AI w nadzorze i nowoczesnej analizie wideo kryminalistycznego, przyspieszającej śledztwa
AI przekształca tradycyjne systemy CCTV w użyteczną analizę wideo. Dzieje się to przez uruchamianie modeli na strumieniach na żywo i na nagranym materiale. Zamienia to pasywne kamery w czujniki, które raportują zdarzenia, a następnie dostarczają kontekst i wyjaśnienia. Ta zmiana ma znaczenie, ponieważ centra kontroli mają do czynienia z tysiącami godzin wideo i zbyt wieloma surowymi alertami. visionplatform.ai rozwiązuje ten problem, dodając warstwę rozumowania nad istniejącymi kamerami i VMS, dzięki czemu operatorzy wyszukują w wielu kamerach i na osi czasu w języku naturalnym, a następnie podejmują działania z pomocą wsparcia decyzyjnego.
Analityka wspierana przez AI przyspiesza śledztwa i zmniejsza liczbę fałszywych alarmów. Na przykład wdrożenia raportują zmniejszenie przestępczości o 30 do 40 procent tam, gdzie używane są inteligentne kamery i powiązane systemy (Deloitte). Ponadto zautomatyzowane alerty mogą poprawić czas reakcji o około 50 procent w porównaniu z tradycyjnym monitorowaniem (Horizon). Te dane pokazują, dlaczego agencje wdrażają AI dla bezpieczeństwa publicznego.
Jak działają systemy AI w nowoczesnych zestawieniach kryminalistycznych? Po pierwsze, modele AI są trenowane na oznaczonych obrazach i wideo, aby mogły klasyfikować osoby, pojazdy lub zachowania. Następnie rozpoznawanie wzorców i wykrywanie anomalii działa ciągle na nadchodzących danych wideo. Proces wykorzystuje zarówno modele brzegowe (edge), jak i scentralizowane serwery, i współpracuje z istniejącymi kamerami oraz VMS, aby uniknąć projektów typu rip-and-replace. Szkolenie wykorzystuje starannie dobrane zbiory danych odzwierciedlające konkretne miejsca i warunki oświetleniowe, tak aby modele pasowały do lokalnej rzeczywistości.
Analityka AI obejmuje wykrywanie ruchu, klasyfikację obiektów i ocenę zachowań. Generuje też bogate metadane, takie jak ramki ograniczające (bounding boxes), typ obiektu i wskaźniki pewności. Te bogate metadane sprawiają, że każde wideo staje się przeszukiwalne i skracają czas potrzebny na znalezienie istotnych materiałów. Tam, gdzie ręczny przegląd mógł wymagać skanowania godzin materiału, AI może wyróżnić podejrzane trasy w ciągu sekund. Ta niemal natychmiastowa widoczność pozwala zespołom bezpieczeństwa skupić się na tym, co istotne, usprawniając procesy weryfikacji i pozwalając operatorom szybciej zamykać sprawy.
Agencje muszą wyważyć możliwości i zarządzanie. NCSL i inne organy opisują ramy zapewniające przejrzystość i prawidłowe użycie oraz ochronę praw prywatności przy jednoczesnym wykorzystaniu sztucznej inteligencji dla bezpieczeństwa publicznego (NCSL). Dla miejsc wymagających przetwarzania lokalnego, visionplatform.ai obsługuje agentów AI w centrach kontroli i lokalne hostowanie modeli, aby wideo, modele i warstwa rozumowania pozostawały wewnątrz środowiska. Zmniejsza to zależność od chmury i pomaga w zgodności z rozporządzeniem UE o AI.
Przeszukanie kryminalistyczne wideo i zaawansowane wyszukiwanie kryminalistyczne skracają czas śledztwa dzięki dokładnym wynikom
Przejście od ręcznego przeglądu do zautomatyzowanego wyszukiwania kryminalistycznego jest dramatyczne. Wcześniej śledczy oglądali nagrane wideo ręcznie. Teraz platformy do wyszukiwania kryminalistycznego indeksują zdarzenia i przekształcają je w opisy przeszukiwalne. Oznacza to, że zespoły mogą uruchamiać zapytania w języku naturalnym lub ukierunkowane zapytania, aby znaleźć incydenty. VP Agent Search od visionplatform.ai, na przykład, zamienia klatki wideo w czytelne opisy, dzięki czemu operatorzy mogą używać prostego języka, takiego jak „osoba kręcąca się w pobliżu bramy po godzinach”. Funkcja wyszukiwania pomaga zespołom przesiać godziny wideo bez zapamiętywania identyfikatorów kamer czy znaczników czasu.
