Hanwha Vision — analityka wideo zasilana AI i inteligentne możliwości
Hanwha Vision przekształciła wideo z biernego nagrywania w aktywne wykrywanie, umieszczając sztuczną inteligencję bezpośrednio w sprzęcie kamer. Układ Wisenet 9 SoC napędza tę zmianę i wykonuje złożone przetwarzanie obrazu na krawędzi, zmniejszając opóźnienia i zapotrzebowanie na przepustowość. Na przykład SoC pozwala kamerze filtrować zdarzenia zanim opuszczą urządzenie, a takie rozwiązanie redukuje zarówno przepustowość, jak i potrzeby magazynowania, jednocześnie chroniąc dane lokalnie. Możesz przeczytać więcej o układzie Wisenet 9 SoC i wyróżnikach produktów z prezentacji Hanwha Vision na ISC West.
Po pierwsze, AI zamienia każdą kamerę w czujnik lokalny, który widzi, klasyfikuje i priorytetyzuje zdarzenia w czasie rzeczywistym. Po drugie, takie podejście poprawia świadomość sytuacyjną i przyspiesza reakcję. Po trzecie, sprawia, że zaawansowane wideo jest dostępne nie tylko dla zespołów bezpieczeństwa, ale także dla działów operacyjnych i pulpitów kierowniczych. W handlu detalicznym na przykład wnioski z kamer wspierają merchandising i zarządzanie kolejkami, a operatorzy mogą działać na podstawie danych o czasie oczekiwania, by zmniejszać straty i poprawiać obsługę. Dla praktycznego przykładu metryk skoncentrowanych na ludziach zobacz nasze opracowanie dotyczące liczenia osób, które pokazuje, jak dane z kamer stają się metryką operacyjną.
Hanwha Vision pozycjonuje się jako globalny dostawca rozwiązań wizji i promuje zaufalne, wyjaśnialne modele. An Soon-Hong stwierdził, że rynek zmierza w stronę „super-inteligentnych” systemów, które używają AI do podejmowania decyzji, a nie jedynie do rejestracji; cytat i analiza pojawiają się w komunikacie Hanwha o trendach w trendach nadzoru wideo na 2025 rok. Ponadto firma podkreśla swoją światowej klasy optykę, która wspiera pracę w słabym świetle i dokładną klasyfikację.
Visionplatform.ai postrzega tę zmianę jako komplementarną. Pomagamy organizacjom przekształcać istniejące CCTV w czujniki operacyjne i integrować wykrycia z VMS oraz systemami biznesowymi, robiąc to z kontrolą on-prem, by spełnić wymagania ochrony danych. Zatem kiedy na miejscu potrzebne są spersonalizowane modele, lub gdy zespoły chcą wykorzystać AI bez przesyłania wideo wyłącznie do chmury, nasza platforma obsługuje taką integrację i utrzymuje zbiory danych lokalnie dla zgodności.
Ogólnie rzecz biorąc, połączenie analityki wideo działającej na krawędzi z solidnym projektem SoC daje szybsze alerty, lepszą świadomość sytuacyjną i mniejsze uzależnienie od serwerów centralnych. W efekcie operatorzy otrzymują bardziej proaktywny system wideo, który wspiera bezpieczeństwo i inteligencję biznesową, jednocześnie obniżając koszty i ryzyko.
analityka i wnioski operacyjne: wykrywanie obiektów i wykrywanie wałęsania się w serii P
Seria P wprowadza analitykę na pokład do codziennych wdrożeń. Wbudowany silnik klasyfikuje ludzi, pojazdy i obiekty na krawędzi, a następnie wysyła zdarzenia strukturalne zamiast surowych strumieni. Ten zestaw funkcji obejmuje wykrywanie obiektów, które rozpoznaje kształty i klasy nawet w dynamicznych scenach. Na halach produkcyjnych wykrywanie obiektów pomaga śledzić palety, pojazdy i narzędzia, redukując ręczne kontrole i poprawiając przepustowość. W detalicznym scenariuszu wykrywanie obiektów informuje personel o obsłudze produktów i przepływie klientów oraz wspiera decyzje merchandisingowe.
