Hanwha Vision i ewolucja nadzoru wideo
Hanwha Vision stała się liderem w obrazowaniu napędzanym AI. Po pierwsze, firma pozycjonuje się jako globalny dostawca rozwiązań wizyjnych. Następnie jej kamery i systemy wpływają na wdrożenia nadzoru wideo na całym świecie. Na przykład linia Wisenet obejmuje szeroki zakres przypadków użycia. W szczególności Wisenet i Wisenet 9 P Series odzwierciedlają połączenie wydajności i zrównoważonego rozwoju które „minimalizuje szum wideo i maksymalizuje szczegóły”. Ponadto seria P pokazuje zaangażowanie Hanwha Vision w wiarygodną sztuczną inteligencję i energooszczędny projekt.
Opcje kamer Wisenet AI pojawiają się w różnych sektorach przemysłu. Seria X oferuje modułowe rozwiązania dla złożonych obiektów. Jednocześnie seria X i seria P wspierają elastyczne wdrożenia. Seria X obsługuje dedykowaną optykę i moduły typu plug-in. Podobnie kamery z różnych serii można łączyć, aby dopasować je do budżetu i pokrycia. Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą następnie wybrać przetwarzanie na krawędzi (edge) lub na serwerze. W efekcie wdrożenia obejmują zarówno małe obiekty, jak i duże kampusy.
Szeroki asortyment produktów Hanwha Vision pomaga integratorom budować skalowalne rozwiązania. Na przykład seria X i seria P wspierają integrację z głównymi platformami VMS. Ponadto kamery obsługują wtyczki Milestone XProtect i Genetec Security Center, co upraszcza integrację. Taka kompatybilność obniża koszty integracji i przyspiesza wdrożenie.
Analizy odgrywają kluczową rolę w tej ewolucji. Analizy wideo wykonywane na krawędzi (edge) przenoszą inteligencję do kamery. W rezultacie operatorzy otrzymują bardziej terminowe alarmy i przeszukiwalne metadane. Jednocześnie rynek analiz wideo opartych na AI się rozwija. Według danych rynkowych segment osiągnął około USD 9.40 miliarda w 2024 roku i nadal rośnie. Wreszcie, dla organizacji modernizujących się do zaawansowanego nadzoru wideo, Hanwha Vision oferuje zrównoważoną ścieżkę od tradycyjnego CCTV do inteligentnego, wydajnego monitoringu.
Analityka AI i podstawy analizy wideo
AI w nowoczesnych kamerach łączy sieci neuronowe, projekt optyczny i przetwarzanie na krawędzi (edge). Najpierw kamery rejestrują czystszy obraz. Potem modele AI działają w kamerze lub na krawędzi. Takie podejście zmniejsza wykorzystanie pasma i przyspiesza przetwarzanie. Na przykład Hanwha Vision wykorzystuje AI do redukcji szumu, aby zmniejszyć rozmiar obrazu i poprawić szczegóły. Ponadto ta metoda redukuje zapotrzebowanie na pasmo i pamięć masową, poprawiając ekonomię systemu.
Analiza wideo na krawędzi przekształca każdą kamerę w czujnik operacyjny. W rezultacie strumienie wideo stają się danymi operacyjnymi. Przeszukiwalne metadane przyspieszają wyszukiwanie kryminalistyczne. Na przykład Visionplatform.ai przekształca istniejące CCTV w sieć czujników. Streamujemy ustrukturyzowane zdarzenia do pulpitów i przez MQTT dla zastosowań biznesowych. Następnie analizy zmniejszają obciążenie operatorów i pomagają personelowi skupiać się na wyjątkach. Dodatkowo ten model wspiera gotowość do RODO i unijnej Ustawy o AI, gdy przetwarzanie odbywa się lokalnie (on-prem).
