nx witness VMS: Przegląd i architektura analityki brzegowej
nx witness zapewnia elastyczną aplikację serwerową do rejestracji wideo i monitoringu na żywo, będącą sercem wielu nowoczesnych wdrożeń systemów nadzoru. System nx witness łączy komponenty serwera multimediów i klienta do zarządzania strumieniami oraz obsługuje zarówno analitykę w kamerach, jak i zewnętrzne wtyczki analityczne. Dla organizacji, które priorytetowo traktują prywatność i szybkość, analityka AI uruchamiana na brzegu sieci zmniejsza zależność od chmury i przenosi przetwarzanie bliżej kamery. Takie podejście utrzymuje dane wideo lokalnie, co wspiera zgodność z RODO i unijnym rozporządzeniem o AI, a także skraca czas reakcji operatorów.
Architektura wykorzystuje serwer nx witness do przyjmowania kamer IP i przekazywania pojedynczego strumienia wideo lub wielu kopii do silników analitycznych. Przy wdrożeniu analityki obiektowej na brzegu sieci zmniejszasz opóźnienia i koszty pasma oraz utrzymujesz wrażliwe nagrania w granicach swojego obwodu. Network Optix podkreśla otwartość platformy i wspiera wiele integracji oraz wtyczek firm trzecich, które umożliwiają zaawansowaną analitykę i automatyzację w systemie zarządzania wideo nx witness. Na przykład Visionplatform.ai współpracuje z istniejącym CCTV i z nx witness, aby wykrywać osoby i pojazdy na brzegu oraz publikować ustrukturyzowane zdarzenia dla systemów operacyjnych.
Przetwarzanie na brzegu poprawia także odporność systemu. Jeśli łącza do chmury ulegną awarii, serwer nx witness nadal rejestruje, a model AI kontynuuje przetwarzanie materiału źródłowego lokalnie. To pozwala służbom ochrony pracować bez przerw. Użycie nx witness z lokalnym stosie AI oznacza, że możesz dostrajać modele na miejscu i zachować prywatność treningu modeli. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę o wykrywaniu osób na lotniskach, zobacz nasze wytyczne dotyczące wykrywania osób: wykrywanie osób na lotniskach. Ogólnie rzecz biorąc, użycie nx witness do analityki brzegowej sprawia, że system nadzoru jest bardziej responsywny i świadomy prywatności.
Możliwości analityki wideo: wykrywanie w czasie rzeczywistym i alerty
Zintegrowany silnik AI potrafi wykrywać osoby, pojazdy i zwierzęta w czasie rzeczywistym i oznaczać zdarzenia w chwili ich wystąpienia. Wtyczka dostarcza pola ograniczające (bounding boxes), atrybuty obiektów i znaczniki czasowe, dzięki czemu operatorzy mogą szybko reagować. Dokładność wykrywania w nowoczesnych rozwiązaniach AI często przekracza 90% w wielu warunkach, co zmniejsza liczbę fałszywych alarmów w porównaniu z legacy systemami wykrywania ruchu (wskazówki branżowe). W rezultacie zespoły oszczędzają czas i koncentrują się na prawdziwych incydentach, a jedno badanie wykazało do 40% redukcji czasu przeglądu ręcznego po zastosowaniu automatycznych filtrów (studium przypadku).
W ramach nx witness możesz tworzyć konkretne reguły zdarzeń i inteligentne powiadomienia, aby kierować zdarzenia do operatorów lub do systemów downstream. System obsługuje reguły oparte na wzorcach, więc możesz powiadamiać tylko wtedy, gdy obiekty przekroczą region w określonym czasie. Ponadto zdarzenia analityczne zawierają metadane obiektów dla każdego wykrycia, dzięki czemu możesz dołączyć wartość zaufania, klasę i identyfikator śledzenia do każdego rekordu. Dla środowisk, które potrzebują wglądu w pojazdy, rozważ przykłady wykrywania i klasyfikacji pojazdów, które udostępniamy: wykrywanie i klasyfikacja pojazdów na lotniskach.
