vidéo IA dans Network Optix NX pour la gestion vidéo de nouvelle génération
L’IA a remodelé les VMS modernes et stimule la croissance dans tous les secteurs qui dépendent de la surveillance visuelle et de l’analyse. Par exemple, le marché de l’IA dans l’analyse vidéo devrait atteindre 11,5 milliards de dollars d’ici 2028, ce qui montre une demande claire pour des systèmes plus intelligents et de meilleurs résultats opérationnels 11,5 milliards de dollars d’ici 2028. Network Optix conçoit des solutions qui intègrent ces avancées dans des déploiements réels, et la plateforme de Network Optix adopte des modèles d’IA flexibles pour classer les objets, les scènes et les comportements dans les flux en direct. Le résultat est un examen des incidents plus rapide et moins de ressources gaspillées sur des faux positifs.
NX Witness intègre des modèles de classification d’objets et de comportements afin que les équipes puissent s’appuyer sur des signaux automatisés et le contexte. Le logiciel identifie les personnes, les véhicules et les mouvements atypiques, et il réduit le tri manuel. Dans de nombreux environnements opérationnels, les améliorations du traitement vidéo ont augmenté le débit de plus de 50 %, permettant une action quasi en temps réel sur les événements critiques la vitesse de traitement vidéo a augmenté de plus de 50 %. Ces gains sont importants dans les aéroports, les campus et les projets urbains où un seul événement peut impliquer de nombreuses caméras et de nombreux décideurs.
Network Optix et NX travaillent ensemble pour permettre une gestion vidéo de nouvelle génération qui soit évolutive, robuste et plus facile à exploiter. L’approche NX aide les équipes de sécurité à réduire les fausses alertes et à accélérer les enquêtes, et elle prend en charge les intégrations avec des appareils en périphérie afin que les charges de travail restent efficaces. Pour les utilisateurs qui ont besoin d’un choix et d’un contrôle sur site, Visionplatform.ai complète ce modèle en transformant les CCTV existants en un réseau de capteurs opérationnels, et en conservant les données d’entraînement localement pour satisfaire aux exigences de l’UE. Visionplatform.ai peut également fonctionner sur les mêmes nœuds en périphérie qui alimentent les déploiements NX, et il aide à construire des tableaux de bord opérationnels qui vont au‑delà de la gestion d’alarmes traditionnelle.
Ainsi, que vous gériez un campus multisite ou une seule installation, la combinaison de NX et d’outils d’IA sur mesure crée un environnement où les alertes sont significatives et les enquêtes rapides. En bref, la gestion vidéo de nouvelle génération utilise la vidéo intelligente pour détecter et prioriser les événements, et elle aide les équipes à agir avec confiance et rapidité.
capacités d’analyse vidéo pour détecter et analyser en temps réel
NX Witness fournit des capacités d’analyse vidéo essentielles qui comptent sur site et à grande échelle. Les fonctionnalités clés incluent la détection d’objets, la classification et la reconnaissance de motifs. La plateforme peut détecter automatiquement les personnes et les véhicules, et elle prend en charge des comportements tels que le flânage et la formation de foules. Ces analyses réduisent le temps de revue manuelle et permettent aux équipes de prendre des décisions éclairées rapidement. Par exemple, des recherches montrent que l’analyse vidéo peut améliorer la prise de décision de 30 à 40 % dans des contextes opérationnels améliorer la prise de décision jusqu’à 30–40 %.
Le système combine l’inférence en périphérie et le traitement central afin que chaque caméra fonctionne comme un capteur et que chaque flux contribue à une vision d’ensemble. NX prend en charge des modèles vidéo avancés et peut s’étendre à des centaines de flux vidéo. Lorsqu’un motif inhabituel émerge, les analystes reçoivent des marqueurs contextuels et des métadonnées afin de pouvoir trier les incidents plus rapidement. La capacité de la plateforme à analyser des séquences enregistrées et des flux en direct enregistrés dans le système NX aide les opérations à revoir des séquences et à recouper les horodatages sans approximation.
