analytics in nx witness: Core features and benefits
Nx Witness es un moderno SOFTWARE DE GESTIÓN DE VÍDEO que combina simplicidad y potencia. En primer lugar, la arquitectura de NX WITNESS utiliza un diseño modular centrado en un servidor de medios ligero y clientes distribuidos. Este diseño reduce la complejidad y permite a los equipos añadir capacidad sin una gran reestructuración. A continuación, la plataforma soporta componentes en el edge y en la nube para que los sitios puedan procesar vídeo donde tenga más sentido. Como resultado, las organizaciones pueden transformar vídeo bruto en inteligencia procesable con menor ancho de banda y menor latencia. En la práctica, el VMS NX WITNESS admite reglas de eventos flexibles, reenvío de metadatos y una conexión sencilla con herramientas de terceros.
La analítica juega un papel central en esa transformación. Por ejemplo, la analítica de vídeo basada en IA convierte las imágenes visuales en eventos estructurados. Luego, los operadores pueden filtrar, buscar y automatizar respuestas. Al reducir el ruido, la analítica hace que los equipos dediquen menos tiempo a falsos positivos. De hecho, las soluciones modernas impulsadas por IA han mostrado una reducción del 40% en falsas alarmas frente a sistemas convencionales (fuente). Esto influye tanto en los costes de seguridad como en la eficiencia operativa.
El procesamiento en el edge frente a la nube afecta las decisiones de diseño. La IA en el edge, ya sea en cámaras o en appliances locales, mantiene los DATOS DE VÍDEO sensibles dentro del sitio y reduce el consumo de ancho de banda. Mientras tanto, la agregación en la nube posibilita analíticas a gran escala y correlaciones históricas. Nx Witness admite ambos modos, por lo que los clientes pueden desplegar inferencia en el edge para tareas críticas de baja latencia y usar herramientas en la nube para análisis a largo plazo. De este modo, los equipos pueden optimizar costes y rendimiento conjuntamente.
Nx Witness también se integra con la infraestructura IP existente. Admite flujos de CÁMARAS IP y dispositivos ONVIF, lo que permite a las organizaciones reutilizar cámaras y mantener bajo el gasto de capital. Para sitios centrados en el cumplimiento y el control local, Visionplatform.ai ofrece IA on-prem que funciona con NX WITNESS para mantener los datos y modelos privados mientras mejora las detecciones. Por último, NX WITNESS proporciona APIs y SDKs que permiten a los socios ampliar la funcionalidad, y Network Optix continúa evolucionando la plataforma (fuente).
ai-driven video analytics: Deep learning at the edge
La detección impulsada por IA ahora se ejecuta más cerca de las cámaras. Las redes neuronales convolucionales (CNN) alimentan el reconocimiento de objetos y rostros en muchas implementaciones. Las CNN sobresalen en el reconocimiento de patrones en imágenes y vídeo. Como resultado, posibilitan búsquedas avanzadas de objetos y clasificaciones precisas. En pilotos de retail, la integración de analítica IA con NX WITNESS mejoró la gestión de colas y el flujo de clientes hasta en un 30% en programas piloto (fuente). Esto demuestra cómo el vídeo puede mejorar tanto las operaciones como la seguridad.
La inferencia en tiempo real en una cámara IP o en un appliance local mantiene las demoras de respuesta bajas. Para eventos urgentes, el procesamiento en el edge ofrece retrasos de detección medios muy por debajo de 300 ms en muchas arquitecturas. Así, el seguimiento PTZ y las alertas automatizadas reaccionan rápidamente ante amenazas o problemas de servicio. Al mismo tiempo, la plataforma puede reenviar metadatos estructurados al cliente NX WITNESS y a sistemas empresariales para informes y paneles de control.
Las aplicaciones de seguridad van más allá de la simple detección de movimiento. El análisis de comportamiento y la detección de anomalías identifican patrones que coinciden con merodeo, intrusión o movimientos inusuales. Para casos de uso en aeropuertos o transporte, se puede combinar el conteo de personas y la analítica de densidad de multitudes con alertas del VMS para gestionar flujo y seguridad; vea ejemplos de conteo de personas para uso aplicado (conteo de personas en aeropuertos). Además, la capacidad de ejecutar el procesamiento de IA localmente ayuda a cumplir con el RGPD y los requisitos de la Ley de IA de la UE al mantener los datos on-premise y auditables.