Zaawansowane wyszukiwanie kryminalistyczne może zmniejszyć przegląd wideo nawet o 90 procent w wielu workflowach. Dostawcy i studia przypadków raportują, że systemy zasilane AI skracają czas przeglądu i pozwalają analitykom skupić się na weryfikacji i analizie kontekstowej (LVT). To zmniejszenie bezpośrednio obniża czas śledztwa i pozwala departamentom szybciej zamykać sprawy. Silniki wyszukiwania stojące za tymi platformami opierają się na indeksowanych metadanych, miniaturach i wyodrębnionym tekście, aby zwracać precyzyjne wyniki wyszukiwania. W efekcie proces jest znacznie bardziej wydajny niż tradycyjne workflowy typu odtwarzaj-i-oglądaj.
Dokładność ma znaczenie, ponieważ materiał wideo musi być dopuszczalny jako dowód. Zaawansowane pipeline’y zawierają kontrole jakości, dzienniki audytu i wyjaśnialność modeli, aby wykryte zdarzenia były weryfikowalne w sądzie. Przepływy pracy wideo kryminalistycznego często dodają znaczniki czasu, identyfikatory kamer i sumy kontrolne (hash), aby zachować łańcuch przechowywania dowodów. Te zabezpieczenia zmniejszają ryzyko błędu i wspierają wykorzystanie wideo jako dowodu w postępowaniach prawnych. Gdy AI pokazuje, jak dokonano dopasowania, śledczy i zespoły prawne zyskują pewność co do wyników.
Platformy integrują się z systemami zarządzania wideo i narzędziami do zarządzania sprawami tak, aby oznaczone klipy trafiały bezpośrednio do workflowów śledczych. Na przykład alert może utworzyć sprawę, wygenerować klip z bogatymi metadanymi i dołączyć ten klip do wpisu incydentu. Ta ścieżka end-to-end zmniejsza nakład administracyjny. W praktyce śledczy przechodzą od skanowania godzin materiału do przeglądania krótkich, istotnych klipów, które zawierają potrzebny kontekst. Efekt łączny to szybsze, dokładniejsze śledztwa i lepsze wykorzystanie czasu analityków.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wyszukiwanie wideo: przeszukiwanie wielu kamer i filtry wyszukiwania dla szczegółowych dochodzeń
Nowoczesne wyszukiwanie wideo pozwala śledczym śledzić osobę przez wszystkie kamery i sieci miejskie. Sklejanie wielu kamer i synchronizowane osie czasu zapewniają nieprzerwany ślad ruchu. Przeszukiwanie w wielu kamerach jest wspierane przez re-identyfikację międzykamerową i korelację osi czasu. Ta funkcja umożliwia zlokalizowanie osoby na wielu kamerach bez ręcznego przełączania się między podglądami.
Filtry wyszukiwania umożliwiają szczegółowe zapytania według zakresu czasowego, typu obiektu, koloru, ruchu i kierunku. Można wyszukać typ pojazdu lub osobę w określonym ubraniu. Te ukierunkowane filtry wyszukiwania pomagają zespołom szybko znaleźć odpowiednie nagrania. Na dużych obiektach przeszukiwanie wielu kamer oszczędza godziny, ponieważ system może śledzić obiekt od parkingu do bramy. Wyszukiwanie pozwala operatorom izolować niemal natychmiastowe przemieszczania się i wyodrębniać istotne klipy do analizy lub dowodów.
Workflowy stają się specyficzne i powtarzalne. Na przykład śledczy może uruchomić ukierunkowane wyszukiwanie czerwonego ciężarowego widzianego wczoraj wieczorem przy rampie załadunkowej. System zwróci miniatury i fragmenty klatek wideo uszeregowane według pewności, a następnie poda linki do pasującego nagranego materiału. Takie precyzyjne wyszukiwanie zmniejsza fałszywe tropy i pomaga zidentyfikować podejrzanych. Parametry wyszukiwania obejmują prędkość, kierunek i czas postoju, i można je łączyć, aby tworzyć złożone, ale wydajne zapytania.
