Wprowadzenie do monitoringu wideo i wyszukiwania po atrybutach
Monitoring wideo odgrywa kluczową rolę we współczesnym bezpieczeństwie. Rejestruje aktywność przy wejściach, na peryferiach, w przestrzeniach publicznych oraz w infrastrukturze krytycznej. Zespoły ds. bezpieczeństwa korzystają z niego do obserwacji, weryfikacji i reagowania. Tradycyjne metody przeglądania zmuszają jednak operatorów do przewijania godzin nagrań. Opóźnia to reakcję i marnuje cenny czas, gdy incydent wymaga szybkiej interwencji.
Wyszukiwanie po atrybutach to zmienia. Wyszukiwanie po atrybutach wykorzystuje AI do odnajdywania osób i obiektów na podstawie opisowych cech. Na przykład operatorzy mogą wyszukać czerwoną kurtkę, kapelusz lub konkretny plecak. System może wyszukiwać po twarzy lub kolorze odzieży i zidentyfikować osobę zainteresowania w sieci połączonych kamer. To prowadzi do szybszych dochodzeń. Na przykład wdrożenie wyszukiwania opartego na atrybutach może zmniejszyć ręczny czas przeglądu nawet o 70% zgodnie z analizą branżową.
Technicznie wyszukiwanie po atrybutach opiera się na klasyfikacji obiektów i ekstrakcji metadanych. Konwertuje wideo na opisy możliwe do przeszukiwania. Następnie operatorzy mogą szybko zlokalizować klipy, które pasują do zeznań świadków. Dzięki temu materiał wideo staje się przeszukiwalny w sposób zbliżony do ludzkiego myślenia o zdarzeniach. W skali unikamy konieczności oglądania godzin nagrań. Zamiast tego zespoły filtrują po atrybutach, takich jak kolor ubioru, płeć, akcesoria i zachowanie. Efektem są bardziej precyzyjne wyniki wyszukiwania i szybsze zakończenie sprawy.
Za tą funkcjonalnością stoi uczenie głębokie. Jak zauważono w obszernym przeglądzie, „techniki uczenia głębokiego zrewolucjonizowały analizę wideo, umożliwiając automatyczną ekstrakcję cech i przetwarzanie w czasie rzeczywistym” źródło. Modele AI potrafią wykrywać twarze, tablice rejestracyjne i kolor pojazdów w złożonych scenach. Dostosowują się również do zmian oświetlenia i dużej zmienności pola widzenia. W praktyce visionplatform.ai pomaga operatorom, przekształcając istniejące kamery i systemy VMS w systemy wspomagane przez AI. Platforma sprawia, że inteligencja wideo staje się przeszukiwalna, użyteczna i wyjaśnialna. W efekcie centra kontroli przechodzą od nadmiaru wykryć do jasnego kontekstu i wsparcia decyzji.
Wykorzystanie strumieni z kamer i klasyfikacja obiektów
Kamera stanowią fundament każdego workflow wyszukiwania po atrybutach. Wybór odpowiednich typów kamer ma znaczenie. Kamery IP zapewniają elastyczne wdrożenie w sieci. Kamery PTZ i kopułkowe oferują panoramowanie, pochylanie i zoom dla celowanej obserwacji. Kamery kopułkowe sprawdzają się w zatłoczonych terminalach, ponieważ oferują szerokie pokrycie przy dyskretnym wyglądzie. Ważna jest też rozdzielczość. Wyższa rozdzielczość daje więcej pikseli na obserwowany obiekt, co poprawia rozpoznawanie twarzy, wykrywanie pojazdów i odczyt tablic rejestracyjnych. Mimo to nowoczesne modele AI potrafią wyciągać atrybuty nawet z umiarkowanych strumieni. Mogą je przetwarzać serwery brzegowe lub serwer centralny.
Klasyfikacja obiektów identyfikuje pojazdy, twarze, bagaże i pozostawione przedmioty. Zaawansowane modele klasyfikacji obiektów tagują każdy klip metadanymi. Operatorzy mogą potem filtrować po osobach i pojazdach lub po typie pojazdu i kolorze. Na przykład wyszukiwanie pojazdów zainteresowania może dopasować konkretny kolor pojazdu lub tablicę rejestracyjną. Takie tagowanie ogranicza potrzebę ręcznej inspekcji nagrań. Zespoły używają filtrów atrybutów, by zawęzić wyniki w ciągu minut.
