Hanwha Vision análises de vídeo com IA e capacidades inteligentes
Hanwha Vision moveu o vídeo de gravação passiva para detecção ativa, e faz isso incorporando inteligência artificial diretamente no hardware das câmeras. O SoC Wisenet 9 alimenta essa mudança e executa processamento de imagem complexo na borda para reduzir latência e necessidades de largura de banda. Por exemplo, o SoC permite que uma câmera filtre eventos antes de saírem do dispositivo, e esse desenho reduz tanto a largura de banda quanto a demanda por armazenamento ao mesmo tempo que protege os dados localmente. Você pode ler mais sobre o SoC Wisenet 9 e destaques de produtos da apresentação da Hanwha Vision na ISC West.
Primeiro, a IA transforma cada câmera em um sensor no local que vê, classifica e prioriza eventos em tempo real. Segundo, essa abordagem melhora a consciência situacional e acelera a resposta. Terceiro, torna o vídeo avançado disponível além das equipes de segurança, para operações e painéis executivos. No varejo, por exemplo, insights das câmeras apoiam merchandising e gestão de filas, e os operadores podem agir com base em dados de tempo de espera para reduzir perdas e melhorar o atendimento. Para um exemplo prático de métricas centradas em pessoas, veja nossa referência de contagem de pessoas contagem de pessoas, que mostra como os dados das câmeras se tornam uma métrica operacional.
Hanwha Vision se posiciona como um fornecedor global de soluções de visão e promove modelos confiáveis e explicáveis. An Soon-Hong disse que o mercado está se movendo em direção a sistemas “super-inteligentes” que usam IA para decidir e não apenas para registrar; essa citação e análise aparecem no comunicado de tendências da Hanwha sobre tendências de vigilância por vídeo para 2025. Além disso, a empresa destaca seu design óptico de classe mundial que suporta desempenho em baixa luminosidade e classificação precisa.
Visionplatform.ai vê essa mudança como complementar. Ajudamos organizações a transformar CFTV existente em sensores operacionais e a integrar detecções em VMS e sistemas de negócio, e fazemos isso com controle on-premises para atender às necessidades de proteção de dados. Assim, quando um local precisa de modelos personalizados, ou quando as equipes querem aproveitar a IA sem enviar vídeo somente para a nuvem, nossa plataforma suporta essa integração e mantém conjuntos de dados locais para conformidade.
No geral, a combinação de análises de vídeo baseadas na borda com design robusto de SoC entrega alertas mais rápidos, melhor consciência situacional e menor dependência de servidores centrais. Portanto, os operadores obtêm um sistema de segurança por vídeo mais proativo que apoia segurança e inteligência de negócios enquanto reduz custos e riscos.
análises e insights operacionais: detecção de objetos e detecção de permanência na série P
A Série P traz análises embarcadas para implantações do dia a dia. Seu motor incorporado classifica pessoas, veículos e objetos na borda e então envia eventos estruturados em vez de fluxos brutos. Esse conjunto de recursos inclui detecção de objetos, que reconhece formas e classes mesmo em cenas dinâmicas. Para pisos de manufatura, a detecção de objetos ajuda a rastrear paletes, veículos e ferramentas, e reduz verificações manuais enquanto melhora o throughput. No varejo, a detecção de objetos informa a equipe sobre manuseio de produtos e fluxo de clientes, e aprimora decisões de merchandising.
Detecção de permanência é uma capacidade chave na Série P que fornece alertas proativos quando um indivíduo permanece em uma área além do tempo esperado. Quando aplicada a zonas de acesso ou áreas perimetrais, a funcionalidade reduz o risco ao sinalizar comportamento suspeito e apoiar verificação rápida. Para leitores que querem um caso de uso detalhado, nosso recurso de detecção de permanência detecção de permanência suspeita descreve como regras de tempo de permanência mapeiam limiares de alerta e fluxos de trabalho operacionais.
A Série P usa IA embarcada para aplicar listas de observação e mapas de calor, e alimenta um painel central com dados de eventos refinados em vez de vídeo bruto. Como resultado, o pessoal de segurança gasta menos tempo com falsos alarmes e mais tempo com incidentes verificados. O sistema também suporta reconhecimento de placa para acesso de veículos e logística. Por exemplo, placas podem ser correspondidas a listas de observação para acionar ações em portões ou notificações, o que acelera o fluxo em entradas movimentadas.
