Wisenet WAVE VMS: zarządzanie wideo dla nowoczesnych systemów nadzoru
Wisenet WAVE VMS to scentralizowana platforma, która upraszcza zarządzanie wideo dla nowoczesnych zespołów ds. bezpieczeństwa. Po pierwsze, zapewnia jeden pulpit do monitorowania stanu kamer, transmisji na żywo i nagrań. Po drugie, umożliwia operatorom konfigurowanie alertów i przeglądanie incydentów przy mniejszej liczbie kliknięć. Platforma integruje się z usługami chmurowymi, a jednocześnie obsługuje przepływy pracy lokalne (on‑prem), dzięki czemu organizacje mogą spełniać wymagania zgodności. Hanwha Vision zaprojektowała ten VMS tak, aby wspierał wbudowaną sztuczną inteligencję w kamerach i urządzeniach, dzięki czemu analityka wideo działa bliżej źródła.
Ponadto platforma ogranicza ręczne monitorowanie, wyświetlając istotne klipy i zdarzenia. Na przykład asystowana AI detekcja nietypowego zachowania i automatyczne przepływy pracy przy incydentach skracają czas potrzebny na odnalezienie materiału. W rezultacie czas reakcji się poprawia, a ogólna wydajność operacyjna wzrasta. System obsługuje różne typy urządzeń, więc integracja istniejących kamer jest prosta. Dodatkowo administratorzy mogą centralnie zarządzać ustawieniami kamer i wysyłać aktualizacje profili bez odwiedzania każdego urządzenia.
Co więcej, Wisenet WAVE wprowadza analitykę na poziomie urządzeń do centralnej konsoli. Przetwarzanie na krawędzi (edge) zmniejsza obciążenie sieci i obniża koszty przechowywania, ponieważ do serwera przesyłane są wyłącznie istotne klipy lub metadane. Ten model zdecentralizowany obsługuje więcej kamer przy tej samej infrastrukturze. Pozwala to także na ścisłe kontrole bezpieczeństwa, ponieważ surowe nagrania mogą pozostać na miejscu, podczas gdy metadane trafiają do pulpitów. Dla zespołów skupionych na wydajności systemu, platforma zapewnia stabilne działanie i jasną ścieżkę aktualizacji.
Również przydatne jest to, że platforma wspiera rozszerzenia w postaci wtyczek, dzięki czemu można dodawać funkcje szyte na miarę. Administratorzy mogą dodawać lub usuwać funkcjonalności bez przebudowy VMS. Dla zespołów, które potrzebują głębszej analizy lub niestandardowych detekcji, wtyczki umożliwiają integrację z usługami firm trzecich. Na przykład Visionplatform.ai integruje się z Wisenet Wave, aby publikować detekcje jako zdarzenia MQTT, dzięki czemu operacje mogą wykorzystywać dane z kamer jako sensory do pulpitów i automatyzacji. Jeśli wdrażasz nadzór wideo na dużą skalę, Wisenet WAVE oferuje kontrolę i elastyczność, których wymagają nowoczesne projekty systemów bezpieczeństwa.
Wtyczka analiz AI: wdrożenie i integracja wtyczki
Architektura wtyczki analiz AI wspiera zarówno urządzenia krawędziowe, jak i wdrożenia na serwerze. Po pierwsze, modele AI mogą działać w kompatybilnych kamerach lub na urządzeniach NVR. Po drugie, mogą działać na serwerze z GPU, jeśli preferujesz przetwarzanie centralne. To podejście hybrydowe pozwala zrównoważyć opóźnienia, przepustowość i koszty. Wtyczka komunikuje się z VMS poprzez standardowe API, dzięki czemu zdarzenia pojawiają się w głównym konsoli. Administratorzy mogą też przekierowywać metadane do systemów firm trzecich, co pomaga zespołom operacyjnym przekształcać alerty w przepływy pracy.
Wdrożenie przebiega według jasnych kroków. Najpierw zainstaluj pakiet wtyczki na serwerze WAVE lub na urządzeniu. Następnie zastosuj odpowiedni klucz licencyjny i aktywuj funkcje wymagane dla twojej lokalizacji. Kolejno zarejestruj obsługiwane kamery i potwierdź kompatybilność firmware’u. Wtyczka obsługuje szereg modeli HANWHA i wiele zewnętrznych kamer zgodnych z ONVIF. Możesz też skonfigurować profile analityki kamer i dostroić czułość poprzez ustawienia kamer. Dla złożonych lokalizacji Visionplatform.ai oferuje opcjonalne ponowne trenowanie modeli i dostosowanie do konkretnego miejsca, aby detekcje odpowiadały rzeczywistym typom obiektów i redukowały fałszywe alarmy.