Integracje z VMS i producentami kamer umożliwiają zapytania do każdego wideo bez eksportu surowych strumieni. Gdy zarządzanie wideo jest scentralizowane, wzbogacone wyniki wyszukiwania mogą być przesyłane do systemów zarządzania sprawami i kontroli dostępu. Dla lotnisk lub węzłów transportowych zobacz, jak wykrywanie osób i funkcje ANPR/LPR działają w operacjach na obiekcie w wyspecjalizowanych wdrożeniach, takich jak wykrywanie osób na lotniskach oraz ANPR/LPR na lotniskach. Te strony pokazują praktyczne zastosowania przeszukiwania wielokamerowego i jak wspierają zadania operacyjne oraz dochodzeniowe.
Metadane wideo i materiał dowodowy w śledztwach kryminalistycznych
Automatyczne tagowanie metadanych jest kluczowe dla nowoczesnych workflowów kryminalistycznych. AI wyodrębnia znaczniki czasu, GPS jeśli dostępny, liczbę obiektów i etykiety zachowań, a następnie zapisuje je jako bogate metadane. Te metadane pozwalają zespołom lokalizować odpowiednie nagrania przy użyciu języka naturalnego lub zapytań strukturalnych. Bogate metadane umożliwiają także powiązanie oddzielnych zdarzeń, które mają wspólne atrybuty. Na przykład gdy typ pojazdu i numer rejestracyjny pojawią się w dwóch lokalizacjach, system może zaproponować korelację i przedstawić pasujące klipy.
Metadane przyspieszają budowę sprawy. Jedno wyszukiwanie może zwrócić miniatury, znaczniki czasu i krótkie klipy podsumowujące zajście. To oszczędza godziny przeglądu wideo i upraszcza przekazanie materiałów prokuratorom. Platforma może też eksportować dowody wideo z osadzonymi metadanymi, tak aby łańcuch przechowywania dowodów i ścieżki audytu pozostały nienaruszone. Takie podejście zmniejsza czas poświęcany na zadania administracyjne i zwiększa czas dostępny na analizę merytoryczną.
Interoperacyjność ma znaczenie. Visionplatform.ai łączy się ze zwykłymi platformami VMS i udostępnia strumienie zdarzeń przez MQTT i webhooki, dzięki czemu dowody wideo trafiają do systemów dowodowych i pulpitów analitycznych. Platforma obsługuje również formaty eksportu wymagane przez sądy i organy ścigania. Poprzez integrację z kontrolą dostępu i zarządzaniem sprawami, śledczy mogą skorelować zarejestrowane wejścia kartą z wideo i następnie zbudować oś czasu zawierającą zarówno logi dostępu, jak i wizualny dowód. Taki łączony widok wzmacnia narracje śledcze i wspiera materiał dowodowy dopuszczalny w sądzie.
Przechowywanie bogatych metadanych lokalnie lub w bezpiecznych enklawach wspiera także zgodność. Przetwarzanie w chmurze jest opcjonalne, a wdrożenia on-prem utrzymują wideo, modele i warstwę rozumowania wewnątrz kontrolowanych granic. Zmniejsza to ryzyko niezgodności przy jednoczesnym zachowaniu korzyści z automatycznego indeksowania, precyzyjnego wyszukiwania i szybkiego postępu spraw. W praktyce zespoły zauważają, że ten model umożliwia szybsze łączenie zdarzeń i podejrzanych oraz skraca czas identyfikacji podejrzanych z dni do godzin.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Rozpoznawanie twarzy i rozpoznawanie tablic rejestracyjnych w nadzorze wideo wspieranym przez AI
Rozpoznawanie twarzy i rozpoznawanie tablic rejestracyjnych to podstawowe możliwości kryminalistyczne wspierane przez AI. Workflowy rozpoznawania twarzy zaczynają się od rejestracji, gdzie obrazy referencyjne są dodawane do bezpiecznej listy obserwacyjnej. Podczas działania system porównuje wideo na żywo lub nagrane z tymi wzorcami. Progi dopasowań i kroki weryfikacji regulują sposób generowania alertów, tak aby operatorzy otrzymywali wysokonapewne trafienia zamiast surowych dopasowań. Progi te są konfigurowalne i muszą równoważyć czułość z liczbą fałszywych trafień.
