Model wizualno‑językowy skraca godziny nagrań do zwięzłego tekstu przy użyciu generatywnej AI
Technologia modeli wizualno‑językowych przekształca długie oś czasu wideo w czytelne narracje zdarzeń, a ta zmiana ma znaczenie dla rzeczywistych zespołów. Systemy te łączą przetwarzanie obrazu i języka, aby tworzyć opisowe, „ludzkie” relacje tego, co zarejestrowała kamera. Na przykład zaawansowane modele wygenerują tekst wyjaśniający działania, obiekty i kontekst z minut lub godzin nagrań. W rezultacie operatorzy nie muszą już przewijać niekończących się materiałów wideo. Zamiast tego mogą czytać krótkie raporty, wyszukiwać w języku naturalnym i koncentrować się na reagowaniu.
Dzisiejsze VLM łączą enkodery wizualne z dużymi modelami językowymi i poszerzają możliwości platform monitoringu. Na przykład badania pokazują, że wiodące modele osiągają znakomite wyniki w zadaniach percepcyjnych, jednocześnie poprawiając się w benchmarkach rozumowania (wyniki o wysokiej dokładności). Ponadto kompleksowy przegląd podkreśla multimodalne zalety umożliwiające opisywanie obrazów, odpowiadanie na pytania wizualne i streszczanie (przegląd podejść VLM). Dlatego integracja VLM z XProtect usuwa główne wąskie gardło: ręczną analizę.
W praktyce nowe narzędzie do streszczania wideo konwertuje godziny materiału z kamer na zwięzłe streszczenia zdarzeń. Na przykład operatorzy mogą przesłać krótki klip wideo i otrzymać akapit w stylu executiveskim wymieniający co, kto, gdzie i kiedy. Narzędzie do streszczania analizuje także materiał z kamery i opisuje, co jest istotne. Ta funkcja wspiera prace kryminalistyczne i przyspiesza śledztwa, pozwalając ludziom przeszukiwać wideo jak raport, a nie jako zbiór plików.
visionplatform.ai używa VLM działających lokalnie (on-prem), więc klienci zachowują kontrolę nad wideo i modelami. Ponadto nasz VP Agent Suite zamienia detekcje wideo na przeszukiwalne opisy i łączy output VLM z rozumowaniem agentowym, aby sugerować działania. To skraca czas potrzebny na obsługę alarmu i pomaga zespołom skalować monitoring bez przesyłania surowego wideo do chmury. Wczesne raporty wskazują, że streszczanie wideo może zmniejszyć czas pracy operatora poświęcony na ręczną weryfikację o około 30%, co jest zgodne z danymi branżowymi, że AI przyspiesza wykrywanie incydentów (metryki Milestone).
Milestone Systems oferuje VLM jako usługę, aby rozszerzyć możliwości AI dla niestandardowych workflowów
Milestone Systems dostarcza modułowe usługi pozwalające integratorom dodać funkcje wizualno‑językowe do istniejących wdrożeń. Firma wprowadziła opcje w chmurze i lokalne, prezentując obie jako sposoby dostarczania skalowalnej inteligencji. Na przykład usługi AWS Professional Services dla XProtect pokazują, jak XProtect może działać na infrastrukturze chmurowej z dodatkowymi możliwościami AI (lista AWS). Dodatkowo Milestone Systems jest światowym liderem wideo opartego na danych, a ich roadmap platformy uwzględnia nowe multimodalne usługi.
Milestone oferuje model językowy jako usługę oraz VLM jako usługę, a oba rozszerzają możliwości deweloperów pracujących z XProtect. Punkty integracji obejmują API i SDK, które udostępniają wyniki VLM do workflowów, paneli i systemów incydentów. W XProtect Smart Client – użytkownicy zyskują klikalne streszczenia, a deweloperzy mogą zbudować wtyczkę zasilaną AI dla XProtect, aby wyświetlać tekst VLM bezpośrednio w kliencie. Bezpośrednio w XProtect Smart zespoły mogą czytać streszczenia zdarzeń, przechodzić do fragmentów i eksportować raporty.