En pratique, les routines vidéo intelligentes de la plateforme détectent la présence de véhicules et le comptage de personnes, et elles peuvent déclencher des règles pour des flux de travail d’enquête. Vous pouvez utiliser NX pour suivre un objet à travers plusieurs caméras, et intégrer les résultats aux systèmes d’analyse back-end ou aux outils BI. Pour les environnements qui exigent une grande précision, l’approche de Visionplatform.ai complète NX en offrant un réentraînement flexible des modèles sur des jeux de données privés, et en diffusant des événements structurés pour des tableaux de bord opérationnels. Cela rend la solution combinée analytique et exploitable en temps réel.
Enfin, l’écosystème NX prend en charge des modèles et des API tiers afin que les ingénieurs puissent étendre les capacités. La conclusion pratique est claire : l’analyse vidéo avancée dans NX Witness transforme les sorties brutes des caméras en renseignements utilisables, et elle permet aux équipes d’agir avec clarté et rapidité quand chaque seconde compte.
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intégrer la surveillance et les alertes basées sur l’IA dans le système NX
Pour intégrer la surveillance pilotée par l’IA dans le flux de travail NX, commencez par définir les objectifs et cartographier les caméras dans des zones de surveillance. Ensuite installez ou activez les modèles choisis, et testez-les sur des séquences représentatives. Des règles comportementales et des seuils soigneusement configurés rendent le système utile ; fixez des temporisateurs pour le flânage, spécifiez des tailles d’objet minimales pour la détection de véhicules, et ajustez les zones de comptage de personnes. Cette étape garantit que lorsqu’un événement est détecté, le système fournit du contexte plutôt que du bruit.
NX prend en charge la génération d’alertes automatisées et les notifications, et il peut pousser les alertes vers des systèmes externes. Pour l’automatisation, utilisez les API robustes et les webhooks de NX pour acheminer les événements vers votre SIEM, votre tableau de bord opérationnel ou vos plateformes de messagerie. Visionplatform.ai peut également publier des événements via MQTT afin que les alarmes deviennent des signaux opérationnels, et pour que les systèmes métiers puissent exploiter les données visuelles au‑delà de la surveillance de sécurité. L’approche combinée aide les équipes à automatiser les tâches et à intégrer la vidéo dans des flux de travail plus larges.
Réduisez les faux positifs en combinant les modèles, et en utilisant la calibration de scène et le réentraînement saisonnier. Par exemple, utilisez une règle en deux étapes : d’abord confirmer la détection par une classification, puis valider les motifs de mouvement sur une période seuil. Configurez les alertes pour inclure des captures, des scores de confiance et de courts clips vidéo afin que les opérateurs prennent des décisions plus rapides et meilleures. Les tests avec de vraies séquences et l’ajustement itératif produisent une détection fiable et renforcent la confiance des opérateurs.
Pour un déploiement à grande échelle, planifiez la bande passante réseau et la capacité de calcul en périphérie afin que les analyses restent rapides. La qualité du réseau affecte les résultats de l’IA, et des études soulignent que la performance réseau est cruciale pour une livraison temporelle des analyses la qualité et la latence du réseau sont déterminantes. En suivant ces étapes, les équipes peuvent construire un système de surveillance intégré à la fois pratique et pérenne. Utilisez des démonstrations, consignez les flux d’événements et affinez les seuils pour que l’installation NX devienne une grille de capteurs efficace.
configurer le client NX Desktop pour les flux vidéo enregistrés dans le système NX
Configurez le client NX Desktop pour tirer pleinement parti des analyses sur la vidéo enregistrée. Commencez par vous assurer que le poste de travail exécute un système d’exploitation pris en charge et qu’il a un accès réseau au serveur. Ajoutez des comptes utilisateurs et définissez des permissions afin que les examinateurs ne voient que les séquences nécessaires. Ensuite, activez les superpositions de métadonnées et les marqueurs de timeline afin que les événements analytiques apparaissent directement sur les contrôles de lecture. Cela permet aux enquêteurs de sauter aux moments pertinents sans rembobinage manuel.
Le bureau NX prend en charge des mises en page configurables, des filtres et des exports qui rendent la revue efficace. Créez des espaces de travail affichant plusieurs caméras, et ajoutez des champs de recherche pour des détections telles que la détection de véhicules ou le comptage de personnes. Utilisez des présélections d’exportation pour inclure les données de confiance et les métadonnées d’événement afin que les outils d’analyse en aval puissent ingérer les résultats. Les flux enregistrés dans le système NX sont indexés et peuvent être interrogés par heure, type d’événement ou classe d’objet. Cela permet une reconstruction d’incident plus rapide et des recherches médico-légales répétables recherche médico-légale.
