Hanwha Vision e l’evoluzione della videosorveglianza
Hanwha Vision è diventata un leader nell’imaging guidato dall’IA. Innanzitutto, l’azienda si posiziona come un fornitore globale di soluzioni visive. Inoltre, le sue telecamere e i suoi sistemi influenzano le installazioni di videosorveglianza a livello mondiale. Ad esempio, la linea Wisenet copre un’ampia serie di casi d’uso. In particolare, Wisenet e la Wisenet 9 P Series riflettono un mix di prestazioni e sostenibilità che “minimizza il rumore video e massimizza i dettagli”. Inoltre, la P Series dimostra l’impegno di Hanwha Vision verso un’IA affidabile e un design a basso consumo energetico.
Le opzioni di telecamere Wisenet AI compaiono in diversi settori verticali. La X Series offre opzioni modulari per siti complessi. Nel frattempo, la X Series e la P Series supportano implementazioni flessibili. La X Series supporta ottiche progettate per scopi specifici e moduli plug-in. Allo stesso modo, le telecamere delle diverse serie possono essere miscelate per adattarsi a budget e copertura. I team di sicurezza possono quindi scegliere l’elaborazione al bordo (edge) o su server. Di conseguenza, le installazioni variano da siti di piccole dimensioni a grandi campus.
La vasta gamma di prodotti Hanwha Vision aiuta gli integratori a costruire soluzioni scalabili. Ad esempio, la X Series e la P Series supportano l’integrazione con le principali piattaforme VMS. Inoltre, le telecamere supportano plug-in per Milestone XProtect e Genetec Security Center per semplificare l’integrazione. Questa compatibilità riduce i costi di integrazione e accelera il rollout.
L’analisi gioca un ruolo centrale in questa evoluzione. Inoltre, l’analisi video basata sul bordo sposta l’intelligenza direttamente nella telecamera. Di conseguenza, gli operatori ricevono allarmi più tempestivi e metadata ricercabili. Allo stesso tempo, il mercato delle analisi video basate sull’IA è in espansione. Secondo i dati di mercato, il segmento ha raggiunto circa 9,40 miliardi di USD nel 2024 e continua a crescere. Infine, per le organizzazioni che aggiornano a una videosorveglianza avanzata, Hanwha Vision offre un percorso equilibrato dalla CCTV tradizionale a un monitoraggio intelligente ed efficiente.
Analisi AI e fondamenti dell’analisi video
L’IA nelle telecamere moderne combina reti neurali, design ottico e elaborazione edge. Innanzitutto, le telecamere catturano immagini più pulite. Successivamente, i modelli IA vengono eseguiti sulla telecamera o al bordo. Questo approccio riduce la larghezza di banda e accelera l’elaborazione. Ad esempio, Hanwha Vision utilizza la riduzione del rumore basata su IA per ridurre la dimensione delle immagini e migliorare i dettagli. Inoltre, questo metodo riduce le necessità di larghezza di banda e di archiviazione, migliorando l’economia complessiva del sistema.
L’analisi video basata su edge trasforma ogni telecamera in un sensore operativo. Di conseguenza, i flussi video diventano dati utilizzabili. Inoltre, i metadata ricercabili rendono le ricerche forensi più veloci. Ad esempio, Visionplatform.ai trasforma la CCTV esistente in una rete di sensori. Noi inoltriamo eventi strutturati a dashboard e MQTT per uso aziendale. Inoltre, l’analisi riduce il carico degli operatori e aiuta il personale a concentrarsi sulle eccezioni. Inoltre, questo modello supporta la conformità a GDPR e al Regolamento UE sull’IA quando l’elaborazione rimane in sede (on-premise).
