Introduzione a Wisenet Wave VMS e al plugin AI Analytics
Wisenet WAVE è una soluzione di VIDEO MANAGEMENT scalabile progettata per gestire le esigenze di sicurezza moderne. In primo luogo, supporta un elevato numero di telecamere mantenendo l’interfaccia semplice e veloce. In secondo luogo, si integra con sistemi di terze parti e consente un’implementazione flessibile on-premise o in ambienti ibridi. Per una panoramica concisa, vedere questa scheda prodotto Wisenet WAVE sul sito del fornitore Wisenet WAVE AI Plugin – Hanwha Vision. Inoltre, VisionPlatform.ai fornisce una prospettiva indipendente su come l’estensione AI funziona con Wisenet WAVE Plugin di analisi video AI di Hanwha su Wisenet Wave.
Il plugin di analisi estende le analisi anche alle telecamere senza intelligenza a bordo. In altre parole, è possibile aggiungere capacità AI a flussi legacy. Questo approccio riduce il ricambio dell’hardware e permette di risparmiare sul budget. Ad esempio, il plugin di analisi AI abilita la classificazione degli oggetti, gli avvisi di intrusione e i metadati degli eventi anche per telecamere IP standard. Il plugin registra metadati significativi in WAVE e in altri sistemi VMS, consentendo automazioni a valle e ricerche.
I benefici sono chiari. Primo, i falsi positivi diminuiscono, spesso in modo drastico, quando l’AI filtra i movimenti irrilevanti. Hanwha evidenzia riduzioni degli allarmi falsi combinando l’hardware Wisenet 9 con analitiche intelligenti Andrew Ross Sorkin su CNBC. Secondo, i team di sicurezza ottengono una rilevazione e classificazione migliorate. Terzo, gli operatori ricevono eventi più ricchi per report e dashboard operativi. Per aeroporti e siti critici, questi eventi arricchiti possono alimentare altri sottosistemi come ANPR/LPR e strumenti di densità della folla; vedere la nostra guida su rilevamento veicoli e integrazione ANPR per aeroporti rilevamento e classificazione dei veicoli. Infine, il plugin di analisi per Wisenet WAVE rende possibile scalare l’AI su più siti con una sostituzione minima delle telecamere e offre un percorso agevole per l’aggiornamento dell’intero parco di gestione video.
Prerequisiti e impostazioni delle telecamere per l’AI Video Analytics
Prima di installare il plugin AI, verificare le telecamere e il firmware supportati. Le telecamere Wisenet delle serie Wisenet P e 9 sono raccomandate per le migliori prestazioni, anche se il plugin AI può abilitare le analitiche sulle molteplici sorgenti ONVIF/RTSP. Dovresti rivedere la matrice di compatibilità e assicurarti che il firmware delle telecamere sia aggiornato. Per note di configurazione tecnica e indicazioni sul firmware, consultare il portale di supporto Hanwha Vision portale di supporto Hanwha Vision.
Requisiti di rete e di sistema sono importanti. Esegui Wisenet Wave VMS su un server con CPU, storage e throughput di rete sufficienti. Se prevedi di ospitare il carico AI centralmente, assegna risorse GPU o utilizza una scheda di accelerazione lato server. Considera anche l’elaborazione edge per siti con larghezza di banda limitata. Il server Wisenet Wave dovrebbe avere tempo stabile e storage affidabile per la funzione di registrazione continua video e per i metadati delle analitiche. Per i migliori risultati, mantieni il VMS e il plugin su macchine che soddisfano le specifiche pubblicate da Hanwha Wisenet WAVE AI Plugin.
Impostazioni consigliate della telecamera ti aiutano a ottimizzare la precisione di rilevamento nell’area. Imposta esposizione e tempo di otturazione per ridurre la sfocatura da movimento. Regola la risoluzione per bilanciare dettaglio e prestazioni. Usa un campo visivo fisso ed evita cambi frequenti di zoom digitale. Inoltre, regola frame rate e compressione per preservare la chiarezza dell’immagine senza sovraccaricare la rete. Nel client WAVE puoi poi impostare le aree escluse e definire un’area per il rilevamento oggetti per ridurre il rumore di fondo. Quando posizioni le telecamere, pensa all’area di interesse e posizionale per minimizzare le occlusioni. Per scenari avanzati in aeroporti come il rilevamento folla e il conteggio persone, consulta le nostre risorse su rilevamento folla e conteggio persone conteggio persone negli aeroporti e rilevamento termico persone rilevamento termico persone negli aeroporti.