Rozmieszczenie kamer wpływa na przechowywanie i przepustowość. Strumienie o wysokiej rozdzielczości wymagają większej pojemności rejestratorów i przepustowości sieci. Przechowywanie w chmurze może skalować, ale wiele organizacji woli serwery lokalne ze względu na zgodność i opóźnienia. visionplatform.ai obsługuje zarówno wdrożenia lokalne, jak i skalowalne serwery. Takie podejście pozwala zachować nagrania w obrębie środowiska i jednocześnie korzystać z zaawansowanego przetwarzania AI. W rezultacie organizacje unikają niepotrzebnej ekspozycji w chmurze, wykorzystując analizę na brzegu i serwery centralne. W praktyce właściwy dobór kamer, inteligentna kompresja i selektywne nagrywanie obniżają koszty i optymalizują działanie.
Wreszcie połączone kamery dostarczają ciągły kontekst. W połączeniu z klasyfikacją obiektów tworzą przeszukiwalne zapisy obejmujące wszystkie kamery. Ułatwia to szybkie zidentyfikowanie podejrzanych ruchów, śledzenie osoby między polami widzenia wielu kamer oraz odtworzenie osi czasu zdarzeń. Dla zainteresowanych wdrożeniami na lotniskach zobacz nasze zastosowania wykrywania osób i wykrywania oraz klasyfikacji pojazdów na lotniskach dla praktycznych wskazówek wykrywanie osób na lotniskach oraz wykrywanie i klasyfikacja pojazdów na lotniskach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Inteligentne wyszukiwanie CCTV oparte na AI
AI napędza inteligentne wyszukiwanie poprzez modele uczenia głębokiego i dostosowane potoki inferencji. Splotowe sieci neuronowe i modele wizji oparte na transformerach wyciągają cechy na dużą skalę. Modele te napędzają analitykę wideo wspieraną przez AI, tagując twarze, ubrania, akcesoria i zachowania. Obsługują też wyszukiwanie po twarzy i tablicach rejestracyjnych. Na przykład AI może oznaczyć osobę, która się kręci w miejscu, lub nieuprawnioną osobę w pobliżu zamkniętego wyjścia. System może wtedy wygenerować alert i wysłać powiadomienie do operatora.
Inteligentne wyszukiwanie może działać w czasie rzeczywistym na brzegu lub na serwerze centralnym. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym zapewnia, że alerty docierają w trakcie rozwijania się incydentu. Modele czasu rzeczywistego mogą działać na GPU lub na kompaktowych urządzeniach, takich jak NVIDIA Jetson. Natomiast przetwarzanie w chmurze sprawdza się w dużych analizach historycznych do prac kryminalistycznych. visionplatform.ai łączy oba podejścia. Uruchamiamy lokalny Model Językowo-Wizualny, by zamieniać wideo na czytelne opisy. Następnie VP Agent Search pozwala operatorom przeszukiwać nagrane wideo, zdarzenia i osie czasu za pomocą zapytań w wolnym tekście. Zbliża to przeszukiwalną inteligencję wideo do sposobu myślenia człowieka.
Ciągłe uczenie utrzymuje modele w aktualności. Systemy oparte na AI dopracowują modele na podstawie oznaczonych przykładów z kamer danego miejsca. Proces ten pomaga dostosować się do lokalnego oświetlenia, kątów kamer i unikalnych mundurów. Etykietowanie danych pozostaje kluczowe. Jakość oznaczonych danych bezpośrednio wpływa na wydajność, dlatego zespoły powinny stosować najlepsze praktyki w adnotacji zgodnie z autorytatywnymi wskazówkami. W miarę poprawy modeli zmniejsza się liczba fałszywych alarmów i przyspiesza weryfikacja. To mnożnik siły, który uwalnia operatorów do skupienia się na znaczących zadaniach.