Il deep learning guida il rilevamento e la classificazione degli oggetti nelle implementazioni moderne. Ad esempio, i modelli possono rilevare persone e veicoli. Inoltre, i modelli possono leggere le targhe quando sono associati a componenti ANPR/LPR. Di conseguenza, una singola telecamera può supportare attività sia di sicurezza sia di business intelligence. Inoltre, l’analisi IA supporta decisioni in tempo reale e avvisi automatici. La combinazione di elaborazione on-device e analisi su server forma una soluzione analitica ibrida che equilibra velocità e scalabilità.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Rilevamento video intelligente ed estrazione di attributi
I sistemi video intelligenti rilevano e classificano persone, veicoli e altri oggetti rilevati. Innanzitutto, questi sistemi utilizzano l’estrazione di attributi per aggiungere dettagli ricercabili. Ad esempio, possono estrarre il colore degli indumenti, la presenza di una borsa e la direzione di movimento. Inoltre, possono elencare tipi di oggetti come biciclette, automobili e camion. Di conseguenza, i dati supportano liste di controllo e ricerche forensi. Per siti complessi, è possibile combinare più attributi per creare regole precise.
Il rilevamento di oggetti e il rilevamento di stazionamenti funzionano bene in ambienti affollati quando i modelli vengono eseguiti al bordo. Inoltre, l’IA per identificare i comportamenti aiuta i team a individuare attività sospette prima che gli incidenti si intensifichino. Ad esempio, i sistemi possono attivare un allarme quando qualcuno si sofferma a un punto di controllo degli accessi. Poi, le guardie ricevono un breve riepilogo dell’evento e un’immagine di anteprima. Inoltre, l’estrazione di attributi supporta la correlazione di persone e veicoli tra telecamere, migliorando la consapevolezza della situazione.
L’analisi avanzata supporta anche casi specializzati. Ad esempio, i sistemi possono rilevare scivolate e cadute nelle grandi gallerie. Allo stesso modo, le metriche di conteggio persone supportano la gestione dei flussi nei terminal. Per i team di sicurezza, gli strumenti che rilevano e classificano persone riducono il tempo necessario per risolvere gli incidenti. Inoltre, la possibilità di configurare regole di allarme personalizzate rende gli eventi praticabili sia per il personale di sicurezza che per i team operativi.
Le telecamere Hanwha Vision alimentano metadata ricchi nelle piattaforme VMS. Molti siti utilizzano metadata ricercabili per velocizzare le indagini. Inoltre, è possibile integrare con dashboard di terze parti per l’intelligence aziendale. Per i lettori che cercano esempi specifici per aeroporti, vedere le nostre pagine di casi su rilevamento persone e conteggio persone per implementazioni pratiche: rilevamento persone, conteggio persone, e rilevamento di stazionamenti sospetti. Infine, l’estrazione di attributi rende gli allarmi più precisi e aiuta l’analisi a ridurre i falsi allarmi quando opportunamente regolata.
Incrementare la chiarezza dell’immagine con la riduzione del rumore e la compatibilità
La riduzione del rumore migliora la chiarezza delle immagini in condizioni di scarsa illuminazione e in aree ad alto traffico. Innanzitutto, rimuove il disturbo preservando i dettagli dei bordi. Successivamente, i codec video comprimono i fotogrammi migliorati in modo più efficiente. Di conseguenza, larghezza di banda e archiviazione diminuiscono senza perdere qualità probatoria. Ad esempio, la riduzione del rumore basata su IA di Hanwha Vision offre sia dettaglio sia una dimensione dell’immagine ridotta. Questa capacità è importante in grandi parchi di telecamere dove larghezza di banda e spazio di archiviazione sono limitati.
La compatibilità con i sistemi di sorveglianza esistenti è anche fondamentale. Ad esempio, le telecamere Hanwha supportano standard comuni per agevolare l’integrazione. Inoltre, molti siti desiderano riutilizzare il proprio VMS. In tali casi, un sistema di sicurezza video che supporti ONVIF e i principali plug-in VMS semplifica il dispiegamento. Per i siti che necessitano di ANPR, il supporto per la lettura delle targhe è disponibile tramite add-on e integrazioni. Inoltre, livelli di analisi cloud e ibridi possono essere sovrapposti alle telecamere on-premise per aggiungere nuove funzionalità senza sostituire l’hardware.