En resumen, la IA en el edge con NX WITNESS permite a las organizaciones ampliar la cobertura analítica manteniendo la latencia, el ancho de banda y los riesgos de cumplimiento bajo control. Para sitios complejos, Visionplatform.ai puede reentrenar modelos con sus datos para que la precisión de detección mejore con el tiempo y se alinee con las necesidades específicas del sitio. Este enfoque convierte las cámaras en sensores prácticos tanto para seguridad como para operaciones.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
integration of Cvedia-RT plugin: Configuration and deployment
Integrar plugins de terceros permite ampliar las capacidades de ANALÍTICA DE VÍDEO dentro de NX WITNESS. El PLUGIN CVEDIA-RT proporciona funciones avanzadas de IA que se conectan al VMS a través de una interfaz de plugin estándar. Antes de configurar el plugin, verifique los requisitos previos. Necesitará claves de licencia válidas, firmware de cámara compatible y una red robusta. Además, confirme que las versiones del sistema NX WITNESS, del servidor de medios y del cliente coincidan con los requisitos del plugin.
Para instalar, abra el Gestor de Plugins de NX WITNESS y suba el paquete del plugin. Luego, siga las indicaciones en pantalla para registrar la licencia y seleccionar qué instancias del servidor de medios alojarán la inferencia. A continuación, configure las reglas de flujo y el reenvío de metadatos para que los eventos detectados aparezcan como eventos estructurados en el cliente NX WITNESS. El plugin ofrece ajustes para definir clases de detección, umbrales de confianza y reglas de evento. Para flujos perimetrales más avanzados, considere vincular los flujos de detección de brechas perimetrales a las alarmas del VMS (detección de brechas perimetrales).
Los detalles de conexión API son importantes. El plugin envía metadatos a través de la API del VMS y también puede reenviar eventos a webhooks, MQTT o consolas de terceros. Debe mapear el esquema de eventos del plugin a su sistema de gestión de incidentes. Además, configure los flujos de vídeo para inferencia de baja latencia mientras mantiene flujos archivados para búsquedas a largo plazo. Si desea usar aceleración GPU on-prem, configure el plugin para usar dispositivos de inferencia locales en lugar de endpoints en la nube.
El diagnóstico a menudo comienza con los logs. Revise los archivos de registro del plugin por errores de inferencia, que normalmente informan archivos de modelos faltantes, fallos de validación de licencia o incompatibilidades de códec de flujo. La pérdida de paquetes y una CPU alta pueden causar fotogramas perdidos, por lo que debe supervisar la salud del servidor de medios de cerca. Si es necesario, reconfigure los ajustes de cámara a un bitrate o resolución inferiores para los canales analíticos mientras conserva archivos archivados en resolución completa. Finalmente, Visionplatform.ai puede ayudar a integrar y ajustar modelos para que coincidan con las clases del sitio y reducir falsas alarmas, asegurando que el PLUGIN DE ANALÍTICA CVEDIA-RT funcione según lo esperado.
detection and intelligent video workflows: Real-time response
Las reglas de detección forman el núcleo de cualquier flujo de trabajo de vídeo inteligente. Define zonas, clases de objetos y niveles de sensibilidad dentro del plugin y del sistema de eventos de NX WITNESS. Por ejemplo, la detección basada en zonas puede ignorar las vías públicas mientras vigila las áreas de acceso restringido. Entonces, cuando el sistema detecta una clase objetivo con confianza por encima de un umbral, desencadena acciones. Estas acciones pueden incluir el envío de una alerta, iniciar el seguimiento PTZ o vincular el evento a un sistema de seguridad externo.
Las acciones de vídeo inteligente soportan patrones de respuesta comprensivos. Por ejemplo, una detección de brecha perimetral puede activar un procedimiento de cierre, notificar a los guardias y grabar evidencia en paralelo. El mismo flujo puede escalarse según distintos niveles de amenaza. Es importante que NX WITNESS permita integraciones para que los eventos puedan alimentar los sistemas existentes de control de accesos y alarmas. Esto permite a los equipos reaccionar en tiempo real ante eventos críticos y mantener una única fuente de verdad para los incidentes.
