Tradycyjne bezpieczeństwo wideo: dlaczego wyszukiwanie wideo oparte na AI może odmienić przegląd nagrań
Tradycyjne systemy monitoringu opierały się na osobach obserwujących ekrany. Operatorzy przeglądają godziny nagrań. Takie podejście jest czasochłonne i obarczone błędami. Zespoły ochrony często muszą pauzować i przewijać. Muszą skanować transmisje z wielu kamer. W rezultacie zdarzenia są pomijane, a czas dochodzenia się wydłuża. Jednak AI może przekształcić ten proces. visionplatform.ai skupia się dokładnie na tym problemie. Nasza platforma przekształca istniejące kamery i VMS w systemy wspomagane AI, które pomagają operatorom szybciej znaleźć to, co ważne, z większym kontekstem.
Po pierwsze, ręczny przegląd jest powolny. Po drugie, uwaga ludzka ulega rozproszeniu. Po trzecie, skala jest problemem. Na przykład analityka wideo oparta na AI może zmniejszyć czas potrzebny na przeglądanie nagrań nawet o 90%. Również raporty branżowe pokazują, że systemy CCTV zasilane AI poprawiają dokładność wykrywania zagrożeń o około 30–50%. W efekcie do centrum kontroli trafia mniej fałszywych alarmów. Ponadto zespoły mogą skupić się na prawdziwych incydentach zamiast na fałszywych alarmach. Dodatkowo AI dostarcza przeszukiwalne metadane, które przekształcają godziny nagrań w przeszukiwalne materiały.
Następnie warto zauważyć, jak to pomaga różnym grupom. Operacje bezpieczeństwa i menedżerowie przedsiębiorstw zyskują na tym obie. Dla menedżerów sklepów detalicznych AI pomaga w zapobieganiu stratom i dostarcza wglądu operacyjnego. Dla organów ścigania przyspiesza prace nad sprawami. Dla zespołów kampusowych i infrastrukturalnych AI wspiera zgodność i świadomość sytuacyjną. Nowoczesne systemy obsługują również zarówno modernizacje kamer analogowych, jak i wdrożenia kamer IP. visionplatform.ai integruje się z VMS i może przechowywać wideo lokalnie, jeśli to wymagane, unikając niepotrzebnych transferów wideo do chmury.
Wreszcie zmiana to nie tylko szybszy przegląd. To inteligentniejszy przegląd. AI zmniejsza liczbę nieistotnych klipów. Wskazuje krytyczne momenty na osi czasu. Konwertuje piksele na tekst. W rezultacie operatorzy mogą wyszukać zapis z kamer i znaleźć dokładny moment, kiedy osoba przekroczyła ogrodzenie, pojazd zatrzymał się na dłużej lub miało miejsce nieautoryzowane wejście. Ta zmiana usprawnia operacje i oszczędza znaczną ilość czasu podczas dochodzeń.
Jak działa wyszukiwanie: wykorzystanie AI do inteligentniejszego wyszukiwania i wykrywania w wideo
Wyszukiwanie wideo oparte na AI działa przez przekształcanie klatek wizualnych w uporządkowane, przeszukiwalne dane. Po pierwsze, modele uczenia maszynowego wykrywają obiekty, osoby i zachowania w każdej klatce. Po drugie, te wykrycia są tłumaczone na metadane i znaczniki czasowe, dzięki czemu operatorzy mogą przejść do precyzyjnego momentu zainteresowania. Na przykład modele AI potrafią rozpoznać model pojazdu, zidentyfikować osobę w określonym stroju lub zgłosić pozostawiony przedmiot. Te same modele potrafią wykrywać włóczenie się, naruszenia kontroli dostępu lub nieautoryzowaną osobę w pobliżu obszaru wrażliwego. visionplatform.ai wykorzystuje Vision Language Model do konwertowania wykryć na opisy zrozumiałe dla człowieka, dzięki czemu operatorzy mogą znajdować zdarzenia za pomocą zapytań w języku naturalnym.