L’integrazione con Sightmind fornisce analisi cloud per determinati flussi di lavoro. Allo stesso tempo, le organizzazioni possono mantenere l’elaborazione sensibile in locale. Per privacy e conformità, questa scelta riduce i rischi di esportazione dei dati. Inoltre, i flussi di lavoro di elaborazione delle immagini possono generare metadata ricercabili per ricerche forensi rapide. Questa funzionalità aiuta i team a trovare eventi in migliaia di ore di filmati. Inoltre, un design ottico accurato e la scelta dei sensori migliorano la qualità dell’immagine di base. Infine, la compatibilità con l’infrastruttura esistente riduce costi e interruzioni durante gli aggiornamenti.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Efficienza operativa e monitoraggio potenziato dall’IA
Il monitoraggio potenziato dall’IA può ridurre le ronde dal vivo migliorando i tempi di risposta. Innanzitutto, il rilevamento automatizzato instrada gli allarmi al team giusto. Poi, il personale di sicurezza vede snapshot degli eventi e il contesto. Di conseguenza, i team possono dare priorità agli incidenti reali invece di inseguire falsi allarmi. Ad esempio, modelli su misura aiutano a ridurre i falsi allarmi concentrandosi sui tipi di oggetti rilevanti. Inoltre, i sistemi possono pubblicare eventi su dashboard per intelligence aziendale e monitoraggio operativo.
La gestione degli allarmi in tempo reale aiuta i team ad agire più rapidamente. Inoltre, una dashboard chiara offre ai capi turno una visione immediata degli eventi in sospeso. Ad esempio, Visionplatform.ai invia eventi via MQTT così che i sistemi operativi possano consumarli. Successivamente, quei dati aiutano i team di manutenzione, logistica e sicurezza. Inoltre, le telecamere di sicurezza con IA e i sistemi basati su edge forniscono un rilevamento continuo senza sovraccaricare i server centrali.
Le informazioni operative derivano da metadata strutturati e l’analisi riduce il lavoro manuale. Ad esempio, combinare il conteggio persone con il rilevamento delle minacce supporta la pianificazione della capacità e la risposta alle emergenze. Inoltre, i team possono usare i dati per la programmazione dei turni e l’ottimizzazione delle risorse. Complessivamente, queste capacità aumentano la sicurezza riducendo i costi. In breve, usare l’IA per identificare pattern e trasmettere eventi rende le telecamere sensori pratici sia per la sicurezza che per le operation più ampie.
Tendenze future nella videosorveglianza AI
La sostenibilità e l’IA affidabile sono al centro dello sviluppo futuro delle telecamere. Ad esempio, la P Series pone l’accento sull’efficienza energetica e sul comportamento trasparente dei modelli. Inoltre, l’uso di dati sintetici e flussi di lavoro generativi supporta il miglioramento continuo mantenendo la conformità. Queste tendenze aiutano le organizzazioni a raggiungere obiettivi ambientali e requisiti normativi.
Le implementazioni scalabili misceleranno l’elaborazione basata su edge con l’orchestrazione cloud. Innanzitutto, i siti piccoli utilizzeranno dispositivi edge progettati per scopi specifici. Successivamente, i grandi parchi combineranno l’intelligenza al bordo con analisi centrali per la correlazione tra siti. Inoltre, gli upgrade favoriranno design modulari così che gli aggiornamenti di serie siano semplici. Ad esempio, molti operatori adotteranno pipeline scalabili che consentono di gestire migliaia di flussi video da un piano di controllo comune. Inoltre, moduli plug-in e API aperte incoraggeranno l’innovazione di terze parti e una migliore integrazione con il controllo accessi e la gestione degli incidenti.
