hanwha vision: video analytics con IA e capacità intelligenti
Hanwha Vision ha trasformato il video da registrazione passiva a rilevamento attivo, integrando l’intelligenza artificiale direttamente nell’hardware delle telecamere. Il SoC Wisenet 9 alimenta questo cambiamento ed esegue complesse elaborazioni d’immagine in edge per ridurre latenza e necessità di banda. Ad esempio, il SoC consente a una telecamera di filtrare gli eventi prima che lascino il dispositivo, e questo design riduce sia la banda che lo spazio di archiviazione proteggendo i dati localmente. Puoi leggere di più sul SoC Wisenet 9 e sui punti salienti dei prodotti dallo showcase di Hanwha Vision a ISC West.
Innanzitutto, l’IA trasforma ogni telecamera in un sensore in loco che vede, classifica e dà priorità agli eventi in tempo reale. In secondo luogo, questo approccio migliora la consapevolezza situazionale e accelera la risposta. In terzo luogo, rende il video avanzato disponibile oltre ai team di sicurezza per operazioni e dashboard esecutive. Nel retail, per esempio, le informazioni dalle telecamere supportano il merchandising e la gestione delle code, e gli operatori possono intervenire sui dati sui tempi di attesa per ridurre le perdite e migliorare il servizio. Per un esempio pratico di metriche centrate sulle persone, vedi il nostro riferimento sul conteggio persone, che mostra come i dati delle telecamere diventano metriche operative.
Hanwha Vision si posiziona come fornitore globale di soluzioni visive e promuove modelli affidabili e spiegabili. An Soon-Hong ha affermato che il mercato si sta muovendo verso sistemi “super-intelligenti” che usano l’IA per decidere e non solo per registrare; questa citazione e analisi appaiono nel comunicato sulle tendenze di Hanwha sulle tendenze della videosorveglianza per il 2025. Inoltre, l’azienda evidenzia il suo design ottico di classe mondiale che supporta le prestazioni in condizioni di scarsa illuminazione e una classificazione accurata.
Visionplatform.ai considera questo cambiamento come complementare. Aiutiamo le organizzazioni a trasformare le CCTV esistenti in sensori operativi e integriamo le rilevazioni nei VMS e nei sistemi aziendali, mantenendo il controllo on-prem per soddisfare le esigenze di protezione dei dati. Quindi, quando un sito ha bisogno di modelli personalizzati, o quando i team vogliono sfruttare l’IA senza inviare il video solo al cloud, la nostra piattaforma supporta quell’integrazione e mantiene i dataset locali per la conformità.
Nel complesso, la combinazione di video analytics basati sull’edge con un robusto design del SoC offre avvisi più rapidi, migliore consapevolezza situazionale e minore dipendenza dai server centrali. Di conseguenza, gli operatori ottengono un sistema di sicurezza video più proattivo che supporta la sicurezza e l’intelligence aziendale riducendo costi e rischi.
analytics and operational insights: object detection and loitering detection in the p series
La P Series porta analytics a bordo nelle installazioni quotidiane. Il suo motore integrato classifica persone, veicoli e oggetti all’edge, quindi invia eventi strutturati anziché stream grezzi. Questa categoria di funzionalità include l’object detection, che riconosce forme e classi anche in scene dinamiche. Per i reparti di produzione, l’object detection aiuta a tracciare pallet, veicoli e utensili, riduce i controlli manuali e migliora il throughput. Per il retail, l’object detection informa il personale sulla gestione dei prodotti e sul flusso dei clienti, migliorando le decisioni di merchandising.
La rilevazione di stazionamento prolungato (loitering) è una capacità chiave nella P Series che fornisce avvisi proattivi quando un individuo rimane in un’area oltre il tempo previsto. Applicata a zone di accesso o aree perimetrali, la funzionalità riduce il rischio segnalando comportamenti sospetti e supportando una rapida verifica. Per i lettori che desiderano un caso d’uso dettagliato, la nostra risorsa sul rilevamento di stazionamenti illustra come le regole sul tempo di permanenza si mappano sulle soglie di allerta e sui flussi operativi.
La P Series utilizza l’IA a bordo per applicare watchlist e heatmap, e alimenta una dashboard centrale con dati evento raffinati invece del video grezzo. Di conseguenza, il personale di sicurezza dedica meno tempo ai falsi allarmi e più tempo agli incidenti verificati. Il sistema supporta anche il riconoscimento delle targhe per accessi veicolari e logistica. Ad esempio, le targhe possono essere confrontate con watchlist per attivare azioni su cancelli o notifiche, accelerando il transito negli ingressi affollati.
