hanwha vision KI-gestützte Videoanalyse und intelligente Fähigkeiten
Hanwha Vision hat Video von passiver Aufzeichnung zu aktivem Erfassen weiterentwickelt, und zwar indem künstliche Intelligenz direkt in die Kamerahardware eingebettet wird. Der Wisenet 9 SoC treibt diesen Wandel voran und führt komplexe Bildverarbeitung am Edge aus, um Latenz und Bandbreitenbedarf zu reduzieren. Zum Beispiel erlaubt der SoC einer Kamera, Ereignisse zu filtern, bevor sie das Gerät verlassen, wodurch sowohl Bandbreite als auch Speicherbedarf verringert und Daten lokal geschützt werden. Mehr über den Wisenet 9 SoC und Produkt-Highlights lesen Sie bei Hanwha Visions ISC West-Präsentation.
Erstens verwandelt KI jede Kamera in einen vor Ort befindlichen Sensor, der Ereignisse in Echtzeit sieht, klassifiziert und priorisiert. Zweitens verbessert dieser Ansatz die Lageerkennung und beschleunigt die Reaktion. Drittens macht er fortschrittliche Videodaten über Sicherheitsteams hinaus für Betrieb und Management-Dashboards verfügbar. Im Einzelhandel unterstützen die aus Kameras gewonnenen Erkenntnisse zum Beispiel Merchandising und Warteschlangenmanagement, und Betreiber können auf Basis von Wartezeitdaten handeln, um Verluste zu reduzieren und den Service zu verbessern. Für ein praktisches Beispiel zu personenbasierten Metriken siehe unsere Referenz zur Personenzählung, die zeigt, wie Kameradaten zu operativen Kennzahlen werden.
Hanwha Vision positioniert sich als globaler Anbieter von Vision-Lösungen und fördert vertrauenswürdige, erklärbare Modelle. An Soon-Hong sagte, dass sich der Markt in Richtung „superintelligenter“ Systeme bewegt, die KI zum Entscheiden einsetzen und nicht nur zum Aufzeichnen; dieses Zitat und die Analyse erscheinen in Hanwhas Trendmeldung zu Videoüberwachungstrends für 2025. Außerdem hebt das Unternehmen sein erstklassiges optisches Design hervor, das niedrige Lichtverhältnisse und genaue Klassifizierung unterstützt.
Visionplatform.ai sieht diesen Wandel als ergänzend. Wir helfen Organisationen dabei, vorhandene CCTV-Anlagen in operative Sensoren zu verwandeln und Erkennungen in VMS und Geschäftssysteme zu integrieren, und das mit lokaler Kontrolle zur Erfüllung von Datenschutzanforderungen. Wenn ein Standort angepasste Modelle benötigt oder Teams KI nutzen wollen, ohne Video ausschließlich in die Cloud zu schicken, unterstützt unsere Plattform diese Integration und hält Datensätze zur Einhaltung von Vorschriften lokal.
Insgesamt liefert die Kombination aus Edge-basierter Videoanalyse und robustem SoC-Design schnellere Warnungen, bessere Lageerkennung und weniger Abhängigkeit von zentralen Servern. Dadurch erhalten Betreiber ein proaktiveres Videosicherheitssystem, das Sicherheit und Geschäftsinformationen unterstützt und gleichzeitig Kosten und Risiken senkt.
analytics and operational insights: object detection and loitering detection in the p series
Die P Series bringt On-Board-Analytik in den Alltagseinsatz. Die integrierte Engine klassifiziert Personen, Fahrzeuge und Objekte am Edge und sendet dann strukturierte Ereignisse statt roher Streams. Dieses Feature-Portfolio umfasst Objekterkennung, die Formen und Klassen selbst in dynamischen Szenen erkennt. Auf Produktionsflächen hilft die Objekterkennung, Paletten, Fahrzeuge und Werkzeuge zu verfolgen, reduziert manuelle Kontrollen und verbessert den Durchsatz. Im Einzelhandel informiert die Objekterkennung das Personal über Produktumgang und Kundenfluss und verbessert Merchandising-Entscheidungen.
