Chapter 1: axis devices and axis camera
Urządzenia i czujniki Axis stanowią trzon nowoczesnych wdrożeń i ściśle współpracują z VMS oraz narzędziami firm trzecich. Dla organizacji, które potrzebują solidnego zarządzania wideo, wybór urządzenia wpływa na jakość zapisu, bogactwo metadanych i długoterminowe przechowywanie. Axis Communications projektuje rodziny produktów obejmujące kamery brzegowe, kontrolery drzwi i enkodery. Dzięki temu na obiektach można wdrażać systemy współpracujące z większością sprzętu Axis, jednocześnie zachowując spójność procesów. W wielu instalacjach serwer nagrywający pracuje obok analiz brzegowych, a administratorzy dobierają urządzenia do możliwości serwera i limitów przepustowości.
Planując użycie śledcze, pomyśl o jakości obrazu, liczbie klatek i metadanych. Nagrania z kamer o wysokiej rozdzielczości poprawiają identyfikację. Jednocześnie metadane w wielu integracjach opierają się na schematach Axis, co ułatwia indeksowanie i wyszukiwanie. Ścisła integracja z VMS i analizami zmniejsza luki między zdarzeniami a klatkami wideo. Na przykład visionplatform.ai dodaje warstwę wnioskowania nad wideo, dzięki czemu operatorzy mogą interpretować wykrycia i następnie podejmować działania. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak działa przeszukiwanie kryminalistyczne w środowisku opartym na języku naturalnym, zobacz nasz przewodnik o przeszukiwaniu kryminalistycznym na lotniskach, który pokazuje praktyczne przepływy pracy i wyniki.
Budżet i skala mają znaczenie. Milestone i inne platformy VMS akceptują strumienie z wielu urządzeń, ale przed zakupem warto potwierdzić kompatybilność. Użycie mieszanki kamer stałych i PTZ może zmniejszyć martwe strefy. Również rozważ wtyczkę Axis Optimizer Forensic Search, gdy potrzebujesz przyspieszyć budowę indeksów w dużych archiwach. Tierowanie pamięci i polityki retencji kontrolują koszty. Na koniec zaplanuj bezpieczny łańcuch przechowywania dowodów, aby nagrane wideo mogło być przekazywane lub udostępniane zgodnie z polityką. Te kroki umożliwiają rejestrację użytecznych materiałów przy jednoczesnym ograniczeniu nakładów operacyjnych.
Chapter 2: forensic search and smart search with ai
Smart search łączy indeksowane metadane z AI, umożliwiając śledczym szybkie odnajdywanie zdarzeń. Celem jest przeszukiwanie osi czasu bez ręcznego przewijania. Analizy napędzane przez AI wyodrębniają cechy, takie jak twarze, pozy i tablice rejestracyjne, a następnie dołączają tagi do osi czasu. Podejście to przyspiesza dochodzenia kryminalistyczne, dzięki czemu zespoły szybko triage’ują istotne fragmenty. Jeden dostawca zauważa, że zaawansowane narzędzia wyszukiwania mogą skrócić czas przeglądu nawet o 70% w porównaniu z przeglądem ręcznym (badanie). W praktyce system może zasugerować krótką listę klipów spełniających kryteria wyszukiwania i progi ufności.
Workflowy przeszukiwania kryminalistycznego opierają się zarówno na analizach brzegowych, jak i serwerowych. Gdy analizy działają na brzegu, strumień przesyła wzbogacone metadane do serwera, który następnie indeksuje dane wyszukiwania. Alternatywnie serwery w chmurze lub na miejscu mogą analizować wiele źródeł, aby budować oś czasu obejmującą wiele kamer. Wykorzystanie AI zmniejsza też fałszywe alarmy, ponieważ modele uczą się ignorować powtarzalne, nieistotne ruchy. Modele detekcji osiągają dziś wysoką skuteczność. Niedawne przeglądy systematyczne wykazują, że wykrywanie sfałszowanych wideo przekracza 95% w testach kontrolowanych (badanie).
W środowisku Genetec integracja Axis Forensic Search dla Genetec i komponenty integracyjne przeszukiwania kryminalistycznego mogą eksponować tagi obiektów bezpośrednio na osi czasu VMS. Ułatwia to wyszukiwanie obiektów i prezentację miniatur dla operatorów. Architektura może wyeliminować potrzebę serwerów analitycznych w małych obiektach, jednocześnie umożliwiając skalowanie w razie potrzeby. Dla większych wdrożeń serwery analityczne mogą agregować wyniki i prezentować posortowane wyniki wyszukiwania wewnątrz VMS. visionplatform.ai integruje się z takimi przepływami i dostarcza Vision Language Model, który konwertuje wykrycia na opisy zrozumiałe dla człowieka, co ułatwia znajdowanie scen opisanych prostym językiem.
