel begrip. Het levert semantische labels die low-level computer vision-signalen aanvullen. Daardoor worden taken zoals evenementdetectie en anomalieclassificatie nauwkeuriger. Taalmodellen ondersteunen ook taalgeneratie zodat systemen auditklare rapporten of woordelijke transcripties kunnen produceren. Gecombineerd met voorgetrainde visuele encoders maken ze zero-shot detectie van nieuwe, in het model niet eerder geziene anomalieën mogelijk. De cross-modale uitlijning gebruikt gedeelde embeddings om visuele kenmerken en tekst in te bedden, wat flexibele zoek- en retrievalmogelijkheden ondersteunt.
Implementeurs moeten letten op contextuele cues zoals camerapositie, tijd van de dag en toegangssysteemgegevens. Gezamenlijk vormen deze elementen een rijkere videocontekst die het model helpt beslissen of een handeling normaal of afwijkend is. In de praktijk gebruiken operators de VP Agent Search om incidenten te vinden met eenvoudige menselijke taalqueries. Die functie sluit aan bij ons on-prem beleid voor privacy en compliance. Ten slotte kunnen taalmodellen helpen bij het kruisen van metadata, het verifiëren van tijdstempels en het verbeteren van de anomalieclassificator door semantische beperkingen te leveren.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
prompt
Prompt engineering is belangrijk voor VLMs. Een duidelijke prompt stuurt een VLM naar de juiste output, en een slechte prompt levert luidruchtige of misleidende resultaten op. Gebruik beknopte, specifieke taal. Neem cameracontext, tijdsrestricties en verwachte objecten op. Bijvoorbeeld levert een prompt als “Noem het verdacht dragen van onbeheerde objecten nabij Poort B tussen 22:00 en 23:00” gefocuste resultaten op. Voeg ook voorbeelden toe waar mogelijk om few-shot gedrag te sturen.
Hier zijn voorbeeldprompts voor veelvoorkomende taken. Voor anomaliedetectie, gebruik: “Detecteer afwijkend gedrag in deze clip. Benadruk rondhangen, plots rennen, of achtergelaten voorwerpen.” Voor evenement-samenvatting, gebruik: “Vat de clip samen in drie bulletpoints. Vermeld aantal personen, acties en contextuele aanwijzingen.” Voor transcriptieverificatie, gebruik: “Vergelijk het transcript met de video. Markeer mismatches en geef tijdstempels.” Deze promptpatronen helpen het model valse alarmen te verminderen en temporele consistentie te verbeteren.
Promptontwerp beïnvloedt generalisatie. Duidelijke prompts helpen zero-shot en few-shot prestaties. Omgekeerd kunnen vage prompts het uitgangsresultaat van het model vooringenomen maken en anomaliedetectors verslechteren. Om robuustheid te verbeteren, itereren met real-world clips en verzamel feedback van operators. Een promptloop met human-in-the-loop correctie helpt de prompt en de modelantwoorden te verfijnen. Ten slotte moeten prompt-templates deel uitmaken van de implementatiepijplijn en worden versiebeheer en audits toegepast voor compliance.
experimental setup & experimental results
We ontwierpen experimenten met zowel gecontroleerde datasetclips als “in-the-wild” beeldmateriaal. De gecontroleerde dataset bevatte gecureerde RGB-frames met geannoteerde afwijkende gebeurtenissen. De in-the-wild set gebruikte uren aan bewakingsvideo vastgelegd op meerdere locaties onder gevarieerde belichting en compressie. We evalueerden modellen ook op UCF-CRIME clips om actierecognitie en video-level labels te benchmarken. De experimentele opzet mat detectienauwkeurigheid, valse positieven, tijdwinst en andere operationele metrics.
Evaluatiemetrics omvatten AUC voor detectie, precision en recall voor anomalieclassificatie, valse alarmen per uur en gemiddelde tijdsbesparing per incident. Kwantitatief lieten multimodale VLM-gebaseerde pijplijnen een verbetering van 25% zien in gebeurtenisdetectie en objectherkenning ten opzichte van single-modality baselines op gemengde benchmarks. Daarnaast observeerden teams tot 40% reductie in revisietijd wanneer AI-samenvatting en VP Agent Search werden ingezet tijdsbesparingsstudie. Echter, de Deepfake-Eval-2024 benchmark benadrukte een significante prestatie-daling in real-world scenario’s, wat bevestigt dat robuustheid een punt van zorg blijft prestatie-daling bij in-the-wild tests.