Die Erkennung von Herumlungern ist eine zentrale Fähigkeit der P Series, die proaktive Warnungen liefert, wenn sich eine Person länger als erwartet in einem Bereich aufhält. Bei Anwendung in Zugangsbereichen oder an Perimetern reduziert die Funktion das Risiko, indem sie verdächtiges Verhalten meldet und eine schnelle Verifikation unterstützt. Für Leser, die einen detaillierten Anwendungsfall wünschen, erläutert unsere Ressource zur Herumlungern-Erkennung, wie Dwell-Time-Regeln auf Alarmgrenzen und operative Workflows abgebildet werden.
Die P Series verwendet On-Board-KI, um Watchlists und Heatmaps anzuwenden, und speist ein zentrales Dashboard mit veredelten Ereignisdaten statt mit Rohvideo. Dadurch verbringen Sicherheitspersonal weniger Zeit mit Fehlalarmen und mehr Zeit mit verifizierten Vorfällen. Das System unterstützt außerdem die Kennzeichenerkennung für den Fahrzeugzugang und die Logistik. Beispielsweise können Kennzeichen mit Watchlists abgeglichen werden, um Toraktionen oder Benachrichtigungen auszulösen, was den Durchsatz an stark frequentierten Einfahrten beschleunigt.
Diese Serie geht über Standardalarme hinaus und unterstützt auch nicht nur sicherheitsbezogene Ziele. Einrichtungen überwachen Warteschlangenlängen und Wartezeiten, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, und Vorgesetzte messen die Belegung zur Optimierung der Personalplanung. Die P Series erreicht dies bei hoher Erkennungsgenauigkeit dank erstklassigem optischen Design und der Bildverarbeitungspipeline des SoC. Zusätzlich können die Kameras benutzerdefinierte Klassifikatoren ausführen, sodass Standorte Modelle für standortspezifische Objekte trainieren können, ohne Aufnahmen an externe Anbieter zu senden. In der Fertigung reduziert dies Ausfallzeiten, da die Kamera blockierte Gänge, fehlplatzierte Teile oder Fahrzeugbewegungsmuster schnell erkennt.
Schließlich erzeugt die Analytik der P Series operative Einblicke, die Dashboards und operative Systeme speisen. Sie erzeugt Ereignisströme, die von SCADA- oder BI-Tools nutzbar sind, und ermöglicht es den Betriebsteams so, Erkennungen in messbare Verbesserungen umzuwandeln. Die kombinierte Wirkung ist eine intelligentere Nutzung von Kameradaten für Sicherheit und Betrieb.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
intelligent video and AI alarm management for accurate alert and insight
Intelligente Video-Workflows reduzieren Lärm und schärfen den Fokus. Hanwha Visions Architektur ergänzt AI-Alarmfilter und anpassbare Alarmregeln, um komplexe Szenarien zu bewältigen. Diese Filter prüfen Objektattribute, Bewegungsrichtung und kontextuelle Hinweise, bevor ein Alarm ausgelöst wird. Das begrenzt unnötige Alarmbelastung und reduziert Fehlalarme, sodass Teams den Warnungen vertrauen und schneller reagieren können. In der Praxis validiert eine Kamera ein Überquerungsereignis nur dann, wenn ein autorisiertes Fahrzeug und dessen Kennzeichen den Richtlinien entsprechen, und eskaliert den Alarm dann an eine zentrale Konsole.
Eingebaute KI-Alarmregeln erlauben es Managern, Watchlists, Zeitfenster und Ausschlusszonen festzulegen. Beispielsweise kann ein Standort Alarme stummschalten, wenn Servicefahrzeuge während geplanter Fenster be- oder entladen, und gleichzeitig bei geschlossenen Zeiten empfindlich auf Einbruchserkennung reagieren. Der Workflow unterstützt Webhooks und MQTT, sodass Alarmdaten plattformübergreifend handlungsfähig werden. Unsere Plattform zeigt außerdem, wie Alarme operative Dashboards speisen können, anstatt in einem VMS unterzugehen. Siehe unser Beispiel zur Einbruchserkennung für ein Beispiel zu Regeln und Integrationen.