Nowoczesne systemy łączą wykrywanie z weryfikacją. Oznacza to, że surowe powiadomienie jest wzbogacane kontekstem z logów VMS, kontroli dostępu i wzorców historycznych. Przeszukiwanie kryminalistyczne staje się możliwe we wszystkich kamerach oraz, jeśli potrzeba, pomiędzy wieloma kamerami. Platforma indeksuje nagrane materiały i tworzy przeszukiwalny indeks. Następnie operatorzy mogą znaleźć konkretne klipy używając języka naturalnego, takiego jak „osoba włócza się przy bramie po godzinach”. To wyszukiwanie działa bez potrzeby znajomości identyfikatorów kamer czy dokładnej daty i godziny. Funkcja VP Agent Search została zaprojektowana właśnie do takich zastosowań i wspiera przepływy pracy kryminalistycznej dla lotnisk i dużych obiektów; zobacz nasze dokumenty dotyczące przeszukania kryminalistycznego na lotniskach dla przykładów.
Co więcej, metadane ze znacznikami czasowymi i indeksowanie na poziomie klipów przyspieszają pobieranie. System może zwrócić krótki klip z istotnymi klatkami i znacznikami czasowymi, dzięki czemu operator może przejrzeć kontekst w ciągu kilku sekund. AI zmniejsza też liczbę fałszywych alarmów, ponieważ modele łączą rozpoznawanie obiektów z analizą zachowań. Na przykład porzucona torba obok ławki będzie oceniana inaczej niż identyczna torba w strefie pracowniczej. Badania pokazują, że systemy AI potrafią przetwarzać tysiące godzin wideo na dużą skalę — coś, czego operatorzy ludzie nie są w stanie dorównać na dużą skalę. Dodatkowo platformy takie jak Eagle Eye Networks i inne pokazują, jak analityka połączona z chmurą upraszcza wdrożenie dla niektórych klientów, podczas gdy opcje lokalne zachowują kontrolę nad danymi.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Budowanie sieci: sprzęt kamerowy, wideo w chmurze i integracja wyszukiwania AI
Projektowanie niezawodnego systemu wymaga uwagi przy doborze sprzętu kamerowego i przepustowości sieci. Po pierwsze, wybierz właściwy typ kamer. Kamery IP są obecnie powszechne i obsługują zaawansowaną analitykę wideo na krawędzi. Jednak istniejące instalacje kamer analogowych często można zmodernizować za pomocą enkoderów lub wymieniać stopniowo. visionplatform.ai obsługuje ONVIF i RTSP, co oznacza, że możesz zachować istniejące kamery, tam gdzie ma to sens. Również rozważ rozdzielczość i liczbę klatek na sekundę. Wyższa rozdzielczość daje więcej szczegółów do rozpoznawania twarzy, obiektów i pojazdów, ale zwiększa obciążenie pamięci masowej i sieci.
Po drugie, zdecyduj, gdzie mają działać analizy. Przetwarzanie na krawędzi daje niskie opóźnienia i pozwala zachować dane lokalnie ze względów zgodności. Przetwarzanie w chmurze oferuje skalowalną moc obliczeniową i łatwiejsze aktualizacje modeli. Wiele lokalizacji łączy oba podejścia. Na przykład lokalny serwer GPU może uruchamiać podstawowe wykrywanie, a kolejka w chmurze może wykonywać ciężkie analizy lub długoterminowe indeksowanie. visionplatform.ai kładzie nacisk na opcje lokalne, aby spełnić wymagania AI Act UE i potrzeby zgodności, ale nadal wspiera opcjonalne integracje chmurowe, gdy klienci preferują przepływy wideo oparte na chmurze.
Po trzecie, uwzględnij sieć i pamięć masową. Analityka w czasie rzeczywistym wymaga niezawodnej przepustowości, zwłaszcza gdy analizowanych jest wiele strumieni kamer jednocześnie. Zaplanuj obsługę szczytowego ruchu i priorytetyzuj strumienie, które mają największe znaczenie. Użyj VLAN-ów, aby oddzielić ruch kamer od innego ruchu IT, by zachować wydajność. Również rozważ polityki retencji dla nagrań. Indeksowanie każdej klatki zwiększa szybkość wyszukiwania, ale zużywa więcej przestrzeni. Sensownym kompromisem jest przechowywanie krótkich klipów dla każdego alertu i indeksowanych metadanych do długoterminowego przeszukiwania. Takie podejście redukuje czasochłonny ręczny przegląd i pozwala operatorom skupić się na zweryfikowanych incydentach.