Uczenie głębokie napędza wykrywanie i klasyfikację obiektów we współczesnych wdrożeniach. Na przykład modele potrafią wykrywać osoby i pojazdy. Modele mogą też odczytywać tablice rejestracyjne, gdy są zestawione z komponentami ANPR/LPR. W efekcie pojedyncza kamera może wspierać zadania związane z bezpieczeństwem i inteligencją biznesową. Ponadto analityka AI wspiera podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i automatyczne alerty. Połączenie przetwarzania w urządzeniu i analiz na serwerze tworzy hybrydowe rozwiązanie analityczne, które równoważy szybkość i skalowalność.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Inteligentne wykrywanie wideo i ekstrakcja atrybutów
Inteligentne systemy wideo wykrywają i klasyfikują osoby, pojazdy oraz inne obiekty. Najpierw systemy te wykorzystują ekstrakcję atrybutów, aby dodać przeszukiwalne szczegóły. Na przykład mogą wyodrębnić kolor ubioru, obecność torby oraz kierunek ruchu. Mogą też rozróżniać typy obiektów, takie jak rowery, samochody i ciężarówki. W konsekwencji dane wspierają listy obserwacyjne i wyszukiwanie kryminalistyczne. W przypadku złożonych obiektów można łączyć wiele atrybutów, aby tworzyć precyzyjne reguły.
Wykrywanie obiektów i wykrywanie wałęsania się sprawdzają się w zatłoczonych środowiskach, gdy modele działają na krawędzi. Dodatkowo AI identyfikujące zachowania pomaga zespołom wychwycić podejrzane zachowania, zanim sytuacje się zaostrzą. Na przykład systemy mogą wyzwolić alert, gdy ktoś wałęsa się przy punkcie kontrolnym. Następnie ochroniarze otrzymują krótkie podsumowanie zdarzenia i miniaturę obrazu. Ekstrakcja atrybutów wspiera też korelację osób i pojazdów między kamerami, co poprawia świadomość sytuacyjną.
Zaawansowana analityka wspiera również przypadki specjalistyczne. Na przykład systemy mogą wykrywać poślizgnięcia i upadki na zatłoczonych holach. Podobnie metryki liczenia osób wspierają zarządzanie przepływem w terminalach. Dla zespołów bezpieczeństwa narzędzia wykrywające i klasyfikujące osoby skracają czas rozwiązywania incydentów. Możliwość konfigurowania niestandardowych reguł alarmowych sprawia również, że zdarzenia stają się wykonalne zarówno dla personelu ochrony, jak i zespołów operacyjnych.
Kamery Hanwha Vision dostarczają bogate metadane do platform VMS. Wiele obiektów używa przeszukiwalnych metadanych, aby przyspieszyć dochodzenia. Można też zintegrować się z pulpitami stron trzecich w celu uzyskania inteligencji biznesowej. Dla czytelników szukających przykładów specyficznych dla lotnisk, zobacz nasze strony z przypadkami użycia wykrywania osób i liczenia osób dla praktycznych wdrożeń: wykrywanie osób, liczenie osób, oraz wykrywanie wałęsania się. Wreszcie, ekstrakcja atrybutów sprawia, że alerty są bardziej precyzyjne i pomaga analityce redukować fałszywe alarmy po właściwym dostrojeniu.
Poprawa czytelności obrazu dzięki redukcji szumu i kompatybilności
Redukcja szumu poprawia czytelność obrazu w warunkach słabego oświetlenia i miejscach o dużym natężeniu ruchu. Najpierw usuwa ziarnistość, zachowując szczegóły krawędzi. Następnie kodeki wideo kompresują poprawione klatki bardziej efektywnie. W rezultacie pasmo i pamięć masowa spadają bez utraty jakości dowodowej. Na przykład AI do redukcji szumu firmy Hanwha Vision zapewnia zarówno szczegóły, jak i zmniejszony rozmiar obrazu. Ta funkcja ma znaczenie w dużych systemach kamer, gdzie pasmo i pamięć są ograniczone.
Kompatybilność z istniejącymi systemami nadzoru jest równie kluczowa. Na przykład kamery Hanwha obsługują powszechne standardy, aby ułatwić integrację. Co więcej, wiele obiektów chce ponownie wykorzystać swoje VMS. W takich przypadkach system zabezpieczeń wideo obsługujący ONVIF i główne wtyczki VMS upraszcza wdrożenie. Dla miejsc wymagających ANPR wsparcie dla odczytu tablic rejestracyjnych jest dostępne poprzez dodatki i integracje. Warstwy analityczne w chmurze i hybrydowe mogą również działać na istniejących kamerach on-prem, dodając nowe możliwości bez konieczności wymiany sprzętu.