Kluczowe funkcje wtyczki obejmują alerty w czasie rzeczywistym, zmniejszenie przepustowości i miejsca na dysku oraz elastyczną konfigurację reguł. Wtyczka może wygenerować alarm po wykryciu zdarzenia, a następnie opcjonalnie uruchomić nagrywanie lub powiadomienie. Takie działanie sprawia, że funkcja nagrywania skupia się na istotnych materiałach. Ponadto wtyczka umożliwia uruchamianie wielu analiz równolegle, więc możesz łączyć wykrywanie wałęsania się z liczeniem osób. Gdy wyzwalane jest zdarzenie, VMS loguje incydent i łączy go z odpowiednim klipem.
Na koniec wtyczka oferuje portal wsparcia do zarządzania licencjami i aktualizacjami. Administratorzy mogą pobierać kompatybilne pliki firmware i uzyskać przewodniki konfiguracyjne. Jeśli potrzebna jest integracja z systemami zewnętrznymi, wtyczka obsługuje webhooki i MQTT, dzięki czemu trigger_events płyną do systemów zgłoszeń lub platform automatyzacji.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Hanwha Vision i analityka AI Hanwha
Hanwha od lat aktywnie rozwija technologie nadzoru oparte na AI. Hanwha Vision koncentruje się na solidnym sprzęcie i firmware, podczas gdy zespoły programistyczne tworzą funkcje analityczne działające na urządzeniach brzegowych. Firma publikuje przewodniki techniczne i wyniki wydajności, które pokazują poprawę dokładności detekcji i zmniejszenie liczby fałszywych alarmów. Na przykład dokumentacja Hanwha Vision podkreśla, jak automatyczne wykrywanie incydentów zmniejsza niepotrzebne alerty i zwiększa zaufanie operatorów Automatyczne wykrywanie incydentów – Hanwha Vision Europe Limited.
Plan rozwoju analityki AI Hanwha kładzie nacisk na wnioskowanie na brzegu (edge), rozszerzone klasyfikacje obiektów i modele hybrydowe. Roadmapa wspiera wbudowane funkcje analityczne, które pozwalają kamerom wstępnie filtrować zdarzenia przed przekazaniem ich do VMS. Hanwha inwestuje w badania nad analizą zachowań i metrykami tłumu, co poprawia nadzór na dużych obiektach, takich jak węzły transportowe. Dodatkowo firma śledzi metryki zrównoważonego rozwoju i wydajności w raportach publicznych; raport zrównoważonego rozwoju za 2025 rok opisuje, jak współprojektowanie analityki i sprzętu zmniejsza obciążenie centrów danych i zużycie energii Raport o zrównoważonym rozwoju 2025 – Hanwha Vision.
Dane rynkowe pokazują, że sektor się rozwija. Globalny rynek analiz wideo opartych na AI został wyceniony na około 9,40 mld USD w 2024 roku i prognozuje się jego wzrost, co odzwierciedla rosnące zapotrzebowanie na automatyczne wykrywanie i wydajne przepływy przeglądu materiałów Rynek analiz wideo opartych na AI – globalny rozmiar rynku, udział i trendy …. Ponadto rozwiązania Hanwha wykazały mierzalną poprawę czasu reakcji na incydenty i oszczędności kosztów poprzez zmniejszenie liczby patroli i monitoringu na żywo. Hanwha TechWin America i powiązane zespoły regionalne wspierają także wdrożenia i integracje systemów, zapewniając lokalną zgodność i serwis dla dużych klientów.
Analityka i możliwości analiz AI
Podstawowe funkcje analityczne obejmują wykrywanie nietypowego zachowania, liczenie tłumu i klasyfikację obiektów. Platforma potrafi wykrywać pozostawione bagaże, liczyć osoby w kolejce i klasyfikować pojazdy według typu. Funkcje te działają na kamerach, na NVR i w kliencie WAVE, dzięki czemu przetwarzanie jest zdecentralizowane. Analityka AI w kamerach zmniejsza opóźnienia i utrzymuje surowe strumienie lokalnie. W konsekwencji sieci przenoszą mniej ruchu, a zużycie pamięci spada. Analitycy mogą też szybko przeszukiwać metadane i znaleźć właściwy klip bez przewijania godzin nagrań.
System poprawia automatyczne wykrywanie incydentów, łącząc wiele sygnałów z czujników i progi ufności. Ta metoda obniża liczbę fałszywych alarmów i zmniejsza zmęczenie operatorów. Na przykład, gdy wykryty obiekt aktywuje regułę wtargnięcia, system może zweryfikować rozmiar, prędkość i kierunek, zanim eskaluje zdarzenie. Modele AI są zoptymalizowane do wykrywania osób i pojazdów w zatłoczonych scenach. Gdy detekcje są niepewne, VMS może oznaczyć zdarzenie do przeglądu przez człowieka zamiast generować pełny alarm.