Pour rationaliser les flux d’enquête, personnalisez le client pour n’afficher que les événements pertinents, et affectez des raccourcis clavier pour des exports rapides de clips. Le client de bureau prend également en charge des plugins tiers et des SDK afin d’étendre les fonctionnalités de lecture ou d’intégrer des moteurs d’analyse. Pour les équipes axées sur les aéroports et les sites à fort trafic, ajoutez des cartes thermiques d’occupation et des couches glissade‑trébuchement‑chute pour revoir les flux de foule et les incidents de sécurité analyse d’occupation. Cela améliore la conscience situationnelle et fait du client de bureau un outil opérationnel, pas seulement un enregistreur.
Enfin, combinez la revue sur bureau avec l’investigation sur site. Exporte z des clips avec métadonnées incorporées et partagez‑les avec les équipes de terrain. Utilisez ces exports pour entraîner des modèles ou affiner les seuils de détection. Avec la bonne configuration, le client NX Desktop devient un multiplicateur de force pour les enquêteurs, et il aide les organisations à convertir les séquences stockées en valeur opérationnelle immédiate.
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intégrer les analyses via l’API HTTP REST et configurer la notification des noms d’événements associés
NX offre de vastes endpoints HTTP REST afin que les intégrateurs puissent récupérer les métadonnées d’analyse et les charges utiles d’événements. Utilisez l’API pour extraire des listes d’événements, récupérer les scores de confiance et obtenir de courts clips vidéo lorsqu’un événement est détecté. Mappez chaque événement à un nom d’événement associé afin que les systèmes en aval connaissent la signification de la charge utile. Par exemple, étiquetez une détection comme « perimeter_breach » ou « vehicle_enter » et incluez des coordonnées et des horodatages. Cela facilite l’action des SIEM et des tableaux de bord opérationnels sur les alertes.
Pour automatiser les flux de notification, construisez un pont qui écoute les événements puis publie dans des files de messages ou des flux MQTT. Le pattern HTTP REST des produits NX vous permet d’acheminer directement les événements parsés vers les systèmes métiers, et Visionplatform.ai prend en charge la publication d’événements structurés afin que les caméras agissent comme des capteurs à travers les opérations. Lorsqu’un événement est détecté, incluez le nom d’événement associé, une capture et un score de confiance. Cette approche réduit l’ambiguïté et accélère les réponses automatisées.
Le mapping doit être cohérent. Créez une convention de nommage et documentez le mapping dans votre couche d’intégration. Utilisez une logique de réessai pour les problèmes réseau transitoires, et consignez toutes les livraisons pour audit et conformité. Utilisez l’API pour interroger les événements enregistrés par type afin d’exécuter des analyses sur les données historiques. Cette architecture prend en charge les déploiements multisites et aide les équipes à évoluer sans perdre en fidélité.
Enfin, testez le parcours de bout en bout avec des événements de démonstration et une validation en direct. Validez que les événements déclenchent les flux de travail en aval corrects et que les notifications arrivent dans les fenêtres attendues. Une intégration robuste réduit les transmissions manuelles et permet aux équipes de sécurité et d’exploitation de se concentrer sur la réponse. Utilisez l’API et les mappings de noms d’événements associés pour rendre votre solution d’analyse vidéo prévisible et exploitable via l’API HTTP REST.
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Pour aller plus loin, constituez une sélection de guides techniques, livres blancs et études de cas qui correspondent à votre cas d’usage. Commencez par les livres blancs des fournisseurs sur les analyses avancées, puis ajoutez des notes de déploiement sur l’informatique en périphérie et l’extensibilité. Les ressources utiles incluent des tutoriels pratiques sur les configurations avancées d’analyse vidéo dans NX Witness, et des études de cas qui mettent en évidence des améliorations opérationnelles. Pour les aéroports, voyez des exemples de détection de personnes et d’ANPR qui montrent comment l’analyse peut soutenir le flux de passagers et le traitement des véhicules détection de personnes dans les aéroports et ANPR/LPR dans les aéroports. Ces ressources aident les équipes à mettre en œuvre des schémas testés et à éviter les erreurs courantes.