Integracja z Sightmind dostarcza analitykę w chmurze dla określonych przepływów pracy. Jednocześnie organizacje mogą utrzymać wrażliwe przetwarzanie lokalnie. Z punktu widzenia prywatności i zgodności taki wybór redukuje ryzyko wycieku danych. Ponadto przepływy przetwarzania obrazu mogą generować przeszukiwalne metadane do szybkiego wyszukiwania kryminalistycznego. Ta funkcja pomaga zespołom znajdować zdarzenia wśród tysięcy godzin nagrań. Staranny projekt optyczny i dobór czujników poprawiają jakość bazowego obrazu. Wreszcie kompatybilność z istniejącą infrastrukturą redukuje koszty i zakłócenia podczas modernizacji.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Efektywność operacyjna i monitorowanie wspomagane AI
Monitorowanie wspomagane AI może zmniejszyć liczbę patroli na żywo przy jednoczesnym poprawieniu czasów reakcji. Najpierw automatyczne wykrywanie kieruje alerty do właściwego zespołu. Następnie personel ochrony widzi migawki zdarzeń i kontekst. W rezultacie zespoły mogą priorytetyzować rzeczywiste incydenty zamiast gonić za fałszywymi alarmami. Na przykład modele dostosowane do konkretnego miejsca pomagają ograniczyć fałszywe alarmy, skupiając się na istotnych typach obiektów. Systemy mogą też publikować zdarzenia na pulpitach w celu uzyskania informacji biznesowych i monitoringu operacyjnego.
Zarządzanie alertami w czasie rzeczywistym pomaga zespołom działać szybciej. Przejrzysty pulpit daje liderom zmian natychmiastowy przegląd bieżących zdarzeń. Na przykład Visionplatform.ai przesyła zdarzenia przez MQTT, aby systemy operacyjne mogły je przyjmować. Następnie te dane pomagają zespołom utrzymania, logistyki i bezpieczeństwa. Dodatkowo kamery zabezpieczeń z AI i systemy oparte na edge zapewniają ciągłe wykrywanie bez przeciążania centralnych serwerów.
Wglądy operacyjne wynikają z ustrukturyzowanych metadanych, a analityka zmniejsza pracę ręczną. Na przykład łączenie liczenia osób z wykrywaniem zagrożeń wspiera planowanie pojemności i reagowanie awaryjne. Zespoły mogą również wykorzystać dane do planowania zmian i optymalizacji zasobów. Ogólnie rzecz biorąc, te możliwości zwiększają bezpieczeństwo przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Krótko mówiąc, wykorzystanie AI do identyfikacji wzorców i przesyłania zdarzeń sprawia, że kamery stają się praktycznymi czujnikami zarówno dla bezpieczeństwa, jak i szerszych operacji.
Przyszłe trendy w nadzorze wideo z AI
Zrównoważony rozwój i wiarygodna AI są centralne dla przyszłego rozwoju kamer. Na przykład seria P kładzie nacisk na efektywność energetyczną i przejrzyste zachowanie modeli. Ponadto wykorzystanie danych syntetycznych i przepływów pracy generatywnych wspiera ciągłe doskonalenie przy zachowaniu zgodności. Te trendy pomagają organizacjom osiągać cele środowiskowe i wymagania regulacyjne.
Skalowalne wdrożenia będą łączyć przetwarzanie na krawędzi z orkiestracją w chmurze. Najpierw małe obiekty będą wykorzystywać urządzenia edge zaprojektowane specjalnie do tego celu. Następnie duże kompleksy połączą inteligencję edge z centralną analizą w celu korelacji między lokalizacjami. Ulepszenia będą też faworyzować modułowe projekty, dzięki czemu aktualizacje serii będą proste. Na przykład wielu operatorów przyjmie skalowalne potoki, które umożliwią zarządzanie tysiącami strumieni wideo z wspólnej płaszczyzny sterowania. Dodatkowo moduły plug-in i otwarte API będą zachęcać do innowacji stron trzecich oraz lepszej integracji z systemami kontroli dostępu i zarządzania incydentami.
Nowe innowacje obejmują generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia syntetycznych danych treningowych oraz ulepszone przywracanie obrazu. Co więcej, postępy w efektywności modeli pozwolą uruchamiać więcej analiz na urządzeniach o niższym poborze mocy. Jednocześnie cyberbezpieczeństwo pozostanie kluczowym zagadnieniem. W związku z tym przyszłe systemy będą zawierać wzmocnione oprogramowanie układowe, bezpieczne mechanizmy aktualizacji oraz audytowalne logi, aby sprostać wymaganiom zgodności. Dla integratorów i zespołów bezpieczeństwa następna dekada skupi się na budowie systemów, które wykraczają poza bezpieczeństwo, dostarczając świadomość sytuacyjną, bezpieczeństwo i inteligencję biznesową. Na koniec ścieżki integracyjne z platformami takimi jak Genetec Security Center pozostaną ważne dla orkiestracji klasy enterprise.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest analityka wideo oparta na AI i dlaczego ma znaczenie?