Narzędzie Milestone do streszczania wideo dla XProtect analizuje materiał z kamer i opisuje, co jest ważne. Ponadto model wizualno‑językowy Milestone można skonfigurować tak, aby wysyłał fragment wideo wraz z promptem opisującym oczekiwany wynik. Model wygeneruje tekstowe streszczenie i krótką oś czasu z kluczowymi klatkami. Ten workflow wspiera zarówno śledztwa, jak i codzienny monitoring. Organizacje mogą również przyjąć wtyczkę do XProtect Smart, aby włączyć tę funkcję w istniejących instalacjach XProtect. Nowe streszczanie wideo Milestone Systems łączy model wizualno‑językowy o wysokiej dokładności z konektorami operacyjnymi i oferuje dostęp API do produkcyjnego wideo partnerom i dostawcom usług.
Dla klientów preferujących działanie on‑prem, visionplatform.ai uzupełnia te usługi, oferując komponenty VP Agent działające lokalnie, które pozostawiają wideo w środowisku. Ponadto visionplatform.ai zachowuje kontrolę nad modelami i logi audytu, co wspiera zgodność i obawy związane z EU AI Act. Wreszcie, Milestone Systems podkreśla rolę AI w swoich komunikatach: „Nasze nagradzane oprogramowanie XProtect wykorzystuje moc AI i modeli wizualno‑językowych, aby dostarczyć naszym klientom na całym świecie niezrównaną świadomość sytuacyjną i efektywność operacyjną.” (oświadczenie Milestone).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Specjaliści ds. zarządzania wideo zmagają się z dużym obciążeniem ręczną pracą — AI może skrócić czas przeglądu o 30%
Pokoje kontrolne zgłaszają przeciążenie materiałami wideo i czasochłonne ręczne przeglądy jako codzienną rzeczywistość. Operatorzy żonglują alarmami, logami i procedurami, co spowalnia podejmowanie decyzji pod presją. Dane branżowe wskazują, że AI może skrócić czas przeglądu o około 30%, a raporty pokazują, że streszczanie wideo może zmniejszyć czas pracy operatora o ten margines w rzeczywistych wdrożeniach (studia przypadków Milestone). W rezultacie dodanie zwięzłych streszczeń i wyszukiwania w języku naturalnym zmienia obciążenia pracą.
Streszczanie oparte na AI skraca długie nagrania i oznacza sekwencje podejrzane do natychmiastowego przeglądu. W konsekwencji operatorzy widzą mniej fałszywych pozytywów i poświęcają więcej czasu na zweryfikowane incydenty. Na przykład Milestone zgłasza do 40% redukcji fałszywych alarmów, gdy AI i weryfikacja kontekstowa są wdrożone (redukcja fałszywych alarmów Milestone). Również benchmarki akademickie pokazują, że VLM osiągają ponad 85% w złożonych zadaniach percepcji wizualnej, co wspiera niezawodne wykrywanie w skali (wyniki badań).
visionplatform.ai koncentruje się na przemianie detekcji w decyzje. Na przykład VP Agent Search pozwala zespołom przeprowadzać zapytania kryminalistyczne typu „osoba kręcąca się w pobliżu bramy po godzinach” w całym zarejestrowanym wideo i zwracać wyniki w formie czytelnej dla człowieka. Dodatkowo VP Agent Reasoning koreluje zdarzenia z kamer z kontrolą dostępu, procedurami i kontekstem historycznym, aby wyjaśnić, czy alarm jest zasadny. Takie podejście obniża obciążenie poznawcze operatorów i redukuje liczbę kroków na incydent.
Ponieważ systemy wideo rejestrują ogromne ilości materiału, zespoły potrzebują automatycznego triage’u. Systemy łączące opisy VLM w czasie rzeczywistym z działaniami agentów mogą zamykać fałszywe alarmy, tworzyć wstępnie wypełnione raporty i powiadamiać responderów. Krótko mówiąc, przyjęcie zaawansowanej inteligencji wideo i VLM działających lokalnie daje pokojom kontrolnym narzędzia do skalowania monitoringu przy tym samym stanie osobowym oraz tworzy jasną ścieżkę od wykrycia do działania.