Wykrywanie wałęsania się jest kluczową funkcją w serii P, która zapewnia proaktywne alerty, gdy osoba pozostaje w obszarze dłużej niż oczekiwano. Zastosowane do stref dostępu lub obszarów perymetralnych, to rozwiązanie zmniejsza ryzyko, oznaczając podejrzane zachowania i wspierając szybką weryfikację. Dla czytelników chcących szczegółowego przykładu użycia, nasz zasób dotyczący wykrywania wałęsania się opisuje, jak reguły czasu przebywania przekładają się na progi alertów i workflowy operacyjne.
Seria P wykorzystuje AI na pokładzie do stosowania list obserwacyjnych i map cieplnych oraz zasila centralny pulpit danych z przetworzonymi danymi zdarzeń zamiast surowego wideo. W rezultacie personel ochrony spędza mniej czasu na fałszywych alarmach, a więcej na zweryfikowanych incydentach. System obsługuje również rozpoznawanie tablic rejestracyjnych dla dostępu pojazdów i logistyki. Na przykład tablice mogą być dopasowywane do list obserwacyjnych, aby wyzwalać działania bramy lub powiadomienia, co przyspiesza przepustowość przy ruchliwych wejściach.
Ta seria wykracza również poza standardowe alarmy i wspiera cele inne niż bezpieczeństwo. Obiekty monitorują długości kolejek i czasy oczekiwania, aby poprawić satysfakcję klienta, a przełożeni mierzą zajętość, by optymalizować obsadę. Seria P robi to przy utrzymaniu wysokiej dokładności wykrywania, dzięki światowej klasy projektowi optycznemu i pipeline’owi przetwarzania obrazu SoC. Dodatkowo kamery mogą uruchamiać niestandardowe klasyfikatory, więc obiekty mogą trenować modele dla specyficznych obiektów bez wysyłania materiału do zewnętrznych dostawców. W produkcji zmniejsza to przestoje, ponieważ kamera szybko rozpoznaje zablokowane alejki, źle umieszczone części czy wzorce ruchu pojazdów.
Wreszcie, analityka serii P generuje wnioski operacyjne, które zasilały pulpity i systemy operacyjne. Tworzą strumienie zdarzeń użyteczne dla SCADA czy narzędzi BI, co pozwala zespołom utrzymania zamieniać wykrycia w mierzalne usprawnienia. Połączony efekt to inteligentniejsze wykorzystanie danych z kamer zarówno do bezpieczeństwa, jak i operacji.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
inteligentne wideo i zarządzanie alarmami AI dla precyzyjnych alertów i wniosków
Inteligentne workflowy wideo redukują szum i zaostrzają fokus. Architektura Hanwha Vision dodaje filtry alarmów AI i konfigurowalne reguły alertów do obsługi złożonych scenariuszy. Te filtry sprawdzają atrybuty obiektów, kierunek obiektu i wskazówki kontekstowe zanim alarm zostanie wygenerowany. To ogranicza niepotrzebne obciążenie alarmami i pomaga zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów, dzięki czemu zespoły mogą ufać alarmom i reagować szybciej. W praktyce kamera zweryfikuje zdarzenie przejścia tylko wtedy, gdy autoryzowany pojazd i jego tablica będą zgodne z politykami, a następnie eskaluje alert do konsoli centralnej.
Wbudowane reguły alarmowe AI pozwalają menedżerom określać listy obserwacyjne, okna czasowe i strefy wykluczeń. Na przykład na miejscu można wyciszyć alarmy, gdy pojazdy serwisowe ładują się w zaplanowanych oknach, jednocześnie zachowując czułość na wykrywanie wtargnięć w godzinach zamknięcia. Workflow obsługuje webhooks i MQTT, dzięki czemu dane alarmowe stają się wykonalne w różnych platformach. Nasza platforma pokazuje także, jak alarmy mogą zasilać pulpity operacyjne zamiast pozostawać ukryte w VMS. Zobacz nasz przykład dotyczący wykrywania wtargnięć jako przykład reguł i integracji.