Lisez aussi les blogs des fournisseurs sur les compromis bord/nuage, car la bonne architecture équilibre confidentialité, coût et performance. Les experts notent que l’IA dans la vidéo nécessite une conception réseau solide et des liaisons à faible latence pour soutenir les charges d’analyse la performance réseau compte. Pour ceux qui ont besoin d’un guide pratique, suivez des tutoriels montrant comment configurer des règles, et comment exporter des événements vers des systèmes BI et SCADA. Ces tutoriels incluent souvent des exemples pas à pas pour configurer la détection de mouvement et mapper les noms d’alerte afin que l’intégration reste cohérente entre les sites.
Enfin, planifiez des déploiements évolutifs en utilisant des architectures modulaires et en validant les modèles de confidentialité. l’AI Act de l’UE et les règles de protection des données signifient que l’inférence sur site et les journaux auditables sont souvent préférables. Visionplatform.ai offre une voie complémentaire en gardant les modèles et les données d’entraînement localement, et en diffusant des événements pour les opérations et l’analyse. Utilisez ces articles connexes pour construire une feuille de route et adopter les meilleures pratiques qui rendent votre solution d’analyse vidéo résiliente et évolutive.
FAQ
Qu’est‑ce que NX Witness et comment utilise‑t‑il l’IA ?
NX Witness est une plateforme de gestion vidéo qui intègre des modèles intelligents pour la reconnaissance d’objets et l’analyse du comportement. Il utilise l’IA pour classer les personnes et les véhicules, et pour prioriser les événements afin d’accélérer les revues.
Comment intégrer des analyses tierces avec le système NX ?
Vous pouvez intégrer des analyses via l’API HTTP REST et les webhooks de NX, et en utilisant les options de plugins et de SDK de la plateforme. Le mapping des événements avec un nom d’événement associé cohérent aide les systèmes en aval à traiter les notifications de manière fiable.
Puis‑je exécuter des analyses en périphérie pour réduire la bande passante ?
Oui. L’inférence en périphérie permet d’analyser la vidéo à la source, ce qui réduit la charge réseau et maintient les données sensibles sur site. Le traitement en périphérie accélère également l’alerte pour les événements critiques en temps.
Comment réduire les faux positifs dans les alertes analytiques ?
Réduisez les fausses alertes en ajustant les seuils, en combinant les vérifications de classification et en calibrant les zones pour chaque caméra. Des tests réguliers avec des séquences réalistes et un réentraînement itératif améliorent la précision au fil du temps.
Quelles données l’API HTTP REST de NX peut‑elle renvoyer pour chaque événement ?
L’API renvoie des métadonnées telles que les horodatages, la classe d’objet, les scores de confiance et des références de clip optionnelles. Vous pouvez utiliser ces données pour automatiser des flux de travail et alimenter des tableaux de bord analytiques.
Comment Visionplatform.ai complète‑t‑il les déploiements NX ?
Visionplatform.ai convertit les CCTV en capteurs opérationnels, et propose l’entraînement de modèles sur site et la diffusion d’événements pour des cas d’usage opérationnels. Cela aide les équipes à conserver les données localement et à publier des événements vers des systèmes BI et SCADA.
Est‑il possible d’exporter les événements analytiques pour des audits de conformité ?
Oui. La plupart des plateformes permettent d’exporter les journaux d’événements, les clips vidéo et les données de confiance pour les audits. Conserver des enregistrements des notifications livrées aide à répondre aux exigences réglementaires et aux examens internes.
Quelles considérations réseau affectent la performance des analyses IA ?
La latence et le débit réseau impactent directement la rapidité des analyses. Une conception réseau robuste et des liaisons à faible latence sont essentielles pour garantir que les événements sont traités et que les notifications arrivent rapidement.
Puis‑je personnaliser les classes de détection pour des besoins spécifiques au site ?
De nombreuses solutions d’analyse permettent des classes personnalisées ou le réentraînement sur vos propres séquences, ce qui améliore la détection pour des objets spécifiques. La personnalisation est importante pour les sites avec des cibles spécialisées ou des arrière‑plans inhabituels.
Comment mettre à l’échelle les analyses sur des déploiements multisites ?
Utilisez une conception modulaire avec des nœuds en périphérie et une coordination centralisée, et standardisez les conventions de nommage des événements entre les sites. Automatisez les déploiements avec des configurations scriptées et surveillez la santé du système pour maintenir des performances cohérentes.
