nx witness VMS: Overzicht en Edge-analyticsarchitectuur
nx witness biedt een flexibele serverapplicatie voor video-opname en live monitoring, en vormt het hart van veel moderne bewakingsoplossingen. Het nx witness-systeem combineert de mediaserver- en clientcomponenten om streams te beheren, en het ondersteunt zowel in-camera-analytics als externe analytics-plugins. Voor organisaties die privacy en snelheid prioriteren verminderen edge-gebaseerde AI-analytics de afhankelijkheid van de cloud en brengen ze verwerking dichter bij de camera. Deze aanpak houdt videogegevens lokaal en ondersteunt daarmee naleving van de AVG en de EU AI Act, en verkort de responstijd voor operators.
De architectuur gebruikt de nx witness-server om IP-camera’s te verwerken en om een enkele videostream of meerdere kopieën naar analytics-engines door te sturen. Wanneer u objectgebaseerde analytics op de edge inzet, verlaagt u de latentie en de bandbreedtekosten, en houdt u gevoelige beelden binnen uw perimeter. Network Optix benadrukt de openheid van het platform, en het ondersteunt veel integraties en plugins van derden die geavanceerde analyse en automatisering binnen het nx witness-videosysteem mogelijk maken. Bijvoorbeeld werkt Visionplatform.ai samen met bestaande CCTV en met nx witness om personen en voertuigen aan de edge te detecteren en gestructureerde gebeurtenissen te publiceren voor operationele systemen.
Edgeverwerking verbetert ook de veerkracht. Als cloudverbindingen uitvallen, blijft de nx witness-server opnemen en blijft het AI-model de bronvideo lokaal verwerken. Dat helpt beveiligingspersoneel om zonder onderbreking door te werken. Het gebruik van nx witness met een on-prem AI-stack betekent dat u modellen ter plaatse kunt verfijnen en het trainen van modellen privé kunt houden. Als u verder wilt lezen over benaderingen voor personendetectie op luchthavens, zie onze richtlijnen voor personendetectie voor praktische voorbeelden: personendetectie op luchthavens. Over het geheel genomen maakt het gebruik van nx witness voor edge-analytics het bewakingssysteem responsiever en meer privacybewust.
video analytics Capabilities: Real-time Detection and Alerts
De geïntegreerde AI-engine kan personen, voertuigen en dieren in realtime detecteren en gebeurtenissen taggen zodra ze zich voordoen. De plugin levert begrenzingskaders, objectattributen en tijdstempels zodat operators snel kunnen handelen. De detectienauwkeurigheid van moderne AI-oplossingen overstijgt in veel omstandigheden vaak 90%, en deze verbetering vermindert false positives vergeleken met legacy bewegingsdetectiesystemen (branchegids). Daardoor besparen teams tijd en kunnen ze zich richten op echte incidenten, en een studie vond een reductie tot 40% in handmatige controletijd wanneer automatische filters worden toegepast (casusreferentie).
Binnen nx witness kunt u specifieke gebeurtenisregels en intelligente meldingen aanmaken om gebeurtenissen naar operators of downstreamsystemen te routeren. Het systeem ondersteunt patroon-gebaseerde regels, zodat u alleen een melding kunt sturen wanneer objecten een gebied op een bepaald tijdstip doorkruisen. Bovendien bevatten de analytics-gebeurtenissen objectmetadata voor elke detectie, zodat u vertrouwensscore, klasse en track-ID aan elk record kunt toevoegen. Voor omgevingen die voertuiginzichten nodig hebben, overweeg de voorbeelden van voertuigdetectie en classificatie die wij bijhouden: voertuigdetectie en classificatie op luchthavens.
Het systeem biedt één centraal overzicht binnen de nx witness-client en ondersteunt intelligente waarschuwingen en gefilterde tijdlijnen. Omdat de analytics lokaal draaien, houdt de oplossing de latentie laag en blijven gevoelige frames binnen uw perimeter. De analytics-plugin voor nx witness kan worden afgesteld om overlastmeldingen te verminderen en ondersteunt uitrol over gemengde camerapopulaties en in-camera-analytics van toonaangevende fabrikanten.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
integration Process: Installing the CVEDIA-RT AI Plugin
Om AI aan nx witness toe te voegen begint u met het controleren van de vereisten voor systeembeheer en de hardware. U heeft een host nodig met voldoende verwerkingskracht of een GPU-server die voldoet aan de aanbevelingen voor de cvedia-rt-plugin, en u moet het aantal streams bevestigen dat elke node zal verwerken. De cvedia-rt AI-analytics-plugin installeert zich in de nx witness-server en registreert zich als analytics-provider. Tijdens de installatie kunt u een proeflicentie activeren om de prestaties te valideren voordat u tot aankoop overgaat (gebruikershandleiding).