Essa série também se estende além de alarmes padrão e apoia objetivos além da segurança. As instalações monitoram comprimentos de fila e tempos de espera para melhorar a satisfação do cliente, e supervisores medem ocupação para otimizar escalas. A Série P faz isso mantendo alta precisão de detecção, graças ao design óptico de classe mundial e ao pipeline de processamento de imagem do SoC. Além disso, as câmeras podem executar classificadores personalizados, então locais podem treinar modelos para objetos específicos do site sem enviar filmagens a provedores externos. Na manufatura, isso reduz tempos de inatividade já que a câmera reconhece rapidamente corredores bloqueados, peças fora do lugar ou padrões de movimento de veículos.
Finalmente, as análises da Série P produzem insights operacionais que alimentam painéis e sistemas operacionais. Elas criam fluxos de eventos utilizáveis por SCADA ou ferramentas de BI, e isso permite que as equipes de instalações convertam detecção em melhoria mensurável. O efeito combinado é um uso mais inteligente dos dados de câmera tanto para segurança quanto para operações.
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vídeo inteligente e gestão de alarmes por IA para alertas e insights precisos
Fluxos de vídeo inteligentes reduzem ruído e afinam o foco. A arquitetura da Hanwha Vision adiciona filtros de alarme por IA e regras de alerta personalizáveis para lidar com cenários complexos. Esses filtros verificam atributos de objetos, direção do objeto e pistas contextuais antes que um alerta seja disparado. Isso limita a carga desnecessária de alarmes e ajuda a reduzir falsos positivos, para que as equipes possam confiar nos alertas e responder mais rápido. Na prática, uma câmera validará um evento de cruzamento apenas quando um veículo autorizado e sua placa corresponderem às políticas, e então escalará o alerta para um console central.
Regras de alarme por IA incorporadas permitem que gerentes especifiquem listas de observação, janelas de tempo e zonas de exclusão. Por exemplo, um local pode silenciar alarmes quando veículos de serviço carregam durante janelas programadas, e permanecer sensível à detecção de intrusão durante horários de fechamento. O fluxo de trabalho suporta webhooks e MQTT para que os dados de alarme se tornem acionáveis em várias plataformas. Nossa plataforma também demonstra como alarmes podem alimentar painéis operacionais em vez de permanecer enterrados em um VMS. Veja nosso exemplo de intrusão para um exemplo de regras e integrações detecção de intrusões.
Falsos positivos diminuem porque as análises por IA entendem tamanho do objeto, velocidade e classificação. O sistema combina inferência na borda com correlação central, e esse método híbrido reduz o tempo de verificação. Para instalações de alto risco, inteligências como listas de observação e correspondência de rosto ou placa melhoram a detecção de ameaça e a consciência situacional. Como resultado, equipes de segurança adotam um modelo de resposta em níveis onde portões automatizados, controle de acesso e verificação humana atuam em sequência.
A gestão inteligente de alarmes também apoia funções de negócio. Alarmes podem acionar notificações operacionais, e isso ajuda equipes a agir sobre incidentes que afetam fluxo ou serviço. Por exemplo, um alerta sobre uma barreira de fila quebrada pode ser roteado para manutenção enquanto a equipe de segurança recebe uma tarefa paralela de verificação. Assim, a plataforma entrega tanto valor de segurança quanto inteligência de segurança e negócios. Em suma, alarmes precisos levam a ação mais rápida, melhor alocação de recursos e resultados aprimorados.
SightMind baseado em nuvem para análises operacionais ampliadas na série X
SightMind™ é a plataforma em nuvem da Hanwha Vision que escala análises e centraliza dados de saúde e eventos. A abordagem hospedada na nuvem simplifica configuração remota e atualizações do sistema em toda a infraestrutura. Dá aos administradores uma visão única para regras, distribuição de firmware e revisão de eventos. Para implantações que precisam tanto de inferência na borda quanto de supervisão centralizada, o SightMind fornece um caminho híbrido que equilibra processamento local com análises em nível de nuvem. A Hanwha apresentou muitas capacidades do SightMind na ISC West; veja a revisão do evento para contexto cobrindo suas inovações na ISC West.