System zapewnia jedno centralne widzenie w kliencie nx witness i obsługuje inteligentne alerty oraz filtrowane oś czasu. Ponieważ analityka działa lokalnie, rozwiązanie utrzymuje niskie opóźnienia i przechowuje wrażliwe klatki wewnątrz Twojego obwodu. Wtyczka analityczna dla nx witness może być dostrojona, aby zmniejszyć liczbę zdarzeń uciążliwych, i obsługuje wdrożenia w mieszanych flotach kamer oraz analitykę w kamerach od wiodących producentów.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Proces integracji: instalacja wtyczki CVEDIA-RT AI
Aby dodać AI do nx witness, zacznij od sprawdzenia wymagań administracyjnych systemu i sprzętu. Będziesz potrzebować hosta o wystarczającej mocy obliczeniowej lub serwera GPU, który spełnia zalecenia wtyczki cvedia-rt, i powinieneś potwierdzić liczbę strumieni, które każdy węzeł będzie przetwarzał. Wtyczka analityczna cvedia-rt instaluje się w serwerze nx witness i rejestruje jako dostawca analityki. Podczas instalacji możesz aktywować licencję próbną, aby zweryfikować wydajność przed zakupem (instrukcja obsługi).
Wykonaj następujące kroki, aby włączyć wtyczkę. Najpierw zatrzymaj serwer i wykonaj kopię zapasową konfiguracji. Po drugie, prześlij pakiet wtyczki analitycznej i skopiuj pliki wtyczki do folderu wtyczek serwera nx witness. Po trzecie, uruchom ponownie serwer i włącz wtyczkę z konsoli administracyjnej serwera. Po czwarte, użyj klienta nx witness, aby dodać węzeł analityczny jako cel przetwarzania i przypisać kamery do potoków analitycznych. Wtyczka AI dla nx zawiera prosty interfejs użytkownika do wyboru modeli i ustawiania progów wykrywania. Jeśli potrzebujesz instrukcji integracji z nx, zobacz oficjalne notatki integracyjne od dostawcy (dokumentacja CVEDIA).
Zgodność ma znaczenie. Potwierdź, że Twoje kamery IP obsługują profile kodeków, których oczekuje serwer nx witness, oraz że ustawienia kamer pozwalają na wymaganą liczbę klatek na sekundę. Jeśli korzystasz z analityki w kamerze, możesz użyć natywnego wsparcia dla analityki w kamerze, a następnie przesyłać zdarzenia analityczne do nx witness. W kwestii licencjonowania zarejestruj klucz licencyjny wtyczki cvedia-rt w serwerze i skonfiguruj ustawienia wtyczki dla każdej kamery. Jeśli napotkasz problemy, zapoznaj się z rozdziałem rozwiązywania problemów w podręczniku i zweryfikuj ścieżki sieciowe oraz sterowniki GPU. Możesz także przetestować z małym zestawem kamer, zanim wdrożysz rozwiązanie w całej infrastrukturze.
Narzędzia wyszukiwania obiektów: retrospektywne badanie zdarzeń
Wyszukiwanie obiektów pomaga śledczym znaleźć osoby i przedmioty w rozległych materiałach wideo bez ręcznego przeglądania. nx witness zapewnia funkcję wyszukiwania, która indeksuje metadane obiektów i przechowuje migawki obiektów w bazie danych obiektów dla szybkich zapytań. Użyj filtrów dla typu obiektu, zakresu czasowego, regionu lub atrybutów, aby zawęzić wyniki. Funkcja wyszukiwania retrospektywnego przyspiesza zadania kryminalistyczne i pozwala zespołom ochrony szybko odzyskiwać dowody.
Rozpocznij wyszukiwanie, wybierając kamerę i okno czasowe, a następnie dodaj filtry dla atrybutów obiektów, takich jak kolor, rozmiar lub kierunek. Funkcja wyszukiwania pobiera rekordy z archiwów wideo, korzystając z metadanych obiektów zamiast skanowania pikseli. Możesz eksportować wyniki jako klipy, statyczne obrazy lub pliki CSV ze znacznikami czasu i wartością zaufania wykrycia. Na lotniskach lub w miejscach o dużym natężeniu ruchu możesz łączyć wyszukiwanie obiektów z naszymi narzędziami do przeszukania kryminalistycznego, aby przyspieszyć działania; zobacz przykłady przeszukania kryminalistycznego: przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach dla szczegółów.