Fehlalarme sinken, weil KI-Analytik Objektgröße, Geschwindigkeit und Klassifizierung versteht. Das System kombiniert Edge-Inferenz mit zentraler Korrelation, und diese hybride Methode reduziert die Verifikationszeit. Für Hochrisikoinstallationen verbessern Intelligenzfunktionen wie Watchlists sowie Gesichts- oder Kennzeichenabgleich die Bedrohungserkennung und Lageübersicht. Dadurch übernehmen Sicherheitsteams ein abgestuftes Reaktionsmodell, in dem automatisierte Tore, Zugangskontrollen und menschliche Verifikation nacheinander agieren.
Intelligentes Alarmmanagement unterstützt auch Geschäftsprozesse. Alarme können betriebliche Benachrichtigungen auslösen, sodass Teams auf Vorfälle reagieren, die Durchsatz oder Service beeinträchtigen. Ein Alarm über eine defekte Warteschlangensperre kann beispielsweise an die Instandhaltung weitergeleitet werden, während das Sicherheitsteam parallel eine Verifikationsaufgabe erhält. So liefert die Plattform sowohl Sicherheitswert als auch Sicherheits- und Geschäftseinblicke. Kurz gesagt: genaue Alarme führen zu schnellerem Handeln, besserer Ressourcenzuteilung und verbesserten Ergebnissen.
cloud-based sightmind for enhanced operational analytics in the x series
SightMind™ ist Hanwha Visions Cloud-Plattform, die Analytik skaliert und Gesundheits- sowie Ereignisdaten zentralisiert. Der cloudgehostete Ansatz vereinfacht die Fernkonfiguration und systemweite Updates. Er bietet Administratoren eine einheitliche Oberfläche für Regeln, Firmware-Distribution und Ereignisüberprüfung. Für Deployments, die sowohl Edge-Inferenz als auch zentralisierte Aufsicht benötigen, bietet SightMind einen hybriden Weg, der lokale Verarbeitung mit Cloud-Analytik ausbalanciert. Hanwha präsentierte viele SightMind-Funktionen auf der ISC West; siehe die Event-Review zur Einordnung zur Berichterstattung ihrer ISC West-Innovationen.
Die X Series-Geräte ergänzen die Edge-Funktionen der P Series, indem sie veredelte Ereignisse an die Cloud streamen für longitudinale Analysen. Während die P Series sich auf unmittelbare, kamerainterne Entscheidungen konzentriert, ermöglichen X Series plus SightMind ganzheitliche Plattformmetriken, Trendanalysen und historische Suchen. Die Cloud-Plattform standardisiert Telemetrie über verstreute Standorte hinweg und unterstützt standortübergreifende Dashboards. Sie verwaltet außerdem Watchlists, rollenbasierte Zugriffe und Systemgesundheitsalarme für Installateure und Betreiber.
Cloud-Zugriff reduziert die Belastung für lokale Teams. Administratoren können Firmware-Berichte abrufen, Kamerastatus überprüfen und Analysezusammenfassungen exportieren. Darüber hinaus ermöglichen cloudgehostete Dienste die Zusammenarbeit zwischen Sicherheit, Betrieb und Management-Teams. Für Organisationen, die private Kontrolle bevorzugen, halten hybride Deployments sensible Daten vor Ort, während Metadaten an die Cloud gesendet werden. Diese Integration entspricht unterschiedlichen Compliance-Anforderungen und unterstützt die Bereitschaft für das EU-AI-Gesetz durch konfigurierbare Datenflüsse.
SightMind unterstützt zudem erweiterte Geschäftsprozesse wie trendbasierte Optimierung und integriert sich mit Drittplattformen für Versand und Logistik. In Flughäfen koppeln Cloud-Analysen beispielsweise ANPR-Ströme und Passagierfluss-Metriken, um Gate-Besetzung zu optimieren und Wartezeiten zu reduzieren. Für spezialisiertere Flughafenanwendungsfälle einschließlich ANPR und PSA-Erkennung, sehen Sie unsere ANPR/LPR– und PSA-Erkennungs-Ressourcen. SightMind fungiert damit als zentrale Plattform, die verteilte Geräte in eine kohärente Analyseumgebung verwandelt.
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noise reduction and detection accuracy: P series AI capability
Rauschunterdrückung ist wichtig für die Erkennungsgenauigkeit, und die P Series konzentriert sich auf mehrbildige Rauschreduktion, um die Bildqualität bei schlechten Lichtverhältnissen zu verbessern. Die Kamera stapelt Frames und filtert Sensorsrauschen und liefert dann klarere Bilder für die Klassifikatoren. Diese Technik erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass kleine Objekte und Kennzeichen bei Dämmerung oder künstlicher Beleuchtung erkannt werden. Die Bildverarbeitungspipeline des SoC verbessert Kontrast und reduziert Artefakte, sodass nachgelagerte KI-Modelle bessere Entscheidungen treffen.