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Installazione e attivazione del plugin in Wisenet WAVE
Inizia scaricando il plugin dal portale di supporto hanwha vision. Quindi, prepara il tuo ambiente Wisenet WAVE. Per il pacchetto di download e installazione consulta il manuale PDF ufficiale e la guida utente AI Plugin for Wisenet WAVE VMS (manual). Per prima cosa, assicurati di avere accesso amministratore al server Wisenet Wave. Successivamente, arresta il servizio WAVE prima di installare i file. Poi esegui l’installer e segui le istruzioni. Dopo l’installazione, il passo successivo è attivare il plugin e verificare che si registri con la tua istanza WAVE.
Per attivare il plugin, usa il menu di amministrazione di WAVE e scegli la voce AI plugin. Puoi attivare una licenza di prova per i test iniziali, oppure inserire una chiave di licenza acquistata. Il flusso di lavoro supporta l’attivazione del plugin e conferma il successo con un’icona di stato nel client. Se il plugin non si registra, controlla i log del server e le regole di rete. Assicurati inoltre che il plugin possa raggiungere l’endpoint di licensing di Hanwha se usi l’attivazione online. Per istruzioni passo-passo per configurare le analytics del plugin AI consulta l’articolo di supporto Hanwha WAVE: How to configure the AI Plugin analytics.
Una volta attivato il plugin, aggiungi le telecamere in WAVE e assegna profili di analitica. In alcuni casi, è necessario installare un pacchetto complementare sul server Wisenet Wave per abilitare il routing dei metadati. Verifica quindi che il plugin trasmetta metadati, che gli eventi appaiano nella timeline e che la funzione di registrazione video non sia compromessa. Puoi anche abilitare più analitiche per telecamera se hai bisogno di regole combinate come persone più rilevamento code. Se utilizzi integrazioni con VMS di terze parti o SIEM, conferma che il plugin esponga eventi tramite webhook o metadata RTSP.
Configurazione delle analitiche AI e delle regole di Video Analytics
Apri il client Wisenet Wave e vai alle impostazioni del plugin per configurare le regole. La pagina delle impostazioni del plugin è dove abiliti classi di oggetti e regoli la sensibilità. Puoi creare zone di rilevamento disegnando forme sulla vista live. Ad esempio, disegna un poligono personalizzato per comprendere l’area in cui è necessario il rilevamento. Potresti disegnare un poligono attorno a una porta, oppure un poligono per comprendere uno stallo di parcheggio. L’obiettivo è definire il poligono per includere l’area in cui gli oggetti rilevanti si muovono. Poi assegna il poligono a una regola nominata come intrusion area 1 o area per guardianaggio oggetti.
Usa i campi area per rilevamento intrusione e area per rilevamento oggetti per controllare cosa innesca un allarme. Ad esempio, crea un’area per il guardianaggio di oggetti vicino ad asset critici. Crea impostazioni di area esclusa per ignorare marciapiedi o filari di alberi. Inoltre, imposta la logica di trigger dell’evento in modo che un evento venga attivato solo quando viene rilevato un nuovo oggetto target o quando oggetti che si muovono all’interno di una regione soddisfano i tuoi criteri. Puoi istruire l’analitica a rilevare oggetti che rimangono o a rilevare oggetti abbandonati. Ad esempio, imposta regole che rilevino oggetti che restano nell’area definita più a lungo di un tempo specificato e avvisa se un oggetto target rimane o viene lasciato in un’area specifica.
Le opzioni avanzate includono il rilevamento code, dove il plugin individua quando il numero di oggetti all’interno di un’area di coda supera una soglia. Puoi configurare il sistema in modo che rilevi quando il numero di persone in quell’area definita in un dato momento raggiunge un valore impostato; questo è utile per la gestione della folla e per impostare soglie in zone ad alto traffico. Analogamente, puoi configurare eventi di attraversamento linea—crea una linea virtuale e il sistema rileva se più di un oggetto la attraversa, o rileva oggetti che attraversano una linea definita in una direzione particolare. Esiste perfino un’opzione per creare una linea virtuale a segmenti multipli così da adattarsi a uscite complesse. Infine, ricordati di regolare sensibilità e soglie per ridurre i falsi positivi e migliorare la precisione di rilevamento nell’area.