Os dispositivos da Série X complementam as funções de borda da Série P transmitindo eventos refinados para a nuvem para análise longitudinal. Enquanto a Série P foca em decisões imediatas na câmera, a Série X junto com o SightMind possibilitam métricas holísticas da plataforma, análise de tendências e busca histórica. A plataforma em nuvem padroniza telemetria entre locais dispersos e suporta painéis cross-site. Também gerencia listas de observação, controle de acesso baseado em função e alertas de saúde do sistema para instaladores e operadores.
O acesso em nuvem reduz o ônus sobre equipes locais. Administradores podem gerar relatórios de firmware, checar status de câmeras e exportar sumários de análises. Além disso, serviços hospedados na nuvem permitem colaboração entre segurança, operações e equipes executivas. Para organizações que preferem controle privado, implantações híbridas mantêm dados sensíveis no local enquanto enviam metadados para a nuvem. Essa integração atende a diversas necessidades de conformidade e apoia a prontidão para a AI Act da UE ao oferecer fluxos de dados configuráveis.
O SightMind também suporta funções avançadas de negócio como otimização baseada em tendências, e integra-se com plataformas de terceiros para transporte e logística. Para aeroportos, por exemplo, análises em nuvem se combinam com fluxos ANPR e métricas de fluxo de passageiros para otimizar escalas de embarque e reduzir tempos de espera dos passageiros. Para casos de uso aeroportuários mais especializados incluindo ANPR e detecção de EPI, explore nossos recursos de ANPR/LPR e detecção de EPI. O SightMind, portanto, atua como a plataforma central que transforma dispositivos distribuídos em um ambiente analítico coerente.
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redução de ruído e precisão de detecção: capacidade de IA da série P
A redução de ruído importa para a precisão de detecção, e a Série P foca em redução de ruído por múltiplos quadros para melhorar imagens em baixa luminosidade. A câmera empilha quadros e filtra o ruído do sensor, entregando imagens mais nítidas para os classificadores. Essa técnica aumenta a chance de que pequenos objetos e placas sejam reconhecidos ao anoitecer ou sob iluminação artificial. O pipeline de processamento de imagem do SoC melhora contraste e reduz artefatos, para que modelos de IA a jusante tomem decisões melhores.
Em cenas lotadas, o sistema usa pistas espaciais e temporais para separar objetos sobrepostos. Isso significa que a detecção de objetos escala desde monitoramento de pessoa única até rastreamento de multidões densas. Para aeroportos ou hubs de transporte, medidas de densidade de multidão e análises de filas previnem gargalos e melhoram o fluxo de passageiros. Para quem se interessa por gestão de multidões, veja nosso recurso de detecção de densidade detecção de densidade de multidões. A Série P também ajuda a detectar comportamento suspeito e permanência, dando tempo para as equipes verificarem e intervirem antes que incidentes escalem.
Infraestruturas críticas se beneficiam quando câmeras mantêm precisão de detecção sob condições adversas. Por exemplo, identificação de veículos funciona mesmo em iluminação mista, e o sistema combina leituras de placa com controle de acesso para validar entradas. As câmeras usam uma combinação de design óptico e processamento em nível de SoC para maximizar clareza à distância. A abordagem complementa sistemas de detecção de intrusões e apoia fluxos de trabalho de violação de perímetro.
Além da detecção bruta, os locais obtêm insights operacionais a partir de eventos confiáveis. Quando as detecções se tornam consistentes, analistas podem confiar em painéis e KPIs e então executar programas de otimização para throughput e segurança. Nossa plataforma publica eventos em tempo real para sistemas de BI, o que possibilita melhoria contínua entre equipes. Em resumo, a redução de ruído melhora a detecção, e a detecção aprimorada gera ganhos operacionais mensuráveis.
Análises de vídeo com IA para insights operacionais e otimização
Da captura ao painel, um pipeline de ponta a ponta transforma pixels em eventos acionáveis. Primeiro, as câmeras capturam vídeo e aplicam processamento de imagem e redução de ruído por múltiplos quadros. Em seguida, a inferência incorporada classifica objetos, e então o sistema transmite eventos estruturados para a plataforma. Finalmente, painéis e APIs alimentam operações, para que equipes convertam alertas em tarefas de fluxo de trabalho. Essa cadeia suporta tanto segurança quanto otimização operacional.