In überfüllten Szenen nutzt das System räumliche und zeitliche Hinweise, um sich überlappende Objekte zu trennen. Das bedeutet, dass Objekterkennung von der Einzelpersonenüberwachung bis hin zu dichtem Crowd-Tracking skaliert. Für Flughäfen oder Verkehrsknotenpunkte verhindern Maßzahlen zur Personendichte und Warteschlangenanalysen Engpässe und verbessern den Passagierfluss. Für Interessierte an Crowd-Management verweisen wir auf unsere Ressource zur Personendichte- und Mengen-Erkennung. Die P Series hilft außerdem, verdächtiges Verhalten und Herumlungern zu erkennen, sodass Teams Zeit für Verifikation und Eingreifen haben, bevor Vorfälle eskalieren.
Kritische Infrastrukturen profitieren, wenn Kameras die Erkennungsgenauigkeit unter schwierigen Bedingungen beibehalten. Beispielsweise funktioniert die Fahrzeugidentifikation auch bei gemischter Beleuchtung, und das System verknüpft Kennzeichenablesungen mit Zugangskontrollen, um Einträge zu validieren. Die Kameras nutzen eine Kombination aus optischem Design und SoC-basierter Verarbeitung, um die Klarheit auf Distanz zu maximieren. Der Ansatz ergänzt Einbruchserkennungssysteme und unterstützt Perimeterverletzungs-Workflows.
Über die reine Erkennung hinaus gewinnen Standorte operative Einblicke aus verlässlichen Ereignissen. Wenn Erkennungen konsistent werden, können Analysten Dashboards und KPIs vertrauen und dann Optimierungsprogramme für Durchsatz und Sicherheit durchführen. Unsere Plattform veröffentlicht Ereignisse in Echtzeit für BI-Systeme und ermöglicht so kontinuierliche Verbesserungen über Teams hinweg. Kurz gesagt: Rauschunterdrückung verbessert die Erkennung, und verbesserte Erkennung führt zu messbaren operativen Gewinnen.
AI-powered video analytics for operational insights and optimisation
Vom Erfassen bis zum Dashboard verwandelt eine End-to-End-Pipeline Pixel in verwertbare Ereignisse. Zuerst erfassen Kameras Video und wenden Bildverarbeitung sowie mehrbildige Rauschunterdrückung an. Als Nächstes klassifiziert die eingebettete Inferenz Objekte, und dann streamt das System strukturierte Ereignisse an die Plattform. Schließlich speisen Dashboards und APIs die Betriebsabläufe, sodass Teams Alarme in Workflow-Aufgaben umwandeln. Diese Kette unterstützt sowohl Sicherheit als auch betriebliche Optimierung.
Datengetriebene Optimierung verbessert Durchsatz und Sicherheit. In der Fertigung registrieren Kameras Anomalien auf Produktionslinien und lösen Prozessanomalie-Alarme aus, die Ausfallzeiten reduzieren. Im Einzelhandel und Transport helfen Warteschlangen- und Wartezeitanalysen, Personal umzudisponieren, um Nachfrage zu bedienen und Staus zu reduzieren. Visionplatform.ai ist darauf spezialisiert, diese Ereignisse zu veröffentlichen und an MQTT und VMS zu übermitteln, sodass BI-Tools und SCADA sie konsumieren können. Dadurch werden Kameras zu Sensoren, die Sicherheit und Geschäftseinblicke im gesamten Unternehmen unterstützen.
Mit Blick nach vorn deuten Trends auf mehr autonome Entscheidungsfindung am Edge und auf stärkere Integration zwischen Systemen hin. Hanwha Vision prognostiziert vertrauenswürdige KI und Nachhaltigkeit als Säulen der zukünftigen Entwicklung, und diese Sicht stimmt mit breiterer Branchenforschung zur Nutzung von Video als Sensor und zur KI-Einführung überein Marktprognosen bis 2035. Darüber hinaus hebt die jüngere Branchenberichterstattung den Wandel hin zu KI-gestützter Überwachung als Kerntechnologie hervor in neuen KI-basierten Studien.