Model wizualno‑językowy w XProtect Smart Client specjalizuje się w analizie ruchu drogowego
Jednym z praktycznych wdrożeń VLM jest ruch drogowy. Model specjalizujący się w rzeczywistych nagraniach z ruchu potrafi identyfikować kolizje, ruch pod prąd i wzorce zatorów. Model można dopracować na lokalnych kątach kamery, aby rozpoznawał oznakowanie pasów, typy pojazdów i rowerzystów w różnych warunkach pogodowych. Efektem jest narzędzie do streszczania wideo dla XProtect, które wymienia kluczowe zdarzenia, sygnatury czasowe i krótki kontekst tekstowy dla każdego incydentu.
Workflowy związane z ruchem drogowym korzystają na strukturalnych streszczeniach. Na przykład narzędzie do streszczania wideo dla XProtect pozwala użytkownikom przesłać krótki klip oraz prompt opisujący oczekiwaną uwagę, a model zwraca listę zdarzeń z znacznikami czasowymi. Ten workflow wspiera policję i planistów miejskich, którzy potrzebują szybkiego wydobycia dowodów i analizy trendów. Narzędzie do zarządzania wideo XProtect pomaga analitykom przeglądać zdarzenia w godzinach szczytu i wspiera decyzje dotyczące zarządzania ruchem.
Model wizualno‑językowy Milestone używany w tych przepływach jest specjalizowany na rzeczywiste nagrania z ruchu i dopracowany na odpowiednio skuratowanych zestawach danych. Streszczanie wideo dla XProtect pozwala użytkownikom wyodrębniać fragmenty pokazujące wykroczenia lub niemalowe zdarzenia, które zespoły mogą eksportować do dalszych działań. Na przykład planiści miejscy mogą użyć zagregowanych streszczeń do dostosowania sygnalizacji, a policja do priorytetyzacji śledztw. visionplatform.ai integruje się z XProtect, dzięki czemu streszczenia zdarzeń pojawiają się w XProtect Smart Client i linkują do pełnego nagranego segmentu.
System może również wzbogacać zdarzenia o wyniki ANPR/LPR i klasyfikację pojazdów. Dla kontekstu zobacz naszą pracę nad wykrywaniem i klasyfikacją pojazdów na lotniskach, która demonstruje podobne wyniki w czasie rzeczywistym dla poruszających się pojazdów (wykrywanie i klasyfikacja pojazdów na lotniskach). Zespoły potrzebujące przeszukiwania kryminalistycznego mogą rozszerzyć te streszczenia o pełnotekstowe zapytania w czasie za pomocą VP Agent Search (przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Milestone Systems zgłasza do 40% redukcji fałszywych alarmów i 30% szybsze wykrywanie incydentów
Milestone Systems raportuje znaczące usprawnienia operacyjne po zastosowaniu AI w XProtect. Na przykład nowe narzędzie do streszczania wideo i zintegrowana AI podobno zmniejszyły fałszywe alarmy nawet o 40% i przyspieszyły wykrywanie incydentów o około 30% w niektórych wdrożeniach (metryki Milestone). Dane te zgadzają się z opiniami z terenu, że automatyzacja skraca czas do działania i zwiększa świadomość sytuacyjną.
Te korzyści wynikają z łączenia outputów VLM z silnikami reguł i weryfikacją kontekstową. Na przykład istniejące zdarzenie XProtect może zostać wzbogacone opisem VLM, a następnie agent AI może zapytać systemy uzupełniające, czy odczyt identyfikatora lub czujnik drzwi potwierdza zdarzenie. W rezultacie system unika wysyłania surowych alertów pozbawionych kontekstu, a operatorzy otrzymują wyjaśnione sytuacje z rekomendowanymi działaniami.