Liczba fałszywych pozytywów spada, ponieważ analityka AI rozumie rozmiar obiektu, prędkość i klasyfikację. System łączy wnioski krawędziowe z korelacją centralną, a ta hybrydowa metoda skraca czas weryfikacji. W instalacjach wysokiego ryzyka inteligencja taka jak listy obserwacyjne oraz dopasowanie twarzy czy tablic poprawia wykrywanie zagrożeń i świadomość sytuacyjną. W rezultacie zespoły bezpieczeństwa przyjmują model reakcji warstwowej, gdzie zautomatyzowane bramy, kontrola dostępu i weryfikacja ludzka działają sekwencyjnie.
Inteligentne zarządzanie alarmami wspiera również funkcje biznesowe. Alarmy mogą wyzwalać powiadomienia operacyjne, co pomaga zespołom działać przy incydentach wpływających na przepustowość lub obsługę. Na przykład alert o złamanym barierek kolejki może być skierowany do działu utrzymania ruchu, podczas gdy zespół bezpieczeństwa otrzymuje równoległe zadanie weryfikacyjne. Tak więc platforma dostarcza zarówno wartość w zakresie bezpieczeństwa, jak i inteligencji biznesowej i bezpieczeństwa. Krótko mówiąc, precyzyjne alarmy prowadzą do szybszego działania, lepszego przydziału zasobów i poprawy wyników.
chmurowy SightMind dla rozszerzonej analityki operacyjnej w serii X
SightMind™ to platforma chmurowa Hanwha Vision, która skaluje analitykę i centralizuje dane o stanie i zdarzeniach. Podejście hostowane w chmurze upraszcza zdalną konfigurację i aktualizacje systemowe. Daje administratorom jedno miejsce do reguł, dystrybucji firmware’u i przeglądu zdarzeń. Dla wdrożeń potrzebujących zarówno wnioskowania na krawędzi, jak i nadzoru centralnego, SightMind zapewnia hybrydową ścieżkę, która równoważy lokalne przetwarzanie z analityką na poziomie chmury. Hanwha zaprezentowała wiele funkcji SightMind na ISC West; zobacz przegląd wydarzenia dla kontekstu omawiając ich innowacje na ISC West.
Urządzenia serii X uzupełniają funkcje krawędziowe serii P, przesyłając przetworzone zdarzenia do chmury w celu analizy longitudinalnej. Podczas gdy seria P skupia się na natychmiastowych decyzjach podejmowanych w kamerze, X Series wraz z SightMind umożliwiają holistyczne metryki platformy, analizę trendów i wyszukiwania historyczne. Platforma chmurowa standaryzuje telemetrykę w rozproszonych lokalizacjach i obsługuje pulpity międzylokacyjne. Zajmuje się również listami obserwacyjnymi, dostępem opartym na rolach oraz alertami o stanie systemu dla instalatorów i operatorów.
Dostęp do chmury zmniejsza obciążenie lokalnych zespołów. Administratorzy mogą pobierać raporty firmware’u, sprawdzać status kamer i eksportować podsumowania analityczne. Ponadto usługi hostowane w chmurze umożliwiają współpracę między zespołami bezpieczeństwa, operacji i kierownictwa. Dla organizacji preferujących prywatną kontrolę, wdrożenia hybrydowe utrzymują wrażliwe dane lokalnie, przesyłając jednocześnie metadane do chmury. Ta integracja odpowiada zróżnicowanym wymaganiom zgodności i wspiera gotowość do wymogów rozporządzenia UE o AI poprzez oferowanie konfigurowalnych przepływów danych.
SightMind wspiera także zaawansowane funkcje biznesowe, takie jak optymalizacja w oparciu o trendy, i integruje się z platformami zewnętrznymi dla wysyłek i logistyki. Dla lotnisk na przykład analityka chmurowa łączy się ze strumieniami ANPR i metrykami przepływu pasażerów, by optymalizować obsadę bramek i skracać czas oczekiwania pasażerów. Dla bardziej wyspecjalizowanych przypadków użycia na lotniskach, w tym ANPR i wykrywania PPE, zapoznaj się z naszymi zasobami ANPR/LPR oraz wykrywania PPE. SightMind działa więc jako centralna platforma, która zamienia rozproszone urządzenia w spójne środowisko analityczne.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
redukcja szumu i dokładność wykrywania: zdolności AI serii P
Redukcja szumu ma znaczenie dla dokładności wykrywania, a seria P koncentruje się na redukcji szumu wieloklatkowego, by poprawić obraz w słabym świetle. Kamera składa klatki i filtruje szum z matrycy, dostarczając czyściejsze obrazy dla klasyfikatorów. Ta technika zwiększa szansę na rozpoznanie małych obiektów i tablic rejestracyjnych o zmierzchu lub przy sztucznym oświetleniu. Pipeline przetwarzania obrazu SoC poprawia kontrast i redukuje artefakty, więc modele AI otrzymują lepsze dane wejściowe.