Rozpoznawanie tablic wspiera dochodzenia pojazdów i monitorowanie ruchu. System odczytuje tablice z nagranego wideo, normalizuje znaki, a następnie porównuje je z bazami danych. Śledczy mogą eksportować dane o tablicach i powiązane klipy do dalszego dochodzenia. Po więcej informacji o przypadkach użycia ANPR w środowiskach transportowych zobacz praktyczne przykłady naszych integracji dla lotnisk ANPR/LPR na lotniskach.
Zarówno rozpoznawanie twarzy, jak i tablic rejestracyjnych wymagają zarządzania. Ramy prawne i polityki definiują akceptowalne użycie, okresy przechowywania i kontrole dostępu. Na przykład systemy wdrożone z przetwarzaniem lokalnym mogą zmniejszyć ryzyko prywatności, utrzymując dane lokalnie i audytowalnie. visionplatform.ai oferuje lokalne Modele Języka Wizualnego i workflowy agentów, tak aby dopasowywanie obrazów i rozumowanie pozostały na miejscu. To wspiera zgodność przy jednoczesnym umożliwieniu zespołom bezpieczeństwa identyfikacji podejrzanych i szybkiego znajdowania odpowiednich materiałów wideo.
Przykłady wdrożeń pokazują rzeczywiste korzyści. Gdy operatorzy łączą ANPR z geofencingiem, mogą automatycznie oznaczać podejrzane pojazdy, a następnie pobierać odpowiednie klipy z wielu kamer, aby potwierdzić kierunek i prędkość. Podobnie gdy rozpoznawanie twarzy zwraca dopasowanie powyżej ustawionego progu, platforma może złożyć oś czasu pokazującą trasę osoby przez kamery na obiekcie. Te workflowy pozwalają śledczym szybciej zamykać sprawy, zachowując jednocześnie jasny zapis, jak dokonano dopasowań i jak je zweryfikowano.
Możliwości wyszukiwania kryminalistycznego i przeglądanie wideo: poprawa wyników wyszukiwania i skrócenie śledztw
Możliwości wyszukiwania kryminalistycznego obejmują teraz analizę zachowań, alerty ruchu i wyszukiwanie w języku naturalnym. Funkcje te tworzą przeszukiwalne, przyjazne dla człowieka opisy z klatek wideo, dzięki czemu operatorzy mogą zadawać pytania i otrzymywać odpowiedzi. Pakiet VP Agent Suite, na przykład, mapuje zdarzenia wideo na opisy tekstowe, tak aby zapytania wyszukiwawcze zwracały odpowiednie klipy i miniatury. Ten indeksowalny zasób zamienia każde wideo w dowód, który można przeszukiwać prostym językiem.
Porównaj ręczny przegląd z przeglądem wspieranym przez AI. Ręczny przegląd wymaga, aby personel oglądał nagrane wideo, często spędzając godziny na znalezieniu krótkich zdarzeń. Przegląd wspierany przez AI pozwala systemowi przesiewać, oceniać i prezentować istotne klipy, tak aby analitycy skupiali się na weryfikacji. System może znaleźć osoby lub pojazdy na Twoim obiekcie w różnych kamerach, a następnie złożyć klipy w jedną oś czasu do łatwego przeglądu. To znacznie usprawnia proces przeglądu i skraca czas śledztwa.
Aktualizacje modeli AI będą nadal poprawiać dokładność i zmniejszać liczbę fałszywych alarmów. Regularne ponowne trenowanie na danych specyficznych dla miejsca i użycie modeli niestandardowych powoduje, że systemy z czasem stają się lepsze. Operatorzy mogą dostosowywać filtry wyszukiwania i parametry, aby dopasować je do lokalnych warunków, co poprawia precyzję wyszukiwania. Z czasem kombinacja lepszych modeli AI i dopracowanych workflowów sprawi, że dochodzenia kryminalistyczne będą szybsze, dokładniejsze i mniej zasobożerne.