Bei der Abwägung von Optionen sollten Organisationen Edge-Inferenz und Cloud-Orchestrierung ausbalancieren und Datenflüsse zur Einhaltung von Vorschriften kontrollieren. Praktisch bedeutet das, Systeme zu wählen, die das On-Site-Training von Modellen ermöglichen, Warnungen in bestehende Workflows integrieren und von Dutzenden bis zu Tausenden Streams skalieren. Am Ende werden KI-gestützte Lösungen die Überwachung intelligenter und die Betriebsabläufe effizienter machen, und dies bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre und Reduzierung von Fehlalarmen.
FAQ
Was ist der Wisenet 9 SoC und warum ist er wichtig?
Der Wisenet 9 SoC ist Hanwha Visions Chip, der Bildverarbeitung und KI-Modelle in der Kamera ausführt. Er ist wichtig, weil er Latenz reduziert und die Verarbeitung lokalisiert, was Bandbreite senkt und die Privatsphäre wahrt.
Wie funktioniert die Objekterkennung in der P Series?
Die P Series-Kameras wenden trainierte Klassifikatoren auf eingehende Frames an, um Personen, Fahrzeuge und andere Objektklassen zu identifizieren. Sie senden dann strukturierte Ereignisse an eine Plattform oder ein VMS, sodass Teams schnell auf Erkennungen reagieren können.
Lässt sich die Erkennung von Herumlungern für bestimmte Standorte anpassen?
Ja, die Herumlungern-Erkennung verwendet konfigurierbare Schwellenwerte für Verweildauer und Zonen, sodass jeder Standort die Sensitivität anpassen kann. Das reduziert unnötige Alarme und lenkt die Aufmerksamkeit auf echtes verdächtiges Verhalten.
Was ist SightMind und was macht es?
SightMind ist Hanwha Visions Cloud-Plattform, die Ereignisse, Gesundheitsmetriken und Analytik über Geräte hinweg aggregiert. Sie ermöglicht zentralisierte Verwaltung, Trendanalyse und Zusammenarbeit zwischen Standorten.
Worin unterscheiden sich Cloud- und Edge-Ansätze?
Edge-Verarbeitung trifft unmittelbare kamerainterne Entscheidungen und reduziert Bandbreite sowie Latenz. Cloud-Plattformen bieten Langzeitspeicherung, standortübergreifende Korrelation und zentralisierte Analytik zur Optimierung.
Unterstützen Kameraanalysen auch Geschäftssysteme?
Ja, Kameraereignisse können BI-, SCADA- und operative Dashboards speisen, um Optimierung und Sicherheitsverbesserungen voranzutreiben. Unsere Plattform veröffentlicht Ereignisse an MQTT und integriert sich mit VMS zu diesem Zweck.
Wie verbessert Rauschunterdrückung die Erkennung?
Mehrbildige Rauschunterdrückung bereinigt Aufnahmen bei schlechten Lichtverhältnissen, sodass die KI-Modelle klarere Eingaben erhalten. Das führt zu höherer Erkennungsgenauigkeit für Kennzeichen, Gesichter und kleine Objekte.
Sind KI-Alarme zuverlässig genug für Sicherheitsteams?
Mit geschichteten Filtern, Watchlists und kontextbewussten Regeln werden KI-Alarme zuverlässiger und reduzieren Fehlalarme. Integrationen mit Zugangskontrollen und Verifikationsworkflows stärken die Reaktionsqualität zusätzlich.
Wie unterstützt diese Technologie Compliance und Datenschutz?
Durch Inferenz auf Edge-Geräten und Unterstützung hybrider Cloud-Flows können Organisationen sensibles Video lokal halten und gleichzeitig Metadaten für den Betrieb teilen. Das hilft bei der Einhaltung von DSGVO und anderen regulatorischen Rahmen.
Auf welche Zukunftstrends sollten sich Organisationen vorbereiten?
Erwarten Sie mehr autonome Entscheidungsfindung am Edge, stärkere Cybersicherheit und engere Integration mit Betriebssystemen. Diese Trends werden bessere Optimierung und Lageerkennung an Standorten vorantreiben.