Integracje wizualno‑językowe poprawiają także raportowanie i zgodność. Gotowa do produkcji inteligencja wideo wbudowana w workflowy zmniejsza ręczne obciążenie tworzeniem streszczeń incydentów. Platforma może tworzyć strukturalne rekordy incydentów, wstępnie wypełniać pola śledztwa i eksportować paczki dowodowe. Dla klientów pracujących w ramach regulacji zachowanie wideo i modeli lokalnie lub w kontrolowanym środowisku chmurowym ma znaczenie. Podejście on‑prem visionplatform.ai wspiera tę potrzebę i uzupełnia opcje chmurowe Milestone dla klientów preferujących usługi hostowane.
Wreszcie, dodanie zaawansowanej inteligencji wideo do XProtect wspiera szersze cele operacyjne. Na przykład zespoły lotniskowe korzystające z liczenia osób, ANPR i detekcji wtargnięć zauważają, że streszczenia VLM pomagają korelować zdarzenia operacyjne z incydentami bezpieczeństwa (liczenie osób na lotniskach). Ponadto łączenie opisów wizualnych z metadanymi pozwala zespołom zmniejszyć obciążenie operatorów i skupić ludzką uwagę tam, gdzie jest najważniejsza.
Przyszłe zarządzanie wideo będzie opierać się na zaawansowanych architekturach modeli wizualno‑językowych
Badania nad architekturami VLM nadal się rozwijają, a benchmarki takie jak MaCBench pchają modele w stronę silniejszego rozumowania naukowego i bogatszego multimodalnego zrozumienia (benchmark MaCBench). Przegląd badań ICLR 2026 nad vision‑language‑action podkreśla trendy w modelach dyfuzyjnych i rozumowaniu, które przyniosą korzyści nadzorowi i operacyjnej AI (analiza ICLR VLA). W związku z tym przyszłe integracje XProtect prawdopodobnie będą wykorzystywać zaawansowane topologie modeli wizualno‑językowych, aby zrównoważyć szybkość i dokładność.
Milestone wprowadził inicjatywy łączące opcje chmurowe i brzegowe, a koncepcja hafnia VLM pokazuje, jak dostawcy planują oferować elastyczne wdrożenia. Dodatkowo koncepcje takie jak VLM jako usługa i model językowy jako usługa pozwolą integratorom wybrać modele hostowane lub lokalne w zależności od wymogów zgodności. Dla klientów potrzebujących pełnej kontroli na miejscu, visionplatform.ai oferuje on‑prem możliwości VP Agent, które utrzymują surowe wideo lokalnie, dostarczając jednocześnie produkcyjną inteligencję wideo.
Patrząc w przyszłość, zaawansowane platformy AI wideo będą wspierać bogatsze workflowy agentowe. Na przykład agenci będą rozumować nad osiami czasu, logami kontroli dostępu i SOP‑ami, aby rekomendować działania. To przekształca wykrycia w decyzje i tworzy realną ścieżkę zamiany wideo w możliwe do wykonania wyniki. Deweloperzy będą mogli dodawać zaawansowane funkcje inteligencji wideo do XProtect przez API i wtyczki, a ekosystem Milestone ułatwi dodawanie takich funkcji do aplikacji.
W miarę poprawy dokładności modeli, adopcja przyspieszy. Wczesni użytkownicy już widzą mierzalne korzyści, a gdy benchmarki i narzędzia dojrzeją, oprogramowanie XProtect będzie osadzać multimodalne rozumowanie w operacjach. Krótko mówiąc, łączenie VLM z solidną architekturą VMS zdefiniuje następną generację systemów nadzoru wideo i operacyjnej AI.
FAQ
Czym jest model wizualno‑językowy i jak współpracuje z XProtect?
Model wizualno‑językowy (VLM) przetwarza dane wizualne i generuje naturalny język opisujący, co pojawia się na wideo. W XProtect VLM może tworzyć streszczenia, podpisy i opisy przeszukiwalne, które pojawiają się w XProtect Smart Client lub za pośrednictwem API.