Wreszcie praktyczne funkcje, takie jak podglądy miniatur, eksport klipów i dzienniki łańcucha przechowywania dowodów, czynią wyniki AI użytecznymi w sądzie. Narzędzia te zapewniają, że wyniki wyszukiwania są obronne i że kryminalistyka wideo spełnia standardy dowodowe. Przy właściwych politykach i integracji platforma staje się potężnym narzędziem zarówno dla zespołów bezpieczeństwa, jak i śledczych, umożliwiając im lokalizowanie odpowiednich materiałów, identyfikowanie podejrzanych i szybsze zamykanie spraw przy zachowaniu audytowalności i zgodności.
FAQ
Co to jest kryminalistyczne CCTV wspierane przez AI i wyszukiwanie wideo?
Kryminalistyczne CCTV wspierane przez AI i wyszukiwanie wideo to zestaw systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję do indeksowania, analizowania i odzyskiwania nagranego wideo. Systemy te przekształcają wideo w przeszukiwalne metadane i opisy zrozumiałe dla ludzi, dzięki czemu śledczy mogą szybko znaleźć odpowiednie nagrania.
O ile AI może skrócić czas śledztwa?
Rozwiązania AI zwykle znacznie redukują czas przeglądu wideo; niektóre raporty pokazują skrócenia do 90% dla rutynowych zadań przeglądowych (LVT). To pozwala analitykom skupić się na weryfikacji i budowie sprawy.
Czy te systemy mogą śledzić osobę w wielu kamerach?
Tak. Re-identyfikacja międzykamerowa i sklejanie osi czasu pozwalają systemom śledzić osobę w sieci kamer. Funkcja ta wspiera dochodzenia na skalę miejską i workflowy na poziomie obiektu, takie jak te stosowane na lotniskach i węzłach transportowych.
Czy rozpoznawanie twarzy i rozpoznawanie tablic rejestracyjnych są dostępne?
Rozpoznawanie twarzy i rozpoznawanie tablic rejestracyjnych to powszechne moduły w platformach nadzoru AI. Zapewniają rejestrację, dopasowywanie i konfigurowalne progi, i mogą eksportować dane o tablicach do dochodzeń (ANPR/LPR na lotniskach).
Jak dowód wideo jest zachowywany do użycia w sądzie?
Platformy dodają znaczniki czasu, sumy kontrolne i dzienniki audytu, aby zapewnić łańcuch przechowywania dowodów. Pozwalają też na eksport klipów z osadzonymi metadanymi, tak aby materiał wideo pozostał weryfikowalny i dopuszczalny jako dowód.
A co z prywatnością i zgodnością prawną?
Polityki zarządzania, limity przechowywania i wdrożenia on-prem pomagają spełniać wymogi prawne. Wytyczne stanowe i federalne oraz ramy opracowane przez grupy takie jak NCSL informują o akceptowalnym użyciu i przejrzystości (NCSL).
Czy mogę używać AI z moimi istniejącymi kamerami i VMS?
Tak. Wielu dostawców integruje się z istniejącymi flotami kamer i głównymi platformami VMS. Dla operacji lotniskowych dostępne są integracje dla wykrywania osób i ANPR, aby uzupełnić obecne systemy (wykrywanie osób na lotniskach).
Czy te systemy wymagają przetwarzania w chmurze?
Nie. Opcje on-prem utrzymują wideo, modele i rozumowanie wewnątrz środowiska, co pomaga w zgodności i zmniejsza zależność od chmury. visionplatform.ai oferuje lokalne Modele Języka Wizualnego do przetwarzania na miejscu.
Jakie są typowe filtry wyszukiwania kryminalistycznego?
Filtry wyszukiwania obejmują zakres czasowy, typ obiektu, kolor, ruch i kierunek. Razem pozwalają na szczegółowe wyszukiwania, które szybko zwracają miniatury, istotne klipy i precyzyjne wyniki wyszukiwania.
Jak aktualizacje AI wpływają na śledztwa?
Aktualizacje modeli AI poprawiają dokładność wykrywania i zmniejszają liczbę fałszywych alertów z czasem. Regularne ponowne trenowanie na lokalnych danych i użycie niestandardowych klas zwiększa wydajność i dalej skraca czas śledztwa.