Inteligentne wyszukiwanie integruje się także z istniejącymi VMS i rejestratorami. Wzbogaca nagrania metadanymi, dzięki czemu operatorzy mogą szybko znaleźć klipy. Zapytania kryminalistyczne zwracają wtedy precyzyjne klipy zamiast długich wyszukiwań. Na przykład zapytanie o osobę zainteresowania w niebieskiej kurtce przy wejściu może zwrócić krótką listę klipów z wielu kamer. To skraca czas od wykrycia do weryfikacji. Pomaga organizacjom optymalizować operacje i przyspiesza śledztwa.
Poprawa wyników wyszukiwania i przyspieszenie dochodzenia
Jakość wyszukiwania zależy od jasnych metryk. Zespoły mierzą precyzję, recall i ogólną dokładność. Nowoczesne systemy osiągają dokładność rozpoznawania powyżej 90% dla typowych atrybutów, takich jak kolor ubioru i klasyfikacja płci zgodnie z benchmarkami. Wysoka precyzja zmniejsza czas tracony na przegląd. Wysoki recall zapewnia, że śledczy nie przegapią osoby lub pojazdu, których szukają. Wyważenie tych metryk wymaga starannego dostrojenia i solidnych danych oznaczonych.
Zautomatyzowane alerty incydentów usprawniają workflowy. Alert może wywołać rekonstrukcję osi czasu, która składa powiązane klipy z wielu kamer. Następnie VP Agent Reasoning może zweryfikować alarmy, korelując wideo, logi kontroli dostępu i lokalne procedury. Takie podejście zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i dostarcza kontekstu. W konsekwencji operatorzy otrzymują wyjaśnioną sytuację zamiast surowego wykrycia. To przyspiesza podejmowanie decyzji i zmniejsza obciążenie poznawcze.
Wyszukiwanie opiera się na bogatych metadanych i opisach w języku naturalnym. Modele językowo-wizualne generują opisy tekstowe, które sprawiają, że wideo można przeszukiwać za pomocą codziennych fraz. W ten sposób operatorzy mogą szybko znaleźć klip, wpisując „osoba wałęsająca się przy bramce po godzinach” lub „czerwony ciężarówka wjeżdżająca na dok wczoraj wieczorem”. Dla głębszych analiz kryminalistycznych zespoły mogą filtrować po osobach lub pojazdach, po kolorze pojazdu lub po tablicach rejestracyjnych. Indeks przeszukiwalny zamienia godziny nagrań w skupione dowody. Pomaga to śledczym szybko znaleźć osobę lub pojazd zainteresowania w złożonych scenach.
Ogólnie te funkcje przyspieszają dochodzenia i poprawiają operacje bezpieczeństwa. Pozwalają zespołom bezpieczeństwa szybko weryfikować incydenty, szybko zamykać fałszywe alarmy z uzasadnieniem i kompilować dowody. Efektem są krótsze dochodzenia, wyższa wydajność operacyjna i lepsze wyniki dla bezpieczeństwa publicznego. Dla bardziej specyficznych przepływów kryminalistycznych na lotniskach zapoznaj się z naszą stroną dotyczącą przeszukania kryminalistycznego na lotniskach 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
Transformacja i optymalizacja operacji biznesowych
AI przekształca bezpieczeństwo w inteligencję operacyjną. Firmy przechodzą z reaktywnego monitoringu do proaktywnego zarządzania. AI wspomaga zapobieganie stratom, śledzenie logistyki i zarządzanie tłumem. W handlu detalicznym wyszukiwanie po atrybutach wspiera zapobieganie kradzieżom poprzez identyfikację podejrzanych wzorców. Poprawia też doświadczenie klienta przez analizę kolejek, czasów oczekiwania i najczęściej pokonywanych ścieżek. W węzłach transportowych AI pomaga w przepływie ruchu, wykrywaniu pojazdów przy dokach załadunkowych i monitorowaniu wtargnięć. Te zastosowania redukują koszty i zwiększają zgodność z przepisami bezpieczeństwa.