W zatłoczonych scenach system wykorzystuje wskazówki przestrzenne i czasowe do oddzielania nakładających się obiektów. Oznacza to, że wykrywanie obiektów skalują się od monitoringu pojedynczej osoby do śledzenia gęstego tłumu. Dla lotnisk lub węzłów komunikacyjnych miary gęstości tłumu i analityka kolejek zapobiegają wąskim gardłom i poprawiają przepływ pasażerów. Dla zainteresowanych zarządzaniem tłumem, zobacz nasze opracowanie o wykrywaniu i gęstości tłumu. Seria P pomaga też wykrywać podejrzane zachowania i wałęsanie się, dając zespołom czas na weryfikację i interwencję zanim incydenty eskalują.
Krytyczna infrastruktura korzysta, gdy kamery utrzymują dokładność wykrywania w trudnych warunkach. Na przykład identyfikacja pojazdów działa nawet przy mieszanym oświetleniu, a system łączy odczyty tablic z kontrolą dostępu, by weryfikować wejścia. Kamery wykorzystują kombinację projektu optycznego i przetwarzania na poziomie SoC, by maksymalizować czytelność na dystansie. Podejście to uzupełnia systemy wykrywania wtargnięć i wspiera workflowy związane z naruszeniem perymetru.
Ponad surowe wykrywanie, obiekty uzyskują wnioski operacyjne z wiarygodnych zdarzeń. Gdy wykrycia stają się spójne, analitycy mogą ufać pulpitom i KPI, a następnie uruchamiać programy optymalizacyjne dla przepustowości i bezpieczeństwa. Nasza platforma publikuje zdarzenia w czasie rzeczywistym dla systemów BI, co umożliwia ciągłe doskonalenie w zespołach. Krótko mówiąc, redukcja szumu poprawia wykrywanie, a lepsze wykrywanie daje mierzalne korzyści operacyjne.
analityka wideo zasilana AI dla wniosków operacyjnych i optymalizacji
Od przechwycenia do pulpitu, kompleksowy pipeline zamienia piksele w wykonalne zdarzenia. Najpierw kamery rejestrują wideo i stosują przetwarzanie obrazu oraz redukcję szumu wieloklatkowego. Następnie osadzone wnioski klasyfikują obiekty, a system przesyła strukturalne zdarzenia do platformy. W końcu pulpity i API zasilają operacje, dzięki czemu zespoły zamieniają alerty w zadania w workflowach. Ten łańcuch wspiera zarówno bezpieczeństwo, jak i optymalizację operacyjną.
Optymalizacja oparta na danych poprawia przepustowość i bezpieczeństwo. W produkcji kamery rejestrują anomalie linii produkcyjnej i wyzwalają alerty procesowe, które zmniejszają przestoje. W handlu detalicznym i transporcie analityka kolejek i czasu oczekiwania pomaga przekierowywać personel do obsługi popytu i zmniejszać zatłoczenie. Visionplatform.ai specjalizuje się w publikowaniu tych zdarzeń do MQTT i VMS, aby narzędzia BI i SCADA mogły je konsumować. Dzięki temu kamery stają się czujnikami wspierającymi bezpieczeństwo i inteligencję biznesową w całym przedsiębiorstwie.
Patrząc w przyszłość, trendy wskazują na więcej autonomicznego podejmowania decyzji na krawędzi oraz na silniejszą integrację między systemami. Hanwha Vision prognozuje zaufane AI i zrównoważony rozwój jako filary przyszłego rozwoju, a ten pogląd jest zgodny z szerszymi badaniami rynkowymi na temat wideo jako czujnika i adopcji AI prognozy rynkowe do 2035 roku. Ponadto ostatnie raporty branżowe podkreślają przesunięcie w kierunku nadzoru wspieranego AI jako kluczowej technologii biznesowej w nowych badaniach opartych na AI.