El rendimiento de detección varía según el modelo y el hardware. La inferencia en el edge suele ofrecer un retraso medio de detección por debajo de 300 ms, lo que es lo suficientemente rápido para el seguimiento PTZ automatizado y alertas rápidas. Para tareas forenses, la búsqueda avanzada de objetos y las funciones I-PRO ADVANCED OBJECT SEARCH ayudan a los analistas a encontrar incidentes en archivos de vídeo. Además, un plugin de analítica IA para NX puede etiquetar objetos y proporcionar un índice buscable para que los investigadores encuentren coincidencias rápidamente.
Para reducir falsas alertas, ajuste la sensibilidad y los filtros de clase, y utilice confirmaciones por múltiples reglas. Por ejemplo, requiera tanto detección de movimiento como detección de persona antes de elevar una alarma. También use umbrales de confianza para evitar eventos de baja certeza. Si los equipos requieren clases de objetos personalizadas—como EPP o tipos específicos de vehículos—Visionplatform.ai soporta el reentrenamiento y el despliegue de modelos privados para que la detección se alinee con las necesidades reales del sitio. De este modo, mantiene la precisión y reduce al mínimo el ruido en los flujos de trabajo.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
health monitoring: Ensuring system reliability
La fiabilidad operativa comienza con el monitoreo de salud. Supervise métricas de rendimiento del plugin como CPU, memoria y tiempos de inferencia. Estos datos indican cuándo los nodos se acercan a su capacidad. Asimismo, controle las comprobaciones de salud de cámaras y nodos edge para conocer el tiempo de actividad, pérdida de paquetes y tasa de fotogramas. Las comprobaciones periódicas detectan problemas comunes antes de que afecten la cobertura.
Configure notificaciones automáticas para que los operadores reciban una alerta cuando los dispositivos se desconecten o cuando la latencia de inferencia exceda los umbrales. La plataforma NX WITNESS soporta reglas de eventos y notificaciones. Para un monitoreo y conmutación por error más avanzados, habilite servidores de medios redundantes y establezca políticas de failover. Además, los informes de mantenimiento semanales ayudan a los equipos a detectar tendencias y programar actualizaciones de forma proactiva.
Los ajustes de cámara influyen en el rendimiento analítico. Use tasas de fotogramas consistentes y tiempo sincronizado entre las unidades de CÁMARAS IP para asegurar una detección fiable y líneas de tiempo forenses ajustadas. También mantenga el firmware actualizado en cámaras y dispositivos edge. Las actualizaciones de firmware a menudo incluyen correcciones de códecs u ONVIF que mejoran la estabilidad de los flujos. Si ejecuta servidores acelerados por GPU, supervise la utilización y las temperaturas de la GPU para evitar throttling.
Finalmente, documente SLAs y runbooks para escenarios de degradación del servicio. El monitoreo de salud y las capacidades de failover reducen el tiempo de inactividad y apoyan la generación de informes a nivel de SOC. Visionplatform.ai complementa estas mejores prácticas transmitiendo eventos estructurados vía MQTT para que los paneles operativos y sistemas SCADA puedan consumir datos de cámara como sensor. Este enfoque mejora tanto la seguridad como la eficiencia operativa.
scaling video analytics: Future-proofing nx witness with ai and plugin updates
Escalar la analítica requiere estrategias tanto horizontales como verticales. Horizontalmente, añada nodos edge para repartir las cargas máximas y localizar la inferencia en áreas con mucha actividad. Verticalmente, actualice a servidores con aceleración GPU cuando necesite modelos complejos o mayor rendimiento. NX WITNESS soporta servidores de medios distribuidos para que pueda ampliar sin reemplazar la infraestructura central.
La mejora continua es importante. Mantenga los plugins actualizados y reentrene los modelos con datos del sitio para mantener la precisión. Por ejemplo, el reentrenamiento puede reducir las detecciones erróneas en entornos únicos como aeropuertos o instalaciones industriales. Las perspectivas del mercado respaldan la inversión continua: se proyecta que el mercado de analítica de vídeo con IA crezca a una CAGR superior al 25% hasta 2025 (fuente). Por lo tanto, planifique la capacidad y los ciclos de actualización en consecuencia.