Analityka wideo oparta na AI wykorzystuje modele uczenia maszynowego do analizy wideo w celu wykrywania obiektów, zachowań i zdarzeń. Ma znaczenie, ponieważ przekształca surowe strumienie wideo w przeszukiwalne metadane i wykonalne alerty, które oszczędzają czas i obniżają koszty operacyjne.
Jak Hanwha Vision wpisuje się we współczesne strategie nadzoru?
Hanwha Vision oferuje gamę kamer i rozwiązań analitycznych wspierających wdrożenia na krawędzi i na serwerze. Linie produktowe, w tym seria P i seria X, oferują opcje dotyczące wydajności, zrównoważonego rozwoju i integracji z głównymi platformami VMS.
Czy AI może zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów na moim obiekcie?
Tak. Po dostrojeniu do warunków konkretnego obiektu analizy redukują fałszywe alarmy, skupiając wykrywanie na istotnych typach obiektów i zachowaniach. Dodatkowo niestandardowe reguły i ekstrakcja atrybutów pomagają filtrować zdarzenia fałszywe, zanim dotrą do personelu ochrony.
Czy istniejące kamery są kompatybilne z nowymi narzędziami AI?
Wiele nowoczesnych warstw AI obsługuje ONVIF i standardowe strumienie wideo, dzięki czemu mogą współpracować z istniejącymi kamerami i VMS. Dla zaawansowanych funkcji, takich jak odczyt tablic rejestracyjnych, niektóre obiekty dodają moduły specjalistyczne lub korzystają ze strumieni o wyższej rozdzielczości.
Jaką rolę odgrywa przetwarzanie na krawędzi (edge)?
Przetwarzanie na krawędzi (edge) uruchamia analizy blisko kamery, aby zmniejszyć zużycie pasma i opóźnienia. Pomaga również utrzymać wrażliwe nagrania lokalnie (on-prem), co może wspierać zgodność z RODO i unijną ustawą o AI.
Jak organizacje wykorzystują metadane z analiz?
Przeszukiwalne metadane wspierają wyszukiwanie kryminalistyczne, raportowanie i pulpity w zakresie inteligencji biznesowej. Na przykład metadane umożliwiają szybkie odnalezienie zdarzeń, trendy w liczeniu osób oraz korelację między kamerami.
Czy analityka AI może wspierać operacje wykraczające poza bezpieczeństwo?
Tak. Analityka może przesyłać zdarzenia do systemów operacyjnych, utrzymania i logistyki za pomocą MQTT lub webhooków. Pomaga to zespołom wykorzystywać kamery jako czujniki do KPI i poprawy efektywności.
Jakie są główne kwestie związane z cyberbezpieczeństwem?
Bezpieczne aktualizacje oprogramowania układowego, szyfrowana komunikacja i audytowalne logi są niezbędne. Ponadto utrzymanie przetwarzania lokalnie i kontrola zbiorów danych zmniejszają ryzyko przy wdrażaniu zaawansowanej analityki.
Jak Visionplatform.ai uzupełnia systemy kamer?
Visionplatform.ai przekształca CCTV w operacyjną sieć czujników, która wykrywa osoby, pojazdy, ANPR/LPR, środki ochrony osobistej (PPE) oraz obiekty niestandardowe. Integruje się z platformami VMS, aby przesyłać zdarzenia do pulpitów i systemów biznesowych, dzięki czemu zespoły otrzymują wykonalną inteligencję.
Gdzie mogę dowiedzieć się więcej o konkretnych wykrywaniach, takich jak wałęsanie się czy ANPR?
Dla szczegółowych przypadków użycia i przewodników produktowych zobacz nasze zasoby dotyczące wykrywania wałęsania się i ANPR. Na przykład dowiedz się o wykrywaniu wałęsania się na wykrywanie wałęsania się lub o wdrożeniach ANPR na ANPR/LPR na lotniskach.