Volg deze stappen om de plugin in te schakelen. Stop eerst de server en maak een back-up van de configuratie. Upload vervolgens het analytics-pluginpakket en kopieer de pluginbestanden naar de pluginmap van de nx witness-server. Start de server daarna opnieuw en schakel de plugin in vanaf de serverbeheersconsole. Gebruik tenslotte de nx witness-client om de analytics-node als verwerkingsdoel toe te voegen en om camera’s aan analytics-pijplijnen te koppelen. De AI-analytics-plugin voor nx bevat een eenvoudige UI voor modelselectie en het instellen van detectiedrempels. Als u instructies nodig hebt voor integratie met nx, zie dan de officiële integratienotities van de leverancier (CVEDIA-documentatie).
Compatibiliteit is belangrijk. Bevestig dat uw IP-camera’s de codecprofielen ondersteunen die uw nx witness-server verwacht en dat camerasettings de vereiste framerate toestaan. Als u in-camera-analytics gebruikt, kunt u native ondersteuning voor in-camera-analytics gebruiken en analytics-gebeurtenissen naar nx witness doorsturen. Voor licenties registreert u de cvedia-rt-pluginlicentiesleutel in de server en configureert u plugininstellingen voor elke camera. Als u problemen ondervindt, raadpleeg dan het hoofdstuk probleemoplossing in de handleiding en verifieer netwerkpaden en GPU-stuurprogramma’s. Test ook met een kleine set camera’s voordat u overgaat tot grootschalige uitrol over de gehele infrastructuur.
object search Tools: Retrospective Event Investigation
Objectzoekfuncties helpen onderzoekers om personen en objecten in uitgebreide videobeelden te vinden zonder handmatige doorloop. nx witness biedt een zoekfunctie die objectmetadata indexeert en object-snapshots opslaat in een objectdatabase voor snelle queries. Gebruik filters voor objecttype, tijdsvenster, regio of attributen om resultaten te beperken. De retrospectieve zoekfunctie versnelt forensische taken en stelt beveiligingsteams in staat snel bewijs te herstellen.
Start een zoekopdracht door de camera en het tijdvenster te selecteren en voeg vervolgens filters toe voor objectattributen zoals kleur, grootte of richting. De zoekfunctie haalt records uit videoarchieven met behulp van objectmetadata in plaats van pixels te scannen. U kunt resultaten exporteren als clips, stilbeelden of CSV-bestanden met tijdcodes en detectiebetrouwbaarheid. Op luchthavens of drukke locaties kunt u objectzoekopdrachten combineren met onze forensische zoekttools om operaties te versnellen; zie onze forensische voorbeelden forensisch onderzoek op luchthavens voor details.
Use cases zijn onder meer terugvinden van verloren voorwerpen, tracering van verdachte voertuigen en reconstructie van trajecten over meerdere camera’s. U kunt zoekopdrachten ook gebruiken om systeemautomatiseringen te valideren en om gebeurtenisregels af te stemmen. De zoekinterface ondersteunt exportopties en rapportgeneratie zodat bewijs uitwisselbaar en controleerbaar blijft. Voor organisaties die ANPR/LPR of PPE-specifieke zoekopdrachten willen, zie onze speciale pagina’s zoals de ANPR-gids ANPR/LPR op luchthavens. Tot slot behoudt u de bewijsketen door te exporteren met tijdcodes en door objectmetadata op te nemen voor elk geëxporteerd object.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
advanced object search Strategies: Custom Rules and AI Tuning
Geavanceerde objectzoekstrategieën gaan verder dan eenvoudige filters en gebruiken aangepaste detectieregels en AI-modelaanpassingen om resultaten te verfijnen. Maak gebeurtenisregels die objectaanwezigheid, verblijftijd en het doorkruisen van regio’s combineren om specifieke gedragingen te isoleren. Configureer bijvoorbeeld een regel die rondhangen signaleert door personendetectie te combineren met een verblijftijddrempel. Als u een kant-en-klare referentie nodig hebt, toont onze richtlijn over detectie van rondhangen praktische regelsets: detectie van rondhangen op luchthavens.
Afstemming vereist het vinden van een balans tussen gevoeligheid en false positives. Begin met conservatieve drempels en verlaag deze vervolgens selectief op probleemcamera’s. Gebruik korte validatiecycli en vergelijk analytics-gebeurtenissen met grondwaarheidsvideo. Als u drukke scènes of weinig licht hebt, kies dan een AI-model dat geoptimaliseerd is voor die omstandigheden en pas de vertrouwensdrempels aan. Visionplatform.ai biedt flexibele modelstrategieën zodat u modellen op lokaal beeldmateriaal kunt hertrainen of verfijnen en zo valse detecties kunt verminderen terwijl de privacy behouden blijft.