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Sfruttare analitiche AI avanzate in Wave VMS
Il plugin di analitica AI supporta la classificazione degli oggetti per persone, veicoli, animali e altre classi. Usa il rilevamento oggetti per etichettare volti, tipi di veicoli e comportamenti così gli operatori possono filtrare gli eventi rapidamente. Il plugin allega metadati alle registrazioni così la ricerca forense e la riproduzione diventano di gran lunga più veloci. Per un esempio di implementazione indipendente, vedi le note di integrazione con analitiche di terze parti e la documentazione CVEDIA-RT Wisenet WAVE – CVEDIA-RT.
La rilevazione di intrusioni si configura con aree di rilevamento e timer. Ad esempio, imposta il sistema per segnalare quando una persona entra in un’area e rimane oltre un tempo specificato. Puoi anche impostare allarmi per quando oggetti si muovono all’interno di zone ristrette o quando una persona entra nell’area durante orari di chiusura. Se il plugin rileva una coda davanti a un cancello può generare un evento. Se un oggetto attraversa una linea virtuale o se più oggetti attraversano una linea definita entro un intervallo di tempo predefinito, il sistema può attivare allarmi a livelli. Questi trigger precisi permettono ai team di rispondere al momento esatto in cui l’evento si verifica e di catturare il momento preciso in cui l’evento è iniziato.
L’integrazione dei metadati è importante. Il plugin può inviare eventi in sistemi esterni, così puoi operationalizzare i dati visivi oltre la sicurezza. Ad esempio, Visionplatform.ai connette i rilevamenti a stream MQTT per dashboard e analitiche mantenendo i modelli e i dati on-prem per supportare GDPR e l’EU AI Act. Se desideri metadati ANPR o LPR per i flussi veicolari, abbina le analitiche Wisenet con strumenti ANPR; vedi la nostra guida di implementazione ANPR per aeroporti ANPR/LPR negli aeroporti. Questo approccio converte il video in eventi ricercabili e supporta regole come il rilevamento quando il numero di oggetti all’interno di una zona supera la capacità in un dato intervallo di tempo. Di conseguenza, migliori i tempi di risposta, riduci il carico degli operatori e fornisci allarmi verificati invece di segnalazioni rumorose.
Massimizzare la sicurezza con Video Management e analitiche AI
Monitora eventi live e rivedi gli allarmi guidati dall’AI nel client WAVE o tramite dashboard integrati. Per i team operativi, invia i flussi di eventi a dashboard, SCADA o sistemi BI. Visionplatform.ai raccomanda di trasmettere eventi strutturati in modo che sicurezza e operazioni utilizzino gli stessi dati “telecamera-come-sensore”. Questo approccio trasforma la CCTV in telemetria azionabile e ti aiuta a riutilizzare il video per sicurezza, efficienza e conformità.
Per la riproduzione, i metadati AI sono ricercabili. Puoi saltare direttamente al clip esatto in cui un nuovo oggetto target è stato visto per la prima volta. Il sistema rileva oggetti che restano e etichetta l’intervallo in cui l’oggetto target rimane in scena. Durante la revisione, gli operatori possono filtrare per oggetti abbandonati o per schemi di movimento. La riproduzione senza audio tutela la privacy mentre mostra il momento esatto in cui l’evento è iniziato e quando l’oggetto ha attraversato il confine dell’area.
La manutenzione e gli aggiornamenti mantengono le prestazioni ottimali. Aggiorna regolarmente il firmware delle telecamere e i moduli del plugin, e testa l’impatto delle prestazioni del sistema sotto carichi di picco. Controlla periodicamente le impostazioni del plugin e riaddestra o regola i modelli se noti un aumento dei falsi positivi. Hanwha documenta come configurare le analytics del plugin AI e offre best practice nel loro portale di supporto configure the AI plugin analytics. Considera inoltre un rollout graduale: inizia con un campione di telecamere, valuta la precisione di rilevamento nell’area e poi scala sui siti. Per scenari perimetrali e di intrusione in aeroporti, leggi di più su rilevamento intrusioni e flussi di lavoro per violazioni di perimetro rilevamento intrusioni negli aeroporti.