Przypadki użycia obejmują odzyskiwanie zgubionych przedmiotów, śledzenie podejrzanych pojazdów i rekonstrukcję trasy między kamerami. Możesz również używać wyszukiwań do walidacji automatyzacji systemu i do strojenia reguł zdarzeń. Interfejs wyszukiwania obsługuje opcje eksportu i generowanie raportów, dzięki czemu dowody są przenośne i audytowalne. Dla organizacji, które potrzebują ANPR/LPR lub wyszukiwania specyficznego dla PPE, zobacz nasze dedykowane strony, takie jak przewodnik ANPR: ANPR/LPR na lotniskach. Wreszcie, zachowaj łańcuch dowodowy, eksportując z kodami czasowymi i dołączając metadane obiektów do każdego eksportowanego obiektu.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Zaawansowane strategie wyszukiwania obiektów: niestandardowe reguły i dostrajanie AI
Zaawansowane wyszukiwanie obiektów wykracza poza proste filtry i wykorzystuje niestandardowe reguły wykrywania oraz dostosowania modelu AI, aby zawęzić wyniki. Twórz reguły zdarzeń łączące obecność obiektu, czas przebywania i przekroczenie regionu, aby wyizolować konkretne zachowania. Na przykład skonfiguruj regułę, która oznacza kręcenie się w miejscu (loitering), łącząc wykrywanie osób z progiem czasu przebywania. Jeśli potrzebujesz gotowego odniesienia, nasze wskazówki dotyczące wykrywania wałęsania się zawierają praktyczne zestawy reguł: wykrywanie wałęsania się na lotniskach.
Strojenie wymaga wyważenia czułości i fałszywych alarmów. Zacznij od konserwatywnych progów, a następnie obniżaj je selektywnie na problematycznych kamerach. Stosuj krótkie cykle walidacyjne i porównuj zdarzenia analityczne z rzeczywistym materiałem wideo. Jeśli masz zatłoczone sceny lub słabe oświetlenie, wybierz model AI zoptymalizowany do takich warunków i dostosuj progi ufności. Visionplatform.ai oferuje elastyczne strategie modelowe, dzięki którym możesz ponownie trenować lub udoskonalać modele na lokalnych danych i zmniejszać liczbę fałszywych wykryć przy zachowaniu prywatności.
Dodatkowo stosuj konfigurację specyficzną dla kamery. Dostosuj ustawienia kamery, takie jak ekspozycja i liczba klatek na sekundę, aby dostarczyć modelowi jak najlepsze źródło wideo. Waliduj zmiany, uruchamiając retrospektywne zapytania wyszukiwania i porównując obiekty wykryte przed i po strojeniu. Na koniec dokumentuj zmiany reguł i przechowuj wersjonowane metadane modeli na wypadek konieczności audytu decyzji lub odtworzenia wyników później. Ta praktyka walidacyjna zapewnia niezawodne alerty i wiarygodne wyniki wyszukiwania.
Wydajność nx witness i analityki wideo: metryki i dobre praktyki
Monitoruj kluczowe wskaźniki wydajności, takie jak opóźnienie, przepustowość i dokładność wykrywania, aby utrzymać system w dobrej kondycji. Mierz łączne opóźnienie od źródłowego wideo do zdarzenia detekcji i śledź liczbę strumieni na węzeł analityczny. Monitorowanie CPU i GPU dostarcza informacji o wykorzystaniu mocy obliczeniowej i o tym, co może wpływać na wydajność. Obserwuj również pamięć i operacje dyskowe podczas jednoczesnej rejestracji wideo i przetwarzania analitycznego przez serwer nx witness.
Skaluj, rozdzielając obciążenie pomiędzy wieloma węzłami NX i używając dedykowanych hostów serwera multimediów do rejestracji. Jeśli musisz wdrożyć rozwiązanie w wielu lokalizacjach, replikuj konfigurację i najpierw przetestuj pilot. Dokumentuj specyfikacje serwerów i liczbę strumieni na węzeł, aby planować pojemność. Używaj automatyzacji do restartowania usług, gdy nie przejdą testów zdrowia, i do rotacji logów dla długoterminowego przechowywania. Dla odniesienia do natywnych funkcji zobacz, w jaki sposób nx witness wspiera integracje i ekosystemy kamer na stronie integracji dostawcy (integracje Network Optix).