Le innovazioni emergenti includono l’intelligenza artificiale generativa per dati sintetici di addestramento e il miglioramento del restauro delle immagini. Inoltre, i progressi nell’efficienza dei modelli permetteranno a più analisi di essere eseguite su dispositivi a basso consumo. Allo stesso tempo, la cybersecurity resterà una preoccupazione centrale. Pertanto, i sistemi futuri includeranno firmware rinforzato, meccanismi di aggiornamento sicuri e log auditabili per soddisfare i requisiti di conformità. Per integratori e team di sicurezza, il prossimo decennio si concentrerà sulla costruzione di sistemi che vadano oltre la sicurezza per fornire consapevolezza situazionale, sicurezza e intelligence aziendale. Infine, i percorsi di integrazione con piattaforme come Genetec Security Center resteranno importanti per l’orchestrazione di livello enterprise.
FAQ
Che cos’è l’analisi video AI e perché è importante?
L’analisi video AI utilizza modelli di machine learning per analizzare il video al fine di rilevare oggetti, comportamenti ed eventi. È importante perché converte i flussi video grezzi in metadata ricercabili e allarmi azionabili che fanno risparmiare tempo e riducono i costi operativi.
In che modo Hanwha Vision si inserisce nelle strategie di sorveglianza moderne?
Hanwha Vision offre una gamma di telecamere e analisi che supportano implementazioni edge e server. Le loro linee di prodotto, incluse la P Series e la X Series, offrono opzioni per prestazioni, sostenibilità e integrazione con le principali piattaforme VMS.
L’IA può ridurre i falsi allarmi nel mio sito?
Sì. Quando tarata sulle condizioni del sito, l’analisi riduce i falsi allarmi concentrandosi sui tipi di oggetti e comportamenti rilevanti. Inoltre, regole personalizzate ed estrazione di attributi aiutano a filtrare eventi spurii prima che raggiungano il personale di sicurezza.
Le telecamere esistenti sono compatibili con i nuovi strumenti AI?
Molti moderni livelli AI supportano ONVIF e flussi video standard, quindi possono funzionare con telecamere e VMS esistenti. Per funzionalità avanzate come la lettura delle targhe, alcuni siti aggiungono moduli specializzati o utilizzano flussi a risoluzione più alta.
Qual è il ruolo dell’elaborazione basata su edge?
L’elaborazione basata su edge esegue le analisi vicino alla telecamera per ridurre latenza e larghezza di banda. Aiuta anche a mantenere i filmati sensibili in sede, il che può supportare la conformità a GDPR e al Regolamento UE sull’IA per le organizzazioni.
In che modo le organizzazioni utilizzano i metadata derivati dall’analisi?
I metadata ricercabili supportano la ricerca forense, i report e le dashboard per l’intelligence aziendale. Ad esempio, i metadata permettono il recupero rapido degli eventi, le tendenze del conteggio persone e la correlazione tra telecamere.
L’analisi AI può supportare operazioni oltre la sicurezza?
Sì. L’analisi può inviare eventi a sistemi operativi, di manutenzione e logistici tramite MQTT o webhook. Questo aiuta i team a utilizzare le telecamere come sensori per KPI e miglioramenti di efficienza.
Quali sono le principali considerazioni di cybersecurity?
Aggiornamenti firmware sicuri, comunicazioni crittografate e log auditabili sono essenziali. Inoltre, mantenere l’elaborazione in locale e controllare i dataset riduce l’esposizione quando si implementano analisi avanzate.
In che modo Visionplatform.ai integra i sistemi di telecamere?
Visionplatform.ai trasforma la CCTV in una rete di sensori operativi che rileva persone, veicoli, ANPR/LPR, DPI e oggetti personalizzati. Si integra con le piattaforme VMS per inviare eventi a dashboard e sistemi aziendali così che i team ottengano intelligence utilizzabile.
Dove posso approfondire rilevamenti specifici come lo stazionamento sospetto o ANPR?
Per casi d’uso e guide prodotto dettagliate, consultare le nostre risorse su rilevamento di stazionamenti sospetti e ANPR. Ad esempio, scopri il rilevamento di stazionamenti sospetti su rilevamento di stazionamenti sospetti o le implementazioni ANPR su ANPR/LPR negli aeroporti.