Eksperci podkreślają włączenie weryfikacji jako części procesu. Jak stwierdza Interpol, „dane z nadzoru wideo należą do najcenniejszych typów dowodów cyfrowych, ale ich użyteczność zależy od solidnych metod przeszukiwania kryminalistycznego i weryfikacji, aby zapewnić wiarygodność w sądzie” (przegląd Interpolu). Dlatego workflowy smart search łączą tagi AI z kontrolami integralności i dziennikami audytu, aby zachować wartość dowodową.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapter 3: search for objects – classification of people or vehicles
Wyszukiwanie obiektów w nagranym wideo zależy najpierw od solidnej klasyfikacji obiektów. Nowoczesne pipeline’y stosują modele konwolucyjne do generowania ramek ograniczających i etykiet. W oparciu o Axis Object Analytics i mechanizmy integracji, systemy mogą oznaczać klatki klasami osoba lub pojazd, a następnie indeksować te tagi dla szybkiego wyszukiwania. Modele klasyfikacji obiektów oznaczają osoby i pojazdy, a także mogą doprecyzowywać atrybuty, takie jak kolor ubrania czy typ pojazdu. W praktyce możesz zacząć od zapytania do systemu typu „osoby na scenie w czerwonych koszulkach” lub „rodzaj pojazdu, który wjechał po północy”.
Klasyfikacja obiektów jest najbardziej użyteczna, gdy połączona jest ze śledzeniem ruchomych obiektów. Śledzenie łączy wykrycia w kolejnych klatkach i między kamerami, dzięki czemu operatorzy mogą śledzić cele w różnych strefach. Dla podejrzanego poruszającego się pieszo wyszukiwanie osób lub pojazdów jest dostosowywane tak, aby priorytetowo traktować śledzenie osoby i chód, natomiast dla poruszającego się samochodu system kładzie nacisk na odczyt tablicy i trajektorię. Automatyczne workflowy ANPR/LPR mogą wydobyć ciąg rejestracyjny i porównać go z bazami danych; zobacz nasze przykłady ANPR dla wdrożeń na lotniskach na ANPR i LPR na lotniskach. Te przykłady pokazują, jak odczyty tablic przyspieszają dochodzenia skoncentrowane na pojazdach.
Aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów, dostrój progi i zakotwicz wyniki modelu do specyfiki obiektu. Użyj ustawień odejmowania tła, kompensacji ekspozycji i czułości w wybranych regionach. Ustal kryteria wyszukiwania łączące czas, wygląd i ruch. Analizując dane wyników wyszukiwania, przeglądaj mieszankę klipów o wysokiej i średniej ufności, aby dopracować progi. Dla niektórych obiektów wystarczy prosty zestaw reguł i pojedynczy serwer; dla innych konieczne są rozproszone analizy i dodatkowy sprzęt. Celem jest ułatwienie odnajdywania dopasowań przy zachowaniu dokładności potrzebnej w sądzie.
Chapter 4: filter footage to refine search results and define area of interest
Dobrze zaprojektowana strategia filtrowania zawęża tysiące godzin do kilku minut przeglądu. Filtry obejmują okna czasowe, identyfikatory kamer, etykiety obiektów i rozmiar ramki ograniczającej. Używaj filtrów czasowych, aby wykluczyć nieistotne dni, a następnie dodaj filtry lokalizacji, aby skierować się na pole widzenia właściwej kamery. Geograficzny obszar zainteresowania wewnątrz kadru dodatkowo redukuje szumy. Operatorzy mogą rysować poligony na widoku na żywo, aby ograniczyć strefy detekcji, dzięki czemu wyniki skupiają się na drzwiach, bramach lub dokach załadunkowych. Te kroki pozwalają zespołom szybko znaleźć potrzebne nagrania.
Genetec i podobne systemy udostępniają filtry przez GUI VMS, gdzie miniaturki pomagają w priorytetyzacji wizualnej. Miniaturki pokazują reprezentatywną klatkę na zdarzenie, co jest idealne do szybkiego triage’u. W wielu projektach metadane opierają się na tagach Axis, więc indeksy są spójne niezależnie od marki kamery. Interfejs powinien prezentować wyniki wyszukiwania posortowane według ufności i czasu. Analitycy następnie prowadzą dochodzenia, przeglądając najlepsze dopasowania, weryfikując zdarzenia i eksportując dowody.