Dodatkowo analityka kamer może wysyłać strukturalne zdarzenia do systemów zewnętrznych. Visionplatform.ai wykorzystuje ten wzorzec do publikowania detekcji przez MQTT, dzięki czemu zespoły operacyjne mogą korzystać z danych z kamer do KPI i monitorowania procesów. Takie podejście zmienia kamery w sensory operacyjne. Dla lokalizacji, które potrzebują specyficznych detekcji, zespoły mogą tworzyć modele niestandardowe rozpoznające nowe docelowe obiekty. Rezultatem jest lepsze dopasowanie analityki do rzeczywistych obiektów ważnych dla danego miejsca. Po więcej informacji o detekcjach specyficznych dla lokalizacji, takich jak wałęsanie się czy metryki tłumu, zobacz zasoby dotyczące liczenia osób i wykrywania wałęsania się, takie jak szczegółowa strona o liczeniu osób na lotniskach liczenie osób na lotniskach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wykrywanie wałęsania się, przekroczenia linii i wykrywanie obiektów
Wykrywanie wałęsania się identyfikuje obiekty, które pozostają w zdefiniowanej strefie dłużej niż zamierzone. Tworzysz wirtualny wielokąt, aby określić obszar, a następnie ustawiasz progi czasowe. Jeśli system wykryje obiekty, które przebywają w tym wielokącie dłużej niż określony czas, generowany jest alert. Ta logika pomaga zespołom wykryć pozostawione osoby lub przedmioty. System wspiera też wykrywanie pozostawionych przedmiotów w zatłoczonym terminalu; zobacz przykład wykrywania pozostawionych przedmiotów dla operacji lotniskowych wykrywanie pozostawionych przedmiotów na lotniskach.
Analiza przekroczenia linii pozwala narysować wirtualną linię i ustawić reguły kierunkowe. System wykrywa, czy osoba lub pojazd przekracza tę wirtualną linię w określonym czasie i może ignorować przejścia w przeciwnym kierunku. Możesz utworzyć wielosegmentową linię wirtualną dla złożonych perymetrów. Jeśli obiekt przekroczy wirtualną linię i odpowiada zdefiniowanemu typowi obiektu, VMS może oznaczyć klip i wysłać alert. To przydatne do kontroli przepływu przy wejściach i do kontroli perymetrów w strefach ograniczonych.
Klasy wykrywania obiektów obejmują osoby, pojazdy i zwierzęta. Zaawansowane klasyfikatory obiektów potrafią odróżnić rowery od motocykli oraz vany od ciężarówek. Możesz łączyć wykrywanie obiektów z innymi regułami, aby tworzyć alerty złożone. Na przykład możesz wykryć i sklasyfikować osoby, które wchodzą na obszar i następnie tam pozostają, lub wykryć pojazdy zaparkowane w zatoce załadunkowej dłużej niż dozwolone. Aby precyzyjnie dopasować zakres, możesz narysować własny wielokąt obejmujący obszar kontroli obiektów i tworzyć niestandardowe reguły, które wyzwalają się tylko wtedy, gdy określone typy obiektów wchodzą w ten wielokąt. Taka elastyczność zmniejsza fałszywe alarmy i poprawia dokładność.
Wisenet WAVE i przypadki użycia nadzoru wideo
Wisenet WAVE jest szeroko stosowany w handlu detalicznym, węzłach transportowych i infrastrukturze krytycznej. W retailu analityka pomaga w zarządzaniu kolejkami i zapobieganiu stratom. Na lotniskach wykrywanie tłumów i liczenie osób wygładza przepływ pasażerów i wspiera decyzje operacyjne; zobacz, jak wykrywanie osób na lotniskach ma tutaj zastosowanie wykrywanie osób na lotniskach. Ponadto przypadki naruszeń perymetru łączą wykrywanie wtargnięć z weryfikacją wideo, aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów i przyspieszyć reakcję. Dla centrów danych i innych obiektów o wysokim poziomie bezpieczeństwa system wspiera integracje z kontrolą dostępu i przepływy pracy związane z wykrywaniem wtargnięć, zgodne z wymaganiami zgodności Ochrona centrów danych – Hanwha Vision Europe Limited.