Oszczędności kosztów pojawiają się w postaci skróconych godzin pracy i szybszego przetwarzania incydentów. Dzięki inteligentniejszemu wyszukiwaniu i automatycznym alertom zespoły potrzebują mniej analityków, by obsłużyć tę samą ilość nagrań. To obniża koszty przeglądu i skraca czas do uzyskania użytecznej informacji. Dodatkowo analityka napędzana AI dostarcza operacyjnych KPI. Kierownictwo może śledzić zajętość, szczytowe przepływy i zgodność z zasadami bezpieczeństwa. Te informacje pomagają optymalizować operacje w lokalizacjach i upraszczają planowanie zasobów.
Przykłady zastosowań obejmują zapobieganie stratom w handlu detalicznym i monitorowanie ruchu. W handlu detalicznym filtry atrybutów pomagają wyizolować powtarzające się zachowania i podejrzane ruchy. W monitorowaniu ruchu wykrywanie pojazdów i klasyfikacja typów pojazdów wspierają egzekwowanie przepisów i logistykę. Oba przypadki korzystają z szybszej identyfikacji nieuprawnionych pojazdów lub podejrzanych zachowań. Dla funkcji bezpieczeństwa specyficznych dla lotnisk zobacz nasze strony o ANPR/LPR i wykrywaniu PPE, aby zrozumieć, jak AI wspiera bezpieczeństwo pasażerów i ochronę aktywów ANPR/LPR na lotniskach oraz wykrywanie PPE na lotniskach.
Na koniec AI działa jak mnożnik siły dla operatorów. Rekomenduje działania, wstępnie wypełnia raporty incydentów i powiadamia zespoły reagowania. To przyspiesza workflowy od alertu do rozwiązania. W połączeniu ze skalowalną architekturą i jasnymi śladami audytowymi AI optymalizuje operacje i wspiera zgodność z przepisami bezpieczeństwa.
Studia przypadków i demo w bezpieczeństwie lotnisk
Studia przypadków pokazują wymierne korzyści. Duże wdrożenie CCTV w mieście użyło wyszukiwania po atrybutach, aby znacznie skrócić ręczny przegląd. Projekt połączył kamery o wysokiej rozdzielczości, serwery brzegowe i modele dostosowane do identyfikacji pojazdów zainteresowania. W rezultacie śledczy mogli śledzić podejrzany pojazd przez dzielnice zamiast oglądać godziny nagrań. Podobnie sieć detaliczna zintegrowała filtry atrybutów i odnotowała mierzalne spadki strat i czasu identyfikacji incydentów. Te przykłady ilustrują, jak AI wspiera zarówno operacje bezpieczeństwa, jak i operacje biznesowe.
Dla demonstracji na lotnisku rozważ filtrowanie nagrań według atrybutów na ruchliwym terminalu. Najpierw wybierz przedział czasowy i zestaw połączonych kamer obejmujących wejścia terminalu. Następnie zastosuj filtr atrybutów, taki jak kolor ubioru lub kolor pojazdu, i ustaw dodatkowe ograniczenia, jak lokalizacja lub kierunek ruchu. System zwróci krótką listę klipów. Analitycy odtwarzają potem oś czasu i łączą powiązane klipy w spójną sekwencję. Demo pokazuje, jak zespoły szybko mogą znaleźć osobę zainteresowania, zweryfikować tożsamość i skoordynować reakcję. Pokazuje też, jak AI może wykrywać wzorce w godzinach nagrań.
Mierzalny ROI często obejmuje szybszą identyfikację podejrzanych i poprawę bezpieczeństwa pasażerów. Platforma może automatycznie wykrywać wtargnięcia, nieautoryzowany dostęp i podejrzany bagaż. Może też rozpoznawać tablice rejestracyjne i rejestrować ruchy pojazdów dla celów logistyki. Te funkcje poprawiają przepustowość i zmniejszają obciążenie operatorów. Wspierają także szybsze dochodzenia i zapewniają audytowalność dla przeglądów zgodności.
visionplatform.ai wspiera wdrożenia na lotniskach kompleksowo. Pakiet VP Agent Suite integruje się z VMS, działa na serwerach lub urządzeniach brzegowych i domyślnie przechowuje dane lokalnie. Takie podejście jest zgodne z wymogami UE i innymi przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa. Pozwala też skalować od kilku kamer do tysięcy. Aby zapoznać się z wykrywaniami specyficznymi dla lotnisk i studiami przypadków, sprawdź nasze strony o wykrywaniu wtargnięć i analizie gęstości tłumu wykrywanie wtargnięć na lotniskach oraz wykrywanie gęstości tłumu na lotniskach.