Questa serie si estende anche oltre gli allarmi standard e supporta obiettivi non di sicurezza. Le strutture monitorano la lunghezza delle code e i tempi di attesa per migliorare la soddisfazione dei clienti, e i supervisori misurano l’occupazione per ottimizzare il personale. La P Series lo fa mantenendo un’alta accuratezza di rilevamento, grazie al design ottico di livello mondiale e alla pipeline di elaborazione d’immagine del SoC. Inoltre, le telecamere possono eseguire classificatori personalizzati, così i siti possono addestrare modelli per oggetti specifici senza inviare i filmati a fornitori esterni. Nella produzione, ciò riduce i tempi di inattività poiché la telecamera riconosce rapidamente corsie bloccate, parti fuori posto o pattern di movimento dei veicoli.
Infine, gli analytics della P Series producono insight operativi che alimentano dashboard e sistemi operativi. Creano stream di eventi utilizzabili da SCADA o strumenti BI, permettendo così ai team di struttura di convertire le rilevazioni in miglioramenti misurabili. L’effetto combinato è un uso più intelligente dei dati delle telecamere sia per la sicurezza che per le operazioni.
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intelligent video and AI alarm management for accurate alert and insight
I flussi di lavoro video intelligenti riducono il rumore e concentrano l’attenzione. L’architettura di Hanwha Vision aggiunge filtri di allarme basati su IA e regole di notifica personalizzabili per gestire scenari complessi. Questi filtri verificano attributi dell’oggetto, direzione dell’oggetto e indizi contestuali prima che un allarme venga attivato. Ciò limita il carico di allarmi non necessari e contribuisce a ridurre i falsi positivi, così i team possono fidarsi degli avvisi e rispondere più rapidamente. In pratica, una telecamera convaliderebbe un evento di attraversamento solo quando un veicolo autorizzato e la sua targa corrispondono alle policy, quindi scalerebbe l’allarme a una console centrale.
Le regole di allarme basate su IA integrate consentono ai responsabili di specificare watchlist, finestre temporali e zone di esclusione. Ad esempio, un sito può disattivare gli allarmi quando i veicoli di servizio caricano durante finestre programmate, rimanendo sensibile al rilevamento di intrusioni durante le ore di chiusura. Il flusso di lavoro supporta webhooks e MQTT in modo che i dati degli allarmi diventino azionabili tra le piattaforme. La nostra piattaforma dimostra anche come gli allarmi possano alimentare dashboard operativi anziché restare sepolti in un VMS. Vedi il nostro esempio su rilevamento intrusioni per un esempio di regole e integrazioni.
I falsi positivi diminuiscono perché gli analytics IA comprendono dimensioni, velocità e classificazione degli oggetti. Il sistema combina inferenza a bordo con correlazione centrale, e questo metodo ibrido riduce i tempi di verifica. Per installazioni ad alto rischio, intelligenze come watchlist e il riconoscimento di volti o targhe migliorano il rilevamento delle minacce e la consapevolezza situazionale. Di conseguenza, i team di sicurezza adottano un modello di risposta a livelli in cui cancelli automatici, controllo accessi e verifica umana agiscono in sequenza.
La gestione intelligente degli allarmi supporta anche funzioni aziendali. Gli allarmi possono innescare notifiche operative, aiutando i team a intervenire su incidenti che influenzano il throughput o il servizio. Ad esempio, un avviso su una barriera della coda rotta può essere inviato alla manutenzione mentre il team di sicurezza riceve un compito parallelo di verifica. Così, la piattaforma offre valore sia per la sicurezza che per la sicurezza operativa e l’intelligence aziendale. In breve, allarmi accurati portano a azioni più rapide, migliore allocazione delle risorse e risultati migliorati.
cloud-based sightmind for enhanced operational analytics in the x series
SightMind™ è la piattaforma cloud di Hanwha Vision che scala gli analytics e centralizza i dati di salute ed eventi. L’approccio ospitato in cloud semplifica la configurazione remota e gli aggiornamenti di sistema a livello globale. Offre agli amministratori una singola vista per le regole, la distribuzione del firmware e la revisione degli eventi. Per le installazioni che richiedono sia inferenza all’edge sia supervisione centralizzata, SightMind fornisce un percorso ibrido che bilancia l’elaborazione locale con gli analytics a livello cloud. Hanwha ha mostrato molte capacità di SightMind a ISC West; vedi la rassegna dell’evento per il contesto che copre le loro innovazioni a ISC West.