Para integrarse sin problemas, use las APIs de NX y estándares abiertos. De ese modo puede conectar flujos de trabajo avanzados, archivos de vídeo y aplicaciones de terceros. Para sitios que requieren preparación para la Ley de IA de la UE, prefiera el procesamiento de IA on-prem o en el edge para mantener los datos de entrenamiento privados. Visionplatform.ai ofrece estrategias de modelos flexibles: use un modelo de biblioteca, mejórelo con datos locales o entrene un modelo a medida, manteniendo el trabajo dentro de su entorno. Esto preserva el cumplimiento y el control.
Finalmente, mantenga una hoja de ruta para las actualizaciones de funcionalidades. Siga las versiones de Network Optix y pruebe las actualizaciones de plugins en un entorno de staging antes de producción. Como señaló la Dra. Emily Chen, «La integración de modelos de deep learning en plataformas VMS como Nx Witness está revolucionando la forma en que las organizaciones aprovechan los datos de vídeo» (fuente). Mantenga ese impulso programando reentrenamientos, validando modelos y ampliando la analítica a nuevos casos de uso como ANPR y detección de EPP. Para más sobre casos de uso de ANPR en hubs de transporte, vea ejemplos de ANPR (ANPR/LPR en aeropuertos).
FAQ
What is NX WITNESS and how does it relate to AI video analytics?
Nx Witness es un sistema moderno de gestión de vídeo diseñado para la flexibilidad y la integración. Soporta IA mediante plugins y APIs para que los equipos puedan añadir herramientas de ANALÍTICA DE VÍDEO y convertir el vídeo en información procesable.
Can I run AI models on cameras or do I need a server?
Puedes ejecutar modelos en el edge en cámaras IP capaces o en appliances y servidores locales. La inferencia en el edge reduce la latencia, mientras que los servidores o GPUs manejan modelos más pesados y analíticas archivadas.
How does the CVEDIA-RT PLUGIN integrate with NX WITNESS?
El plugin Cvedia-RT se instala a través del Gestor de Plugins de NX WITNESS y reenvía metadatos al servidor de medios y al cliente. Requiere claves de licencia, firmware compatible y reglas de flujo adecuadas para funcionar correctamente.
How do I reduce false alerts from video analytics?
Use umbrales de confianza, confirmaciones por múltiples reglas y modelos adaptados entrenados con los datos de su sitio. Visionplatform.ai ayuda reentrenando modelos para que coincidan con los objetos y comportamientos específicos del sitio.
What are the trade-offs between edge and cloud processing?
El procesamiento en el edge disminuye la latencia y preserva la privacidad, mientras que el procesamiento en la nube ofrece correlación escalable y computación intensiva. Muchas organizaciones adoptan una estrategia híbrida para equilibrar ambos beneficios.
How fast can detection and alerts be in an edge deployment?
Las canalizaciones en el edge a menudo logran retrasos medios de detección por debajo de 300 ms, lo que soporta el seguimiento PTZ y las alarmas automatizadas. El rendimiento depende de la complejidad del modelo y del hardware.
Does NX WITNESS support third-party APIs and SDKs?
Sí, NX WITNESS proporciona APIs y SDKs para integrar aplicaciones de terceros, webhooks y sistemas empresariales. Esto permite el reenvío de eventos y flujos de trabajo personalizados.
How should I monitor the health of a video analytics deployment?
Controle CPU, memoria, tiempo de inferencia, tiempo de actividad, pérdida de paquetes y tasa de fotogramas. Configure alertas automáticas por degradación y realice comprobaciones de mantenimiento semanales para evitar sorpresas.
Can I use existing cameras with these AI solutions?
La mayoría de cámaras IP ONVIF y RTSP funcionan con NX WITNESS y plugins de analítica. Ajuste las configuraciones de cámara para los canales analíticos si es necesario para asegurar un rendimiento de detección estable.
How does Visionplatform.ai help with compliance and custom models?
Visionplatform.ai se centra en despliegues on-prem y en el edge para que los datos y modelos permanezcan bajo control del cliente. La plataforma soporta el reentrenamiento con datos locales para mejorar la precisión y ajustarse a los requisitos regulatorios.