Infine, quando regoli le regole ricordati di usare una nomenclatura chiara (per esempio, intrusion area 1 o area per guardianaggio oggetti) e di registrare le modifiche. Mantieni una traccia di audit delle impostazioni del plugin e abilita periodicamente una licenza di prova durante i test di nuove funzionalità. Combinando manutenzione programmata, impostazioni accurate delle telecamere e set di regole robusti puoi ridurre i falsi positivi e migliorare la precisione di rilevamento, rendendo l’intera operazione di sicurezza più efficiente e più verificabile.
FAQ
Quali telecamere supportano il plugin AI per Wisenet WAVE?
Il supporto varia in base al modello e al firmware. Le serie Wisenet P e Wisenet 9 sono consigliate per i migliori risultati, ma molte telecamere ONVIF o RTSP possono utilizzare il plugin di analisi quando connesse a WAVE. Controlla sempre il portale di supporto Hanwha Vision per la lista di compatibilità esatta e le note sul firmware.
Come scarico e installo il plugin AI?
Scarica l’installer dal portale di supporto Hanwha Vision e segui il manuale PDF per i passaggi di installazione. Arresta il server Wisenet Wave durante l’installazione se richiesto, poi attiva il plugin e verifica che appaia nel client WAVE.
Posso abilitare l’AI su telecamere che non hanno analitiche a bordo?
Sì. Il valore principale del plugin di analisi AI è che abilita le analitiche delle telecamere per flussi senza modelli integrati. Questo ti permette di aggiungere AI a telecamere legacy senza sostituire l’hardware.
Come riduco i falsi positivi nelle mie installazioni?
Regola le zone poligonali, la sensibilità e i timer. Usa impostazioni di area esclusa e imposta tempi minimi di permanenza in modo che il sistema ignori movimenti transitori. Inoltre, abbina impostazioni della telecamera di alta qualità con un’illuminazione adeguata per ridurre il rumore.
Posso testare il plugin prima di acquistare una licenza?
Sì. Puoi attivare una licenza di prova per valutare la funzionalità su un set limitato di telecamere. Usa la prova per verificare la precisione di rilevamento nel tuo ambiente prima di passare in produzione.
Come gestisce il plugin l’attraversamento di linee e il rilevamento della direzione?
Il plugin supporta linee virtuali e linee virtuali a segmenti multipli. Puoi definire una linea e selezionare la direzione per la quale viene attivato un evento quando un oggetto la attraversa. Usa la linea virtuale durante finestre temporali predefinite per concentrarti su intervalli specifici.
Il sistema può rilevare oggetti abbandonati?
Sì. L’analitica può rilevare oggetti abbandonati e generare allarmi se un oggetto rimane nell’area definita più a lungo di un tempo specificato. Configura l’area per rilevare oggetti abbandonati e imposta la soglia temporale per adeguarla alla tua policy.
Come si integrano gli eventi con altri sistemi?
Gli eventi possono essere trasmessi via webhook, MQTT o altri punti di integrazione così puoi alimentarli in SIEM, dashboard o sistemi operativi. Questo rende gli eventi video utilizzabili oltre la sicurezza, ad esempio nei cruscotti operativi.
Quali sono le impostazioni consigliate della telecamera per ottimizzare l’AI?
Usa esposizione stabile e messa a fuoco nitida, scegli una risoluzione sufficiente per la dimensione dell’oggetto che devi rilevare e evita compressioni aggressive che nascondono i dettagli. Regola il frame rate per bilanciare la chiarezza del movimento con la larghezza di banda e mantieni il campo visivo coerente.
Come gestisco le prestazioni e la capacità?
Monitora CPU, GPU e carico di rete sul server Wisenet Wave e scala le risorse man mano che il numero di telecamere cresce. Testa i carichi di picco e pianifica aggiornamenti hardware quando le prestazioni del sistema potrebbero essere impattate da stream aggiuntivi o da requisiti di conservazione più elevati.