A otimização orientada a dados melhora throughput e segurança. Na manufatura, câmeras registram anomalias na linha de produção e acionam alertas de anomalia de processo que reduzem tempo de inatividade. No varejo e transporte, análises de filas e tempos de espera ajudam a realocar pessoal para atender à demanda e reduzir congestionamento. A Visionplatform.ai se especializa em publicar esses eventos para MQTT e VMS para que ferramentas de BI e SCADA possam consumi-los. Ao fazer isso, as câmeras se tornam sensores que apoiam segurança e inteligência de negócios em toda a empresa.
Olhando para frente, as tendências apontam para decisões mais autônomas na borda e para integração mais forte entre sistemas. A Hanwha Vision prevê IA confiável e sustentabilidade como pilares do desenvolvimento futuro, e essa visão se alinha com pesquisas mais amplas da indústria sobre vídeo como sensor e adoção de IA previsões de mercado até 2035. Além disso, reportagens recentes da indústria destacam a mudança em direção à vigilância habilitada por IA como tecnologia de negócio central em novas pesquisas baseadas em IA.
Ao avaliar opções, as organizações devem equilibrar inferência na borda e orquestração em nuvem, e devem controlar fluxos de dados para conformidade. Em termos práticos, isso significa escolher sistemas que permitam treinar modelos no local, integrar alertas com fluxos de trabalho existentes e escalar de dezenas a milhares de streams. No fim, soluções com IA tornarão a vigilância mais inteligente e as operações mais eficientes, e farão isso enquanto protegem a privacidade e reduzem falsos alarmes.
FAQ
O que é o SoC Wisenet 9 e por que ele é importante?
O SoC Wisenet 9 é o chip da Hanwha Vision que executa processamento de imagem e modelos de IA na câmera. Ele é importante porque reduz a latência e localiza o processamento, o que diminui a largura de banda e preserva a privacidade.
Como funciona a detecção de objetos na Série P?
As câmeras da Série P aplicam classificadores treinados em quadros recebidos para identificar pessoas, veículos e outras classes de objetos. Em seguida, elas enviam eventos estruturados para uma plataforma ou VMS para que as equipes possam agir sobre as detecções rapidamente.
A detecção de permanência pode ser ajustada para locais específicos?
Sim, a detecção de permanência usa limiares configuráveis para tempo de permanência e zonas, de modo que cada local possa ajustar a sensibilidade. Isso reduz alertas desnecessários ao mesmo tempo que mantém atenção em comportamentos realmente suspeitos.
O que é o SightMind e o que ele faz?
O SightMind é a plataforma em nuvem da Hanwha Vision que agrega eventos, métricas de saúde e análises entre dispositivos. Ele possibilita gestão centralizada, análise de tendências e colaboração entre locais.
Como as abordagens de nuvem e borda diferem?
O processamento na borda toma decisões imediatas na câmera e reduz largura de banda e latência. Plataformas em nuvem fornecem armazenamento a longo prazo, correlação entre sites e análises centralizadas para otimização.
As análises de câmera podem suportar sistemas de negócio?
Sim, eventos de câmera podem alimentar BI, SCADA e painéis operacionais para impulsionar otimização e melhorias de segurança. Nossa plataforma publica eventos para MQTT e integra-se com VMS para esse propósito.
Como a redução de ruído melhora a detecção?
A redução de ruído por múltiplos quadros limpa imagens de baixa luminosidade para que os modelos de IA recebam entradas mais claras. Isso leva a maior precisão de detecção para placas, rostos e pequenos objetos.
Alarmes por IA são confiáveis o suficiente para equipes de segurança?
Com filtros em camadas, listas de observação e regras contextuais, alarmes por IA tornam-se mais confiáveis e reduzem falsos alertas. Integrações com controle de acesso e fluxos de verificação fortalecem ainda mais a qualidade da resposta.
Como essa tecnologia apoia conformidade e privacidade?
Ao realizar inferência em dispositivos de borda e suportar fluxos híbridos de nuvem, organizações podem manter vídeo sensível local enquanto compartilham metadados para operações. Isso ajuda a cumprir GDPR e outros frameworks regulatórios.
Que tendências futuras as organizações devem se preparar?
Espere mais decisões autônomas na borda, cibersegurança mais robusta e integração mais estreita com sistemas operacionais. Essas tendências impulsionarão maior otimização e consciência situacional em todos os locais.