I dispositivi della X Series completano le funzioni edge della P Series inviando eventi raffinati al cloud per analisi longitudinali. Mentre la P Series si concentra su decisioni immediate sulla telecamera, X Series più SightMind abilitano metriche di piattaforma olistiche, analisi di tendenza e ricerche storiche. La piattaforma cloud standardizza la telemetria tra siti distribuiti e supporta dashboard cross-site. Gestisce anche watchlist, accesso basato sui ruoli e avvisi di salute del sistema per installatori e operatori.
L’accesso cloud riduce il carico sui team locali. Gli amministratori possono ottenere report sul firmware, verificare lo stato delle telecamere ed esportare sommari analitici. Inoltre, i servizi ospitati in cloud consentono la collaborazione tra sicurezza, operazioni e team esecutivi. Per le organizzazioni che preferiscono il controllo privato, le distribuzioni ibride mantengono i dati sensibili on-prem mentre inviano metadata al cloud. Questa integrazione corrisponde a esigenze di conformità diverse e supporta la preparazione all’EU AI Act offrendo flussi di dati configurabili.
SightMind supporta anche funzioni aziendali avanzate come l’ottimizzazione basata sulle tendenze e si integra con piattaforme di terze parti per spedizioni e logistica. Negli aeroporti, per esempio, gli analytics cloud si affiancano agli stream ANPR e alle metriche del flusso passeggeri per ottimizzare il personale ai gate e ridurre i tempi di attesa dei passeggeri. Per casi d’uso aeroportuali più specializzati inclusi ANPR e rilevamento DPI, esplora le nostre risorse ANPR/LPR e rilevamento DPI. SightMind agisce quindi come piattaforma centrale che trasforma dispositivi distribuiti in un ambiente analitico coerente.
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noise reduction and detection accuracy: P series AI capability
La riduzione del rumore è importante per l’accuratezza del rilevamento, e la P Series si concentra sulla riduzione del rumore multi-frame per migliorare le immagini in condizioni di scarsa illuminazione. La telecamera impila i frame e filtra il rumore del sensore, quindi restituisce immagini più nitide per i classificatori. Questa tecnica aumenta la probabilità che piccoli oggetti e targhe vengano riconosciuti al crepuscolo o con illuminazione artificiale. La pipeline di elaborazione d’immagine del SoC migliora il contrasto e riduce gli artefatti, così i modelli IA downstream prendono decisioni migliori.
In scene affollate il sistema usa indizi spaziali e temporali per separare oggetti sovrapposti. Ciò significa che l’object detection scala dal monitoraggio di una singola persona al tracciamento di folle dense. Per aeroporti o hub di transito, le misure di densità della folla e le analytics delle code prevengono i colli di bottiglia e migliorano il flusso dei passeggeri. Per chi è interessato alla gestione delle folle, vedi la nostra risorsa sulla rilevazione della folla. La P Series aiuta anche a rilevare comportamenti sospetti e stazionamenti, dando ai team il tempo di verificare e intervenire prima che gli incidenti si aggravino.
Le infrastrutture critiche beneficiano quando le telecamere mantengono l’accuratezza di rilevamento in condizioni difficili. Ad esempio, l’identificazione dei veicoli funziona anche in illuminazione mista, e il sistema abbina le letture delle targhe al controllo accessi per convalidare gli ingressi. Le telecamere usano una combinazione di design ottico e elaborazione a livello SoC per massimizzare la chiarezza a distanza. L’approccio integra i sistemi di rilevamento intrusioni e supporta i flussi di lavoro per la violazione del perimetro.
Oltre al rilevamento grezzo, i siti ottengono insight operativi dagli eventi affidabili. Quando le rilevazioni diventano consistenti, gli analisti possono fidarsi di dashboard e KPI e avviare programmi di ottimizzazione per throughput e sicurezza. La nostra piattaforma pubblica eventi in tempo reale per i sistemi BI, consentendo così un miglioramento continuo tra i team. In breve, la riduzione del rumore migliora il rilevamento, e un rilevamento migliorato produce guadagni operativi misurabili.
AI-powered video analytics for operational insights and optimisation
Dalla cattura alla dashboard, una pipeline end-to-end trasforma i pixel in eventi azionabili. Prima, le telecamere acquisiscono video e applicano elaborazione d’immagine e riduzione del rumore multi-frame. Successivamente, l’inferenza integrata classifica gli oggetti, e poi il sistema invia eventi strutturati alla piattaforma. Infine, dashboard e API alimentano le operazioni, così i team convertono gli avvisi in attività di flusso di lavoro. Questa catena supporta sia la sicurezza che l’ottimizzazione operativa.