Metryki wydajności pokazują wyraźne korzyści. Wdrożenia odnotowują szybsze wykrywanie incydentów, niższe koszty przechowywania i mniej fałszywych alarmów. Kamery z AI oraz analityka wideo i audio na brzegu zmniejszają ilość nagrywanego materiału przy jednoczesnym zwiększeniu relewantności przechowywanych klipów. W rezultacie operatorzy spędzają mniej czasu na wyszukiwaniu i więcej na podejmowaniu działań. Dostawcy szacują, że globalny rynek analiz wideo opartych na AI będzie znacznie rosnąć w nadchodzącej dekadzie, co wspiera dalsze inwestycje w inteligentne wideo i analitykę kamer Rynek analiz wideo opartych na AI – globalny rozmiar rynku, udział i trendy ….
Dodatkowo integratorzy mogą uruchamiać wiele analiz jednocześnie, co pomaga w warstwowej ochronie. Na przykład zespoły mogą uruchomić wykrywanie wałęsania się i liczenie osób w halach przylotów oraz połączyć je z termicznym wykrywaniem osób w trybie nocnym termiczne wykrywanie osób na lotniskach. Takie połączenie poprawia świadomość sytuacyjną i zmniejsza zależność od monitoringu na żywo. Dla organizacji potrzebujących dostrojenia do konkretnej lokalizacji, Visionplatform.ai może tworzyć niestandardowe modele i przesyłać zdarzenia do operacji, dzięki czemu kamery działają jako sensory dla systemów BI i OT.
FAQ
Co to jest Wisenet WAVE VMS?
Wisenet WAVE to scentralizowany system zarządzania wideo zaprojektowany przez Hanwha dla nowoczesnych wdrożeń nadzoru. Upraszcza zarządzanie urządzeniami, nagrywanie i alertowanie, jednocześnie wspierając wbudowaną analitykę i rozszerzenia w postaci wtyczek.
Jak wdraża się wtyczkę analiz AI?
Wtyczka analiz AI może działać na urządzeniach brzegowych, takich jak kamery i NVR, lub na serwerze z GPU. Instalacja wymaga licencji, kompatybilnego firmware’u i rejestracji obsługiwanych kamer; po konfiguracji zdarzenia integrują się z klientem WAVE.
Czy wykrywanie wałęsania się można dostosować?
Tak, możesz narysować niestandardowy wielokąt obejmujący obszar i ustawić progi czasowe, aby system wykrywał obiekty, które pozostają w zdefiniowanym obszarze dłużej niż zezwalasz. To zmniejsza liczbę nieistotnych alertów.
Czy system obsługuje reguły przekroczenia linii?
Tak, administratorzy mogą utworzyć wirtualną linię lub wielosegmentową linię wirtualną i ustawić reguły zależne od kierunku. System wykrywa obiekty, które przekraczają zdefiniowaną linię w skonfigurowanym okresie.
Jak zmniejsza się liczba fałszywych alarmów?
Modele AI łączą sprawdzenia rozmiaru, prędkości i klasyfikacji, aby zweryfikować zdarzenia przed wygenerowaniem alarmu. Dodatkowo warstwowe reguły i progi ufności zapobiegają wyzwalaniu alertów przez niskiej jakości detekcje.
Czy analityka działa na kamerach oraz na serwerach?
Tak, wspierana jest analityka AI w kamerach, dzięki czemu przetwarzanie odbywa się na brzegu. Takie rozwiązanie zmniejsza przepustowość i utrzymuje surowe nagrania lokalnie, podczas gdy metadane przesyłane są do VMS do przeglądu.
Jak wtyczki integrują się z innymi systemami?
Wtyczki mogą publikować zdarzenia przez webhooki lub MQTT, dzięki czemu alerty trafiają do systemów zgłoszeń, BI lub systemów OT. Pozwala to traktować kamery jako sensory operacyjne, a nie tylko urządzenia bezpieczeństwa.
Jakie typy obiektów można wykrywać?
Typowe klasy obejmują osoby, pojazdy i zwierzęta. Zaawansowane klasyfikatory rozpoznają podtypy, a modele niestandardowe mogą dodać nowy docelowy obiekt specyficzny dla twojej lokalizacji.
Czy Visionplatform.ai jest kompatybilne z Wisenet WAVE?
Tak, Visionplatform.ai integruje się z Wisenet WAVE, aby przesyłać detekcje i umożliwiać wykorzystanie operacyjne poza alarmami. Integracja wspiera wdrożenia lokalne i przepływy zgodne z RODO.
Gdzie mogę znaleźć szczegółowe przypadki użycia dla lotnisk?
Visionplatform.ai publikuje dedykowane strony obejmujące wykrywanie osób, wykrywanie wałęsania się, wykrywanie pozostawionych przedmiotów i inne, aby pomóc zespołom lotniskowym planować wdrożenia. Zobacz zasoby dotyczące wykrywania osób i wałęsania się dla ukierunkowanych wskazówek wykrywanie osób na lotniskach i wykrywanie wałęsania się na lotniskach.