Filtrowanie także zmniejsza operacje wejścia/wyjścia pamięci i przyspiesza zapytania. Jeśli integracja wyszukiwania nie tylko przyspiesza indeksowanie, ale także obniża obciążenie serwera, zyskujesz przepustowość i niższe koszty eksploatacji. Użytkownicy kryminalistyczni często muszą bezpiecznie dzielić się materiałem wideo z partnerami. Funkcja bezpiecznego eksportu musi zachować znaczniki czasu, sumy kontrolne i dzienniki łańcucha przechowywania dowodów, tak aby udostępniane klipy pozostały dopuszczalne. W środowiskach airside kontrolowane eksporty i dostęp oparty na rolach pomagają spełnić wymagania zgodności. Dowiedz się, jak wykrywanie osób i analityka perymetru wspierają ukierunkowane wyszukiwania na naszej stronie o wykrywaniu osób na lotniskach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Chapter 5: vehicle tracking and incident analysis with camera
Śledzenie pojazdów łączy wykrycia z różnych kamer, dzięki czemu śledczy mogą odtworzyć trasy i osie czasu. Podstawowa metoda wykorzystuje odczyty tablic i korelację znaczników czasu, a następnie interpoluje pomiędzy kamerami, aby wypełnić luki. Bardziej zaawansowane przepływy łączą cechy wyglądu z modelami trajektorii, aby śledzić cele bez odczytanej rejestracji. Korelowanie znaczników czasu zdarzeń z dowodami wideo tworzy weryfikowalną oś czasu do raportów. Na przykład przy zdarzeniu przekroczenia prędkości operator może skroskorelować dane z radaru ze strumieniami kamer, a następnie wygenerować sekwencję klipów dokumentującą zbliżanie się, przejazd i oddalenie.
Implementacje się różnią. Małe obiekty mogą polegać na pojedynczym serwerze i brzegowych odczytach ANPR. Większe operacje mogą kierować zdarzenia przez serwery analityczne, które porównują odczyty tablic, lokalizację i prędkość. W praktyce system zaprezentuje dopasowane miniaturki z różnych kamer, co pozwala analitykowi szybko przejść przez ścieżkę pojazdu. Podczas udostępniania ustaleń zachowaj oryginalne sumy kontrolne, aby eksportowane jako dowody pliki pozostały dopuszczalne w sądzie.
Proste studium przypadku: na obiekcie użyto feedów z kamer Axis do zbadania skargi na przekroczenie prędkości. Początkowy wyzwalacz pochodził z czujnika w jezdni. VMS następnie pobrał klipy z pobliskich strumieni, a pipeline AI zidentyfikował pojazd i odczytał tablicę. Analityk stworzył raport incydentu, dołączył posortowane klipy i udostępnił pakiet organom ścigania. Ten przepływ jest typowy i pokazuje, jak systemy mogą szybko odnaleźć i zweryfikować konkretny obiekt w sieciach wielokamerowych. Dla dużych sal kontrolnych visionplatform.ai oferuje VP Agent Search, który przekształca zapytania w języku naturalnym w kryminalistyczne osie czasu, pomagając operatorom, którzy zaczynają mając tylko minimalną liczbę znanych detali.
Chapter 6: find the evidence – milestone integrations in smart cities with axis camera station
Wdrożenia miejskie mają na celu szybkie odnalezienie dowodów przy jednoczesnym zachowaniu zarządzalności systemów. Wzorce integracji Milestone pokazują, jak scentralizowane indeksowanie, wyszukiwanie międzykamerowe i korelacja zdarzeń skalują się do potrzeb miasta. Podejście end-to-end gromadzi zdarzenia, wzbogaca je tagami AI, a następnie indeksuje w centralnym magazynie. Dzięki temu możliwe jest szybkie odnalezienie incydentów w różnych dzielnicach i śledzenie ruchu obiektów lub osób. Dla bezpieczeństwa publicznego szybkie odzyskiwanie i wysoka dokładność mają jednakowe znaczenie.
Axis Camera Station i Milestone VMS są powszechne w programach miejskich. Gdy analityka obiektów umożliwia wyszukiwanie w wielu źródłach, zespoły mogą odtworzyć incydenty obejmujące kilka bloków, korzystając z typów obiektów i znaczników czasu. Integracja wyszukiwania nie tylko upraszcza nawigację dla operatorów, ale także zmniejsza potrzebę serwerów analitycznych na każdym obiekcie. W inteligentnych miastach konwergencja IoT i dane z różnych domen pomagają w weryfikacji zdarzeń. Na przykład odczyty ANPR można dopasować do logów kontroli dostępu lub czujników parkingowych, aby zbudować niezawodne osie czasu bez konieczności przetwarzania wideo w chmurze.