Gdy organizacje rozważają opcje, powinny zrównoważyć wnioski na krawędzi i orkiestrację w chmurze oraz kontrolować przepływy danych dla zgodności. W praktyce oznacza to wybór systemów, które pozwalają szkolić modele na miejscu, integrować alerty z istniejącymi workflowami i skalować od kilkunastu do tysięcy strumieni. Ostatecznie rozwiązania zasilane AI sprawią, że nadzór będzie mądrzejszy, a operacje bardziej efektywne, przy jednoczesnej ochronie prywatności i redukcji fałszywych alarmów.
FAQ
Co to jest Wisenet 9 SoC i dlaczego ma znaczenie?
Wisenet 9 SoC to układ Hanwha Vision, który uruchamia przetwarzanie obrazu i modele AI w kamerze. Ma znaczenie, ponieważ zmniejsza opóźnienia i lokalizuje przetwarzanie, co obniża przepustowość i chroni prywatność.
Jak działa wykrywanie obiektów w serii P?
Kamera Serii P stosuje wytrenowane klasyfikatory do przychodzących klatek, aby identyfikować osoby, pojazdy i inne klasy obiektów. Następnie wysyła zdarzenia strukturalne do platformy lub VMS, aby zespoły mogły szybko reagować na wykrycia.
Czy wykrywanie wałęsania się można dostroić do konkretnych miejsc?
Tak, wykrywanie wałęsania się stosuje konfigurowalne progi czasu przebywania i strefy, więc każde miejsce może dopasować czułość. To zmniejsza niepotrzebne alerty, jednocześnie skupiając uwagę na prawdziwie podejrzanych zachowaniach.
Czym jest SightMind i co robi?
SightMind to platforma chmurowa Hanwha Vision, która agreguje zdarzenia, metryki stanu i analitykę z urządzeń. Umożliwia centralne zarządzanie, analizę trendów i współpracę między lokalizacjami.
Jak różnią się podejścia chmurowe i krawędziowe?
Przetwarzanie na krawędzi pozwala na natychmiastowe decyzje w kamerze i redukuje przepustowość oraz opóźnienia. Platformy chmurowe zapewniają długoterminowe przechowywanie, korelację między lokalizacjami i scentralizowaną analitykę do optymalizacji.
Czy analityka kamer może wspierać systemy biznesowe?
Tak, zdarzenia z kamer mogą zasilać BI, SCADA i pulpity operacyjne, aby napędzać optymalizację i poprawę bezpieczeństwa. Nasza platforma publikuje zdarzenia do MQTT i integruje się z VMS w tym celu.
Jak redukcja szumu poprawia wykrywanie?
Redukcja szumu wieloklatkowego oczyszcza obrazy w słabym świetle, dzięki czemu modele AI otrzymują wyraźniejsze dane wejściowe. To prowadzi do wyższej dokładności wykrywania tablic, twarzy i małych obiektów.
Czy alarmy AI są wystarczająco wiarygodne dla zespołów bezpieczeństwa?
Dzięki wielowarstowym filtrom, listom obserwacyjnym i regułom świadomym kontekstu, alarmy AI stają się bardziej wiarygodne i redukują fałszywe alarmy. Integracje z kontrolą dostępu i workflowami weryfikacji dodatkowo wzmacniają jakość reakcji.
Jak ta technologia wspiera zgodność i prywatność?
Poprzez wykonywanie inferencji na urządzeniach krawędziowych i wspieranie hybrydowych przepływów chmurowych, organizacje mogą przechowywać wrażliwe wideo lokalnie, jednocześnie udostępniając metadane do operacji. To pomaga spełniać wymogi RODO i inne ramy regulacyjne.
Na jakie przyszłe trendy powinny się przygotować organizacje?
Należy oczekiwać więcej autonomicznego podejmowania decyzji na krawędzi, silniejszego cyberbezpieczeństwa i ściślejszej integracji z systemami operacyjnymi. Te trendy będą napędzać lepszą optymalizację i świadomość sytuacyjną w lokalizacjach.