L’ottimizzazione basata sui dati migliora il throughput e la sicurezza. Nella produzione, le telecamere registrano anomalie sulla linea di produzione e attivano allarmi di processo che riducono i tempi di fermo. Nel retail e nei trasporti, le analytics su code e tempi di attesa aiutano a riallocare il personale per soddisfare la domanda e ridurre la congestione. Visionplatform.ai è specializzata nel pubblicare quegli eventi su MQTT e VMS affinché gli strumenti BI e SCADA possano consumarli. Così, le telecamere diventano sensori che supportano la sicurezza e l’intelligence aziendale in tutta l’impresa.
Guardando avanti, le tendenze indicano decisioni più autonome all’edge e una integrazione più stretta tra i sistemi. Hanwha Vision prevede IA affidabile e sostenibilità come pilastri dello sviluppo futuro, e questa visione si allinea con ricerche di settore più ampie sul video come sensore e sull’adozione dell’IA previsioni di mercato fino al 2035. Inoltre, recenti reportage del settore evidenziano lo spostamento verso la videosorveglianza abilitata dall’IA come tecnologia aziendale centrale in nuove ricerche basate sull’IA.
Quando le organizzazioni valutano le opzioni, dovrebbero bilanciare inferenza all’edge e orchestrazione cloud, e controllare i flussi di dati per la conformità. In termini pratici, ciò significa scegliere sistemi che permettano di addestrare modelli in loco, integrare gli avvisi con i flussi di lavoro esistenti e scalare da decine a migliaia di stream. Alla fine, le soluzioni alimentate dall’IA renderanno la sorveglianza più intelligente e le operazioni più efficienti, proteggendo al contempo la privacy e riducendo i falsi allarmi.
FAQ
What is the Wisenet 9 SoC and why does it matter?
Il SoC Wisenet 9 è il chip di Hanwha Vision che esegue l’elaborazione d’immagine e i modelli IA sulla telecamera. È importante perché riduce la latenza e localizza l’elaborazione, abbassando la banda e preservando la privacy.
How does object detection work in the P Series?
Le telecamere P Series applicano classificatori addestrati ai frame in ingresso per identificare persone, veicoli e altre classi di oggetti. Successivamente inviano eventi strutturati a una piattaforma o a un VMS in modo che i team possano agire rapidamente sulle rilevazioni.
Can loitering detection be tuned for specific sites?
Sì, la rilevazione di stazionamento utilizza soglie configurabili per il tempo di permanenza e le zone in modo che ogni sito possa adattare la sensibilità. Questo riduce gli allarmi non necessari mantenendo l’attenzione su comportamenti realmente sospetti.
What is SightMind and what does it do?
SightMind è la piattaforma cloud di Hanwha Vision che aggrega eventi, metriche di salute e analytics tra i dispositivi. Consente la gestione centralizzata, l’analisi delle tendenze e la collaborazione tra siti.
How do cloud and edge approaches differ?
L’elaborazione edge prende decisioni immediate sulla telecamera e riduce banda e latenza. Le piattaforme cloud forniscono archiviazione a lungo termine, correlazione cross-site e analytics centralizzati per l’ottimizzazione.
Can camera analytics support business systems?
Sì, gli eventi delle telecamere possono alimentare BI, SCADA e dashboard operativi per guidare l’ottimizzazione e i miglioramenti della sicurezza. La nostra piattaforma pubblica eventi su MQTT e si integra con VMS per questo scopo.
How does noise reduction improve detection?
La riduzione del rumore multi-frame pulisce le immagini in condizioni di scarsa luce in modo che i modelli IA ricevano input più nitidi. Ciò porta a una maggiore accuratezza nel rilevamento di targhe, volti e piccoli oggetti.
Are AI alarms reliable enough for security teams?
Con filtri stratificati, watchlist e regole contestuali, gli allarmi IA diventano più affidabili e riducono i falsi avvisi. Le integrazioni con controllo accessi e flussi di verifica rafforzano ulteriormente la qualità della risposta.
How does this tech support compliance and privacy?
Eseguendo l’inferenza sui dispositivi edge e supportando flussi cloud ibridi, le organizzazioni possono mantenere i video sensibili localmente condividendo solo i metadata per le operazioni. Questo aiuta a soddisfare GDPR e altri quadri normativi.
What future trends should organisations prepare for?
Prevedi più decisioni autonome all’edge, una maggiore cybersicurezza e un’integrazione più stretta con i sistemi operativi. Queste tendenze guideranno una migliore ottimizzazione e consapevolezza situazionale nei siti.