Programy na dużą skalę osiągają sukcesy Milestone łącząc solidne urządzenia, centralne VMS i on-prem AI, które respektuje prywatność. Systemy zaprojektowane do przyspieszania dochodzeń kryminalistycznych mogą także chronić prawa obywateli, przechowując wideo i modele bezpiecznie na serwerach lokalnych. W miarę rozwoju wdrożeń zaplanuj obsługę wtyczek, skalowalną pojemność serwerową oraz polityki określające, kiedy nagrania powinny być archiwizowane lub usuwane. Jeśli budujesz rozwiązania klasy lotniskowej, przejrzyj nasze przypadki użycia dotyczące wykrywania i klasyfikacji pojazdów na lotniskach oraz nasze przykłady wykrywania wtargnięć na lotniskach, aby zobaczyć, jak działają wzorce integracji w złożonych środowiskach.
FAQ
What is axis forensic search for genetec?
axis forensic search for genetec to połączona funkcjonalność, która łączy metadane urządzeń Axis z osią czasu VMS Genetec, umożliwiając szybkie odnajdywanie zdarzeń. Pozwala operatorom wyszukiwać indeksowane tagi, takie jak osoby, pojazdy i odczyty tablic rejestracyjnych w nagranym wideo.
How does smart search improve investigation speed?
Smart search używa AI do tagowania i sortowania istotnych klipów, dzięki czemu analitycy nie muszą ręcznie przewijać godzin materiału. W rezultacie zespoły szybko odnajdują sekwencje zdarzeń i mogą skupić się na weryfikacji zamiast czasochłonnego przeglądu.
Can systems distinguish people and vehicles reliably?
Tak. Nowoczesne modele detekcji i klasyfikacji obiektów oznaczają osoby i pojazdy oraz mogą dodawać atrybuty takie jak kolor ubrania czy typ pojazdu. Odpowiednie dostrojenie zmniejsza liczbę fałszywych alarmów przy zachowaniu dokładności detekcji.
How do I set an area of interest for filters?
Większość klientów VMS pozwala rysować poligony lub prostokąty na widoku kamery, aby ograniczyć strefy detekcji. To zmniejsza nieistotne wyzwalacze i sprawia, że wyniki wyszukiwania są dokładniejsze, co pomaga śledczym szybko znaleźć właściwe klipy.
Do I need extra hardware to run AI analytics?
To zależy od skali. Małe obiekty mogą uruchamiać analizy na brzegu bez dodatkowego sprzętu, natomiast większe programy mogą wymagać dodatkowych serwerów GPU do wnioskowania modelowego i indeksowania. visionplatform.ai wspiera skalowanie od urządzeń brzegowych do serwerów GPU.
How is video evidence shared securely?
Udostępniane klipy muszą zachować znaczniki czasu, sumy kontrolne i dzienniki audytu, aby utrzymać łańcuch przechowywania dowodów. Narzędzia bezpiecznego eksportu w platformach VMS zapewniają dostęp oparty na rolach i zaszyfrowane transfery, dzięki czemu dowody pozostają dopuszczalne i ujawnialne w przypadku manipulacji.
What role do analytics servers play?
Serwery analityczne agregują i godzą wykrycia z wielu strumieni kamer, umożliwiając śledzenie międzykamerowe, korelację i wyższy poziom wnioskowania. Są przydatne, gdy obiekt musi analizować duże ilości danych wideo w czasie rzeczywistym.
Can smart search work without models trained on my site?
Tak. Modele ogólne mogą wykrywać powszechne typy obiektów, ale modele dostrojone do konkretnego obiektu zmniejszają fałszywe alarmy i poprawiają recall. Możesz zacząć od wstępnie wytrenowanych analiz, a następnie udoskonalać je przy użyciu lokalnych próbek, aby zwiększyć wydajność.
What is the best way to track a vehicle across different cameras?
Połącz odczyty ANPR z cechami wyglądu i korelacją znaczników czasu. Gdy odczyty tablic nie są dostępne, użyj dopasowania trajektorii i cech wyglądu, aby powiązać ten sam pojazd między kamerami.
How do I maintain confidence in forensic outputs?
Przechowuj niemodyfikowalne logi, sumy kontrolne i przejrzyste ścieżki audytu dla wszystkich indeksowanych zdarzeń i eksportów. Używaj też zwalidowanych modeli AI i etapów weryfikacji ludzkiej, aby zapewnić, że końcowe wyniki osiągają wymagany poziom ufności.