Wreszcie, wybór sprzętu ma znaczenie. Urządzenia edge, takie jak NVIDIA Jetson, mogą uruchamiać lokalne modele do wykrywania. Alternatywnie, lokalne serwery GPU skaluje się do setek lub tysięcy strumieni. Dla obiektów o wysokiej regulacji utrzymywanie wideo i modeli lokalnie zmniejsza ryzyko i unika wysyłania surowego wideo do zewnętrznych dostawców. visionplatform.ai oferuje elastyczny model wdrożenia, który integruje się z popularnymi platformami VMS i obsługuje ścisłe przetwarzanie zdarzeń za pomocą MQTT, webhooków i API, dzięki czemu twoje przepływy pracy w centrum kontroli pozostają niezakłócone.
Funkcje inteligentnego wyszukiwania wideo: intuicyjne wyszukiwanie w języku naturalnym i usprawnienie dochodzeń
Inteligentne wyszukiwanie wideo zmienia sposób, w jaki operatorzy wchodzą w interakcję z nagraniami. Zamiast uczyć się identyfikatorów kamer i skomplikowanych filtrów, operatorzy mogą używać intuicyjnych zapytań w języku naturalnym. Na przykład użytkownik może wpisać „czerwony samochód wjeżdżający na teren załadunku wczoraj wieczorem” i otrzymać posortowaną listę dopasowanych klipów. VP Agent Search został stworzony do tego zadania i pomaga operatorom znaleźć incydenty bez konieczności mozolnego przewijania nagrań. Intuicyjny interfejs skraca czas szkolenia i przyspiesza dochodzenia.
Automatyczne tagowanie i priorytetyzacja zwiększają wydajność. System taguje każdy klip etykietami obiektów, opisami zachowań i znacznikami czasowymi, dzięki czemu filtry działają natychmiast. Tagi mogą obejmować „osoba z plecakiem”, „pojazd zatrzymany” lub „nieautoryzowany dostęp”. Następnie reguły automatyczne mogą priorytetyzować klipy z wysokimi wskaźnikami ryzyka i prezentować je jako krótką kolejkę. To usprawnia sposób, w jaki zespoły bezpieczeństwa weryfikują alerty i podejmują decyzje. W wielu przypadkach operator otrzymuje bogatą kartę kontekstową wyjaśniającą, co wykryto i dlaczego zdarzenie zostało eskalowane. Ten kontekst zmniejsza obciążenie poznawcze w sytuacjach wysokiego napięcia.
Inteligentne filtry upraszczają też proces dochodzeniowy. Operatorzy mogą łączyć tagi, okna czasowe i ograniczenia lokalizacyjne, aby zawęzić wyniki. Mogą też udostępniać nagrania audytorom lub organom ścigania. Dla lotnisk i węzłów transportowych funkcje takie jak liczenie osób i ANPR/LPR na lotniskach poprawiają przepustowość i bezpieczeństwo; zobacz nasze strony o liczeniu osób i ANPR/LPR na lotniskach dla przykładów. Ponadto platforma może indeksować i wyświetlać krytyczne momenty, dzięki czemu zespoły nie muszą przewijać długich plików. W rezultacie czas dochodzenia spada, a zespół może szybciej rozwiązywać więcej spraw.
Na koniec, wyszukiwanie w języku naturalnym jest przyjazne dla użytkowników nietechnicznych. To zmniejsza zależność od dedykowanych analityków kryminalistycznych i pozwala personelowi pierwszej linii znaleźć konkretne klipy. Wsparcie ścieżek audytu oznacza również, że każda czynność podjęta podczas dochodzenia jest rejestrowana i odtwarzalna. Efekt końcowy to szybsze pobieranie, klarowniejsze decyzje i mniej pominiętych incydentów.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Przykłady zastosowań branżowych: wyszukiwanie wideo oparte na AI w operacjach biznesowych i zespołach bezpieczeństwa
Wyszukiwanie wideo oparte na AI wspiera szeroki zakres przypadków użycia w różnych branżach. W handlu detalicznym AI pomaga zapobiegać stratom, wykrywając podejrzane zachowania i wspierając wykrywanie kradzieży w czasie rzeczywistym. Na przykład menedżer sklepu może otrzymać alert, a następnie uruchomić zapytanie w języku naturalnym, aby znaleźć odpowiadające klipy. Ta funkcjonalność skraca czas spędzony na oglądaniu godzin nagrań i zwiększa szansę na znalezienie właściwego klipu zanim dowody zostaną usunięte. Zespoły detaliczne zyskują dane wspierające zmiany operacyjne i analizę przepływu klientów.