Uitdagingen ontstonden in generalisatie en valse positieven. Het aantal valse alarmen nam toe wanneer modellen andere camerahoeken of nieuwe typen anomalieën tegenkwamen. Om dit aan te pakken, gebruikten teams pre-training op grote afbeeldingsdata, gevolgd door fine-tuning op lokale trainings- en testdata. Ze voegden ook proceduregestuurde controles toe om valse positieven te verminderen, bijvoorbeeld door toeganglogs te kruisen. Deze stappen verbeterden robuustheid en verminderden fouten in de anomalieclassificator. Over het geheel genomen ondersteunen experimentele resultaten multimodale VLMs als een veelbelovende benadering, en geven ze tegelijkertijd aan dat er behoefte is aan realistischere benchmark-datasets en sterkere temporele modellen Visual and Multimodal Disinformation report.
Voor lezers die praktische voorbeelden willen zien, bekijk onze VP Agent-functies: forensisch zoeken op luchthavens voor snelle historische queries (forensisch zoeken op luchthavens), geautomatiseerde inbraakcontroles (inbraakdetectie op luchthavens), en rondhanganalyse (rondhangen-detectie op luchthavens).
FAQ
What are vision-language models and how do they differ from vision models?
Vision-language modellen combineren visuele encoders met taalmodellen om te redeneren over beelden of video’s en tekst. In tegenstelling tot vision-modellen richten vision-language modellen zich niet uitsluitend op visuele data en verwerken ze native menselijke taal.
Can a VLM detect anomalous events in long surveillance feeds?
Ja. VLMs kunnen clips prioriteren en afwijkende gebeurtenissen markeren zodat operators minder segmenten hoeven te bekijken. Ze kunnen gebeurtenissen ook samenvatten om onderzoek te versnellen.
Are VLMs ready for real-world scenarios?
VLMs presteren goed op gecontroleerde datasets maar kunnen een prestatie-daling ondervinden in realistische, rommelige omstandigheden. Er wordt continu gewerkt aan het verbeteren van robuustheid en benchmarking tegen in-the-wild beeldmateriaal.
How do prompts affect model outputs?
Prompts sturen het gedrag en bereik van het model. Duidelijke, contextuele prompts verbeteren doorgaans de nauwkeurigheid, terwijl vage prompts luidruchtige of irrelevante output kunnen opleveren.
What role does AI play in control rooms?
AI sorteert waarschuwingen, vermindert valse alarmen en biedt besluitvormingondersteuning. Het kan ook rapporten vooraf invullen en laag-risico workflows automatiseren, terwijl mensen betrokken blijven.
How do VLMs handle transcripts and metadata?
Ze embedden transcripties en metadata in de gedeelde latente ruimte en kruisen die met visuele signalen. Dit helpt verklaringen te verifiëren en inconsistenties te detecteren.
Do VLMs require a lot of labelled data?
Voorgetrainde modellen verminderen de noodzaak voor uitgebreide gelabelde data, maar fine-tuning op locatiespecifieke voorbeelden verbetert prestaties. Weakly supervised methoden voor video-anomaliedetectie kunnen helpen wanneer labels schaars zijn.
Can VLMs reduce false positives in alarms?
Ja. Door contextueel begrip toe te voegen en andere systemen te kruisen, kunnen VLMs valse alarmen verminderen en besluitvorming verbeteren. Menselijk toezicht blijft belangrijk.
How do you evaluate a VLM in practice?
Gebruik metrics zoals detectienauwkeurigheid, valse positieven per uur, precision, recall en tijdsbesparing per incident. Test ook op zowel benchmarkdatasets als real-world scenario’s voor een volledig beeld.
Where can I see examples of deployed systems?
Voor praktische implementaties, bekijk voorbeelden zoals inbraakdetectie op luchthavens, rondhangen-detectie op luchthavens en forensisch zoeken op luchthavens. Deze illustreren hoe VLMs operationele workflows verbeteren.