Procedury konserwacji powinny obejmować aktualizacje wtyczek, aktualizacje modeli i okresową kalibrację ustawień kamer. Gdy włączysz wtyczkę, utrzymuj harmonogram aktywacji licencji próbnej, a następnie przełącz na klucz produkcyjny po walidacji. Twórz kopie zapasowe konfiguracji i metadanych obiektów przed większymi zmianami. Wreszcie, używaj metryk do prowadzenia strojenia, aby dokładność wykrywania i wydajność systemu pozostały zgodne z potrzebami operacyjnymi. Takie podejście pomaga zamieniać dane wideo w użyteczne informacje wspierające bezpieczeństwo i operacje na dużą skalę.
Najczęściej zadawane pytania
W jaki sposób nx witness dodaje AI do istniejących flot kamer?
nx witness integruje wtyczki analityczne i analitykę w kamerze, aby dodać AI bez wymiany kamer. Możesz mapować kamery do potoków analitycznych i przetwarzać wideo lokalnie na serwerze nx witness lub na podłączonym węźle analitycznym.
Jakie wykrycia są obsługiwane przy użyciu AI z nx witness?
Obsługiwane wykrycia obejmują osoby, pojazdy i zwierzęta oraz tagowanie atrybutów, takich jak poza i kierunek. Dodatkowe niestandardowe klasy są możliwe poprzez wybór modelu i ponowne trenowanie.
Jak dokładne jest wykrywanie AI w porównaniu z wykrywaniem ruchu?
Nowoczesne AI często osiąga dokładność powyżej 90% w wielu scenariuszach i zmniejsza fałszywe alarmy wynikające z prostego wykrywania ruchu (wskazówki branżowe). To obniża czas przeglądu ręcznego i poprawia skupienie operacyjne.
Jaki jest proces instalacji wtyczki analitycznej cvedia-rt AI?
Instalacja polega na umieszczeniu plików wtyczki na serwerze nx witness, ponownym uruchomieniu usług i włączeniu wtyczki z konsoli serwera. Podręcznik dostawcy zawiera szczegółowe instrukcje krok po kroku i opcję licencji próbnej (instrukcja obsługi).
Czy mogę przeszukiwać historyczne nagrania pod kątem konkretnych obiektów?
Tak. Użyj funkcji wyszukiwania obiektów i wyszukiwania retrospektywnego, aby wykonywać zapytania w archiwach według atrybutów obiektów, zakresu czasowego i regionu. Eksporty obejmują klipy i metadane, aby zachować łańcuch dowodowy dla śledztw.
Jak dostrajać modele AI dla zatłoczonych lub słabo oświetlonych scen?
Strojenie polega na wyborze odpowiedniego modelu AI i dostosowaniu progów ufności oraz ustawień kamery. Waliduj zmiany za pomocą retrospektywnych zapytań wyszukiwania i iteruj nad czułością reguł, aby wyważyć przeoczenia i fałszywe alarmy.
Czy nx witness obsługuje analitykę w kamerze?
Tak, nx witness obsługuje natywną analitykę w kamerze od wiodących producentów i może przyjmować zdarzenia analityczne wraz z wideo. To pozwala na elastyczne architektury łączące przetwarzanie na brzegu i w kamerze.
Jakie czynności konserwacyjne są wymagane dla wdrożenia nx witness z AI?
Planuj aktualizacje wtyczek, aktualizacje modeli i okresową kalibrację ustawień kamer. Monitoruj wykorzystanie CPU/GPU i liczbę strumieni, aby przewidywać potrzeby skalowania i chronić wydajność systemu.
W jaki sposób Visionplatform.ai współpracuje z nx witness?
Visionplatform.ai integruje się z nx witness, aby wykrywać osoby, pojazdy i niestandardowe obiekty w czasie rzeczywistym oraz publikować ustrukturyzowane zdarzenia dla operacji. Rozwiązanie koncentruje się na wdrożeniach lokalnych przyjaznych RODO i na dostrajaniu modeli na lokalnych danych.
Czy alerty można dostroić, aby unikać fałszywych alarmów?
Tak. Twórz reguły zdarzeń łączące klasy wykryć, czasy przebywania i przekroczenia regionu, aby zmniejszyć liczbę uciążliwych zdarzeń. Początkowo używaj konserwatywnych progów i waliduj je retrospektywnie, aby zapewnić niezawodność.