Organy ścigania również korzystają z szybszego rozwiązywania spraw. Departamenty policji, które wdrażają kamery z funkcjami AI, mogą przeszukiwać nagrania pod kątem podejrzanych, pojazdów lub zdarzeń. Zyski czasowe są mierzalne. Tysiące departamentów i firm w USA już używa kamer IP z funkcjami AI do identyfikacji pojazdów w czasie rzeczywistym i wspierania dochodzeń w praktyce. Dodatkowo zespoły transportowe i infrastrukturalne używają AI do utrzymania świadomości sytuacyjnej i zgodności, jednocześnie redukując fałszywe alarmy, które rozpraszają operatorów.
Kampusy i duże obiekty przedsiębiorstw wykorzystują AI do wykrywania naruszeń perymetru, monitorowania kontroli dostępu i weryfikacji zgodności z PPE. Dla operacji lotniskowych funkcje takie jak wykrywanie osób, wykrywanie i klasyfikacja pojazdów oraz wykrywanie wtargnięć pomagają zespołom zarządzać złożonymi procesami; zobacz nasze strony o wykrywaniu osób na lotniskach i wykrywaniu wtargnięć na lotniskach. Ponadto AI wspiera bezpieczeństwo proaktywne przez analizę wzorców w czasie. Ta analiza pomaga planistom bezpieczeństwa zauważyć anomalie procesów zanim eskalują do incydentów.
Jednak należy uwzględnić kwestie etyczne i prywatności. Brookings Institution ostrzega, że AI wraz z rozpoznawaniem twarzy i szerokim gromadzeniem danych może umożliwić inwazyjny nadzór publiczny co rodzi pytania dotyczące praw obywatelskich. Dlatego wdrożenia powinny przestrzegać lokalnych przepisów, szanować prywatność i stosować opcje lokalne, gdy to możliwe. visionplatform.ai wspiera architektury zgodne z AI Act UE i przetwarzanie lokalne, aby organizacje mogły balansować między możliwościami a zgodnością.
Demo na żywo: przekształć dochodzenie dzięki AI, inteligentniejszemu wykrywaniu i wglądowi w nagrania
Zobaczenie systemu w akcji wyjaśnia korzyści. W szybkiej demonstracji zacznij od konsoli operatora. Po pierwsze, wpisz zapytanie w języku naturalnym, na przykład „nieautoryzowana osoba przy bramie serwisowej wczoraj wieczorem”. Po drugie, VP Agent Search znajduje pasujące klipy we wszystkich kamerach i wyświetla krótkie klipy ze znacznikami czasowymi i opisami kontekstu. Po trzecie, operator przegląda priorytetowe klipy i albo odrzuca fałszywy alert, albo eskaluje ustalenie z wstępnie wypełnionym raportem incydentu. Ten przepływ pracy skraca czas dochodzenia i minimalizuje ręczne kroki.
Również śledź kluczowe metryki podczas demo. Mierz czas od momentu otrzymania pierwszego alertu do momentu, gdy operator ma zweryfikowany klip. Mierz redukcję obciążenia przeglądu i odsetek fałszywych alertów zamkniętych automatycznie. Rzeczywiste wdrożenia raportują do 90% oszczędności czasu przy przeglądzie wideo oraz 30–50% poprawy dokładności wykrywania, gdy AI jest zastosowane prawidłowo w czasie przeglądu i w dokładności wykrywania. Te wskaźniki przekładają się na szybsze zamykanie spraw i niższy koszt operacyjny na alarm.
Następnie rozważ najlepsze praktyki wdrożeniowe. Zacznij od pilotażu w lokalizacjach o wysokiej wartości. Potem dostrój modele za pomocą danych specyficznych dla danego miejsca, aby zredukować fałszywe alarmy. Zintegruj system z VMS i kontrolą dostępu. Używaj automatycznych działań dla rutynowych scenariuszy i zachowaj nadzór człowieka dla decyzji krytycznych. visionplatform.ai wspiera fazowe wdrożenia, niestandardowe przepływy modelowe i opcje lokalne, dzięki czemu możesz uniknąć niepotrzebnych transferów wideo do chmury, jednocześnie korzystając z potężnego indeksowania i wyszukiwania.