Czy streszczenia VLM naprawdę mogą zastąpić ręczne przeglądanie wideo?
Streszczenia VLM zmniejszają ilość materiału, który analityk musi obejrzeć, poprzez wyróżnianie kluczowych momentów i tworzenie zwięzłych raportów. Ponadto te streszczenia przyspieszają triage i pozwalają operatorom skupić się na zweryfikowanych incydentach zamiast na surowych nagraniach.
Czy Milestone Systems oferuje VLM w ramach XProtect?
Milestone Systems wprowadził możliwości VLM i powiązane usługi dla XProtect, a firma raportuje mierzalne redukcje fałszywych alarmów i szybsze wykrywanie w wdrożeniach (metryki Milestone). Milestone oferuje także opcje chmurowe i integracyjne dla partnerów i integratorów.
Jak visionplatform.ai uzupełnia Milestone XProtect?
visionplatform.ai dostarcza lokalne VLM, rozumowanie agentowe i przeszukiwanie kryminalistyczne w języku naturalnym, które ściśle integrują się z XProtect. Dodatkowo nasz VP Agent Suite zamienia detekcje w kontekst i rekomendowane działania, jednocześnie utrzymując wideo i modele pod kontrolą klienta.
Jakie poprawy wydajności mogą oczekiwać organizacje?
Raporty z terenu wskazują do 40% mniej fałszywych alarmów i około 30% szybsze wykrywanie incydentów po zastosowaniu AI i streszczeń VLM. Również badania akademickie pokazują silną dokładność percepcji w nowoczesnych VLM (badania).
Czy VLM nadają się do zarządzania ruchem drogowym?
Tak. Modele wyspecjalizowane do rzeczywistych nagrań z ruchu potrafią wykrywać kolizje, zatory i wykroczenia oraz generować kontekstowe streszczenia wspierające policję i planowanie miejskie. Streszczenia te pomagają optymalizować sygnalizację i alokację zasobów.
Czy VLM mogą działać lokalnie ze względu na wymogi zgodności?
Mogą. visionplatform.ai i niektóre integracje Milestone wspierają wdrożenia on‑prem, aby zachować suwerenność danych, spełnić wymogi EU AI Act i uniknąć wysyłania surowego wideo do zewnętrznych chmur. To zachowuje ścieżki audytu i kontrolę.
Jak zintegrować streszczenia VLM z istniejącymi workflowami XProtect?
Integracje zwykle korzystają z API i SDK Milestone lub z wtyczki zasilanej AI dla XProtect, aby wyświetlać streszczenia wewnątrz XProtect Smart Client. Deweloperzy mogą także wywoływać usługi VLM przez REST API, aby pobierać streszczenia i łączyć je z incydentami.
Co z treningiem modeli i wymaganiami datasetów?
Wysokiej jakości VLM wymagają różnorodnych, adnotowanych danych wideo i starannego dopasowania do specyficznych widoków kamer; modele specjalizowane dla rzeczywistego ruchu drogowego i dopracowane na odpowiednio skuratowanych zestawach danych działają najlepiej. Dostawcy mogą oferować modele wstępnie wytrenowane i narzędzia do ich dopracowania lokalnymi danymi.
Gdzie mogę dowiedzieć się więcej o przeszukiwaniu kryminalistycznym i integracji wykrywania pojazdów?
Zobacz nasze zasoby dotyczące przeszukiwania kryminalistycznego na lotniskach dla przeszukiwania wideo w języku naturalnym oraz stronę o wykrywaniu i klasyfikacji pojazdów, aby dowiedzieć się, jak streszczenia VLM łączą się z metadanymi przy śledztwach (przeszukiwanie kryminalistyczne, wykrywanie i klasyfikacja pojazdów). Dodatkowo nasza strona o liczeniu osób pokazuje, jak streszczenia mogą wspierać analitykę operacyjną (liczenie osób).