Implementeer daarnaast cameraspecifieke configuraties. Stel camera-instellingen zoals belichting en framerate bij om het beste bronmateriaal aan het model te leveren. Valideer wijzigingen door retrospectieve zoekopdrachten uit te voeren en objecten te vergelijken die vóór en na het afstemmen werden gedetecteerd. Documenteer wijzigingen in regels en bewaar versiebeheer van modelmetadata voor het geval u beslissingen moet auditen of resultaten later moet reproduceren. Deze validatiepraktijk zorgt voor betrouwbare waarschuwingen en consistente zoekresultaten.
nx witness and video analytics Performance: Metrics and Best Practices
Monitor sleutelprestatie-indicatoren zoals latentie, doorvoersnelheid en detectienauwkeurigheid om het systeem gezond te houden. Meet end-to-end-latentie van bronvideo tot detectiegebeurtenis en houd het aantal streams per analytics-node bij. CPU- en GPU-monitoring geeft inzicht in het gebruik van verwerkingskracht en in factoren die de prestaties kunnen beïnvloeden. Houd ook geheugen en schijf-I/O in de gaten terwijl de nx witness-server gelijktijdige video-opname en analyticsverwerking afhandelt.
Schaal door de belasting te verdelen over meerdere NX-nodes en door dedicated mediaserverhosts voor opname te gebruiken. Als u over meerdere locaties moet uitrollen, repliceer dan configuraties en test eerst een afgebakende pilot. Documenteer serverspecificaties en het aantal streams per node zodat u capaciteit kunt plannen. Gebruik automatisering om services opnieuw te starten wanneer healthchecks falen en om logs te roteren voor langdurige bewaring. Voor referentie over native functies, zie hoe nx witness integraties en camera-ecosystemen ondersteunt op de leveranciersintegratiepagina (Network Optix-integraties).
Onderhoudsroutines moeten onder meer plugin-updates, modelupdates en periodieke kalibratie van camera-instellingen omvatten. Wanneer u de plugin inschakelt, houd een schema bij om de proeflicentie te activeren en schakel daarna over naar een productiesleutel na validatie. Maak een back-up van configuratie en objectmetadata voordat u ingrijpende wijzigingen doorvoert. Gebruik tenslotte metrics om afstemming te sturen zodat detectienauwkeurigheid en systeemprestaties in lijn blijven met operationele behoeften. Deze aanpak helpt videogegevens om te zetten in bruikbare inzichten die beveiliging en operatie op schaal ondersteunen.
FAQ
How does nx witness add AI to existing camera fleets?
nx witness integreert analytics-plugins en in-camera-analytics om AI toe te voegen zonder camera’s te vervangen. U kunt camera’s koppelen aan analytics-pijplijnen en video lokaal verwerken op de nx witness-server of op een gekoppelde analytics-node.
What detections are supported when using AI with nx witness?
Ondersteunde detecties omvatten personen, voertuigen en dieren, en attribuuttagging zoals houding en richting. Extra aangepaste klassen zijn mogelijk via modelselectie en hertraining.
How accurate is AI detection compared with motion detection?
Moderne AI bereikt in veel scenario’s vaak een nauwkeurigheid van boven de 90% en vermindert false positives die voortkomen uit eenvoudige bewegingsdetectie (brancheverwijzing). Dat verlaagt de tijd voor handmatige controle en verbetert de operationele focus.
What is the installation process for the cvedia-rt ai analytics plugin?
De installatie omvat het plaatsen van pluginbestanden op de nx witness-server, het herstarten van services en het inschakelen van de plugin vanuit de serverconsole. De leverancierhandleiding biedt stapsgewijze begeleiding en een proeflicentieoptie (handleiding).
Can I search historical footage for specific objects?
Ja. Gebruik de objectzoek- en retrospectieve zoekfuncties om archieven te doorzoeken op objectattributen, tijdsbereik en regio. Exports omvatten clips en metadata om een bewijsketen voor onderzoeken te behouden.
How do I tune AI models for crowded or low-light scenes?
Stel af door een geschikt AI-model te kiezen en door betrouwbaarheidsdrempels en camera-instellingen aan te passen. Valideer wijzigingen via retrospectieve zoekopdrachten en iteratief op regelgevoeligheid om misses en false positives in balans te houden.
Does nx witness support in-camera analytics?
Ja, nx witness ondersteunt native in-camera-analytics van toonaangevende fabrikanten en kan analytics-gebeurtenissen naast video ingesten. Dit maakt flexibele architecturen mogelijk die edge- en in-cameraverwerking combineren.
What maintenance is required for an AI-enhanced nx witness deployment?
Plan voor plugin-updates, modelupdates en periodieke kalibratie van camera-instellingen. Monitor CPU/GPU-gebruik en streamaantallen om schaalbehoeften te voorspellen en systeemprestaties te beschermen.
How does Visionplatform.ai work with nx witness?
Visionplatform.ai integreert met nx witness om personen, voertuigen en aangepaste objecten in realtime te detecteren en gestructureerde gebeurtenissen voor operationele systemen te publiceren. De oplossing richt zich op on-prem, AVG-vriendelijke uitrol en modelafstemming op lokale gegevens.
Can alerts be tuned to avoid false positives?
Ja. Maak gebeurtenisregels die detectieklassen, verblijftijden en regiooverschrijdingen combineren om overlastmeldingen te verminderen. Gebruik aanvankelijk conservatieve drempels en valideer met retrospectieve zoekopdrachten om betrouwbaarheid te waarborgen.