Na koniec pamiętaj o szkoleniu i zarządzaniu. Przeszkol operatorów w obsłudze interfejsu w języku naturalnym oraz w znaczeniu tagów i alertów. Ustanów polityki dotyczące retencji danych, udostępniania nagrań i dzienników audytu. To połączenie ludzi, procesów i technologii przynosi mierzalne usprawnienia. Pomaga zespołom szybko znaleźć konkretne nagrania, dostarczyć dowody, gdy to konieczne, oraz utrzymać spójność i audytowalność operacji.
Najczęściej zadawane pytania
Co to jest wyszukiwanie wideo oparte na AI i jak to działa?
Wyszukiwanie wideo oparte na AI przekształca dane wizualne w tekst i metadane, dzięki czemu operatorzy mogą zapytywać wideo w języku naturalnym. Wykrywa osoby, pojazdy i obiekty, a następnie indeksuje klipy i znaczniki czasowe dla szybkiego pobierania.
Ile czasu może zaoszczędzić AI przy przeglądzie nagrań?
Analityka wideo oparta na AI może znacząco skrócić czas przeglądu. Na przykład niektóre badania wykazują do oszczędności czasu do 90% w porównaniu z przeglądem ręcznym, ponieważ operatorzy przechodzą bezpośrednio do istotnych klipów.
Czy wyszukiwanie AI może działać z istniejącymi systemami kamer?
Tak. Wiele platform, w tym visionplatform.ai, może integrować się z istniejącymi kamerami i VMS przez ONVIF lub RTSP. Pozwala to dodać przeszukiwalne nagrania bez konieczności wymiany wszystkich kamer.
Czy analiza AI wymaga wideo w chmurze?
Nie. Możesz uruchamiać analizy lokalnie lub na krawędzi, aby utrzymać dane lokalnie. Takie podejście wspiera zgodność i zmniejsza zależność od infrastruktury chmurowej.
Jak AI redukuje fałszywe alarmy?
AI łączy wykrywanie obiektów i zachowań z kontekstowymi danymi z VMS i kontroli dostępu. To rozumowanie pomaga zweryfikować alert zanim trafi on do operatora, obniżając liczbę fałszywych alarmów.
Z jakich przypadków użycia AI w wyszukiwaniu wideo korzysta się najczęściej?
Zapobieganie stratom w handlu detalicznym, dochodzenia organów ścigania, węzły transportowe i bezpieczeństwo kampusów często odnoszą natychmiastowe korzyści. Na przykład handel detaliczny i operacje lotniskowe używają AI do wykrywania kradzieży, liczenia osób i klasyfikacji pojazdów.
Czy AI zastąpi operatorów bezpieczeństwa?
Nie. AI wspomaga operatorów, priorytetyzując zdarzenia i dostarczając kontekst. Nadzór ludzki pozostaje niezbędny, zwłaszcza przy decyzjach krytycznych i działaniach prawnych.
Jak zapewnić prywatność i zgodność?
Używaj przetwarzania lokalnego, silnych kontroli dostępu i jasnych polityk retencji. Visionplatform.ai wspiera wdrożenia zgodne z AI Act UE i daje klientom kontrolę nad ich danymi i modelami.
Czy mogę przeszukiwać jednocześnie wiele kamer?
Tak. Wyszukiwanie AI może indeksować i zapytywać dane z wielu kamer i osi czasu, dzięki czemu możesz znaleźć incydenty obejmujące różne lokalizacje. To pomaga w złożonych dochodzeniach i monitorowaniu całego obiektu.
Jaki jest najlepszy sposób na rozpoczęcie pilotażu?
Zacznij od obszarów o wysokiej wartości i ograniczonego zestawu kamer. Dostrój modele przy użyciu danych z miejsca, mierz czas potrzebny na znalezienie zdarzeń, a następnie skaluj wdrożenie na podstawie wyników. Stopniowe wdrożenie zmniejsza ryzyko i pokazuje wyraźny zwrot z inwestycji.