FAQ
Co to jest wyszukiwanie po atrybutach i jak ono działa?
Wyszukiwanie po atrybutach identyfikuje segmenty wideo na podstawie cech opisowych, takich jak kolor ubioru, akcesoria lub kolor pojazdu. Działa poprzez uruchamianie klasyfikacji obiektów i modeli wizji na strumieniach z kamer, aby oznaczyć klipy metadanymi przeszukiwalnymi i opisami tekstowymi.
Czy wyszukiwanie po atrybutach może działać w czasie rzeczywistym?
Tak. Systemy mogą wykonywać przetwarzanie w czasie rzeczywistym na brzegu lub na serwerze, aby generować natychmiastowe alerty i rekonstrukcje osi czasu. Modele czasu rzeczywistego umożliwiają szybszą reakcję i dostarczanie użytecznych alertów operatorom.
Jak dokładne są wyszukiwania oparte na atrybutach?
Dokładność zależy od atrybutu i wdrożenia, ale benchmarki pokazują dokładność rozpoznawania powyżej 90% dla powszechnych atrybutów, takich jak kolor ubioru i klasyfikacja płci źródło. Staranna etykietacja i dostrojenie poprawiają precyzję i recall.
Czy wyszukiwanie po atrybutach wymaga przetwarzania w chmurze?
Nie. Możesz uruchomić modele lokalnie, aby przechowywać nagrania i metadane wewnątrz własnego środowiska. visionplatform.ai obsługuje wdrożenia on-prem i urządzenia brzegowe, aby sprostać wymaganiom zgodności i rozporządzeniom takim jak EU AI Act.
Jak wyszukiwanie po atrybutach pomaga w zapobieganiu stratom?
Identyfikuje podejrzane zachowania i powtarzające się wzorce poprzez filtrowanie klipów za pomocą atrybutów, takich jak ubiór lub przenoszone przedmioty. Zespoły detaliczne szybko znajdują istotne nagrania i skracają czas przeglądu godzin materiału.
Czy mogę przeszukiwać wiele kamer jednocześnie?
Tak. Inteligentne wyszukiwanie agreguje metadane ze połączonych kamer i tworzy indeks przeszukiwalny. Dzięki temu operatorzy mogą szybko zlokalizować osobę lub pojazd zainteresowania we wszystkich kamerach bez ręcznego otwierania każdego rejestratora.
Jakich zbiorów danych potrzeba do trenowania modeli?
Konieczne są wysokiej jakości oznaczone obrazy i klatki wideo. Jakość oznaczonych danych bezpośrednio wpływa na wydajność modelu, więc należy stosować najlepsze praktyki w adnotacji i walidacji źródło.
Jak to wspiera bezpieczeństwo na lotniskach?
Wyszukiwanie po atrybutach pomaga lotniskom wykrywać wtargnięcia, identyfikować nieuprawnione osoby i śledzić ruchy pojazdów w czasie rzeczywistym. Integruje się także z ANPR/LPR i przepływami wykrywania osób, aby poprawić bezpieczeństwo pasażerów i efektywność operacyjną ANPR/LPR na lotniskach.
Co się dzieje po otrzymaniu alertu?
Alerty uruchamiają rekonstrukcję osi czasu i weryfikację kontekstową. Agenci mogą rekomendować działania, powiadamiać zespoły i wstępnie wypełniać raporty incydentów, aby przyspieszyć reakcję. To zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i wspiera szybsze dochodzenia.
Jak zacząć korzystać z wyszukiwania po atrybutach?
Rozpocznij od oceny sieci kamer i pojemności rejestratorów, a następnie pilotażowo wdroż filtry atrybutów na podzbiorze kamer. Użyj lokalnej platformy AI, która integruje się z VMS, aby utrzymać dane lokalnie i skalować wdrożenie w razie potrzeby.
