Hanwha Vision en de evolutie van videobewaking
Hanwha Vision is uitgegroeid tot een leider in AI-gedreven beeldvorming. Ten eerste positioneert het bedrijf zichzelf als een wereldwijde vision-oplossingsleverancier. Daarnaast beïnvloeden de camera’s en systemen ervan wereldwijde implementaties van videobewaking. Bijvoorbeeld, de Wisenet-lijn dekt een breed scala aan toepassingen. In het bijzonder weerspiegelen Wisenet en de Wisenet 9 P Series een mix van prestaties en duurzaamheid die “video-ruis minimaliseert en detail maximaliseert”. Ook toont de P Series de inzet van Hanwha Vision voor betrouwbare AI en energiezuinig ontwerp.
Wisenet AI-cameraopties komen voor in verschillende bedrijfstakken. De X Series biedt modulaire opties voor complexe locaties. Ondertussen ondersteunen de X Series en de P Series flexibele implementaties. De X Series ondersteunt doelgerichte optieken en plug-in modules. Evenzo kunnen camera’s uit verschillende series worden gecombineerd om aan budgetten en dekking te voldoen. Vervolgens kunnen beveiligingsteams kiezen voor edge- of serververwerking. Daardoor variëren implementaties van kleine locaties tot grote campussen.
De productbreedte van Hanwha Vision helpt integrateurs bij het bouwen van schaalbare oplossingen. Zo ondersteunen de X Series en de P Series integratie met grote VMS-platforms. Daarnaast ondersteunen de camera’s plug-ins voor Milestone XProtect en Genetec Security Center voor vereenvoudigde integratie. Deze compatibiliteit verlaagt integratiekosten en versnelt de uitrol.
Analytics speelt een centrale rol in deze evolutie. Ook verlegt edge-gebaseerde video-analytics intelligentie naar de camera. Als gevolg daarvan worden operators voorzien van snellere alarmsignalen en doorzoekbare metadata. Tegelijkertijd breidt de markt voor AI-videoanalytics zich uit. Volgens marktcijfers bereikte het segment ongeveer USD 9,40 miljard in 2024 en het blijft groeien. Ten slotte biedt Hanwha Vision organisaties die upgraden naar geavanceerde videobewaking een gebalanceerd pad van traditionele CCTV naar intelligente, efficiënte monitoring.
AI-analytics en de basis van videoanalyse
AI in moderne camera’s combineert neurale netwerken, optisch ontwerp en edge-computing. Allereerst leggen camera’s schonere beelden vast. Vervolgens draaien AI-modellen op de camera of aan de edge. Deze aanpak vermindert bandbreedte en versnelt de verwerking. Bijvoorbeeld, Hanwha Vision gebruikt AI-ruisonderdrukking om de bestandsgrootte te verlagen en detail te verbeteren. Ook vermindert deze methode bandbreedte- en opslagbehoeften, wat de totale systeemeconomie verbetert.
Edge-gebaseerde video-analytics verandert elke camera in een operationele sensor. Daardoor worden videostreams actiegerichte data. Doorzoekbare metadata maakt forensisch zoeken sneller. Bijvoorbeeld, Visionplatform.ai zet bestaande CCTV om in een sensornetwerk. Wij streamen gestructureerde gebeurtenissen naar dashboards en MQTT voor zakelijk gebruik. Vervolgens verlagen analytics de werkdruk van operators en helpen ze personeel zich te concentreren op uitzonderingen. Bovendien ondersteunt dit model GDPR- en EU AI Act-geschiktheid wanneer verwerking op locatie blijft.
Deep learning stuurt objectdetectie en classificatie in moderne implementaties aan. Zo kunnen modellen mensen en voertuigen detecteren. Ook kunnen modellen kentekens lezen wanneer ze worden gekoppeld aan ANPR/LPR-componenten. Als gevolg daarvan kan één enkele camera zowel beveiligings- als business intelligence-taken ondersteunen. Verder biedt AI-analytics ondersteuning voor realtime besluitvorming en geautomatiseerde meldingen. De combinatie van on-device verwerking en serveranalytics vormt een hybride analytics-oplossing die snelheid en schaal in balans brengt.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Intelligente videodetectie en kenmerkextractie
Intelligente videosystemen detecteren en classificeren mensen, voertuigen en andere gedetecteerde objecten. Ten eerste gebruiken deze systemen kenmerkextractie om doorzoekbare details toe te voegen. Zo kunnen ze kledingkleur, het dragen van een tas en de bewegingsrichting extraheren. Ook kunnen ze objecttypes zoals fietsen, auto’s en vrachtwagens opnoemen. Daardoor ondersteunt de data watchlists en forensisch zoeken. Voor complexe locaties kunt u meerdere kenmerken combineren om nauwkeurige regels op te stellen.
Objectdetectie en rondhangen-detectie werken goed in drukke omgevingen wanneer modellen aan de edge draaien. Daarnaast helpt AI bij het identificeren van gedrag teams om verdacht gedrag te signaleren voordat incidenten escaleren. Bijvoorbeeld, systemen kunnen een waarschuwing activeren wanneer iemand rondhangt bij een toegangspunt. Vervolgens ontvangen beveiligers een korte gebeurtenissamenvatting en een afbeeldingsstub. Ook ondersteunt kenmerkextractie correlatie van mensen en voertuigen over meerdere camera’s, wat het situationeel bewustzijn verbetert.
Geavanceerde analytics ondersteunt ook gespecialiseerde gevallen. Zo kunnen systemen valdetectie detecteren in drukke concourses. Evenzo ondersteunen people counting-metrics stroombeheer in terminals. Voor beveiligingsteams verminderen tools die mensen detecteren en classificeren de tijd om incidenten op te lossen. Ook maakt de mogelijkheid om aangepaste alarmregels te configureren gebeurtenissen actiegericht voor zowel beveiligingspersoneel als operationele teams.
Hanwha Vision-camera’s leveren rijke metadata aan VMS-platforms. Veel locaties gebruiken doorzoekbare metadata om onderzoeken te versnellen. Ook kunt u integreren met dashboards van derden voor business intelligence. Voor lezers die op zoek zijn naar luchthaven-specifieke voorbeelden, zie onze personendetectie- en mensen-tellen-pagina’s voor praktische implementaties: personendetectie, mensen tellen, en rondhangen detectie. Ten slotte maakt kenmerkextractie waarschuwingen preciezer en helpt het analytics om valse alarmen te verminderen wanneer het goed is afgestemd.
Verbeteren van beeldhelderheid met ruisonderdrukking en compatibiliteit
Ruisonderdrukking verbetert beeldhelderheid in omgevingen met weinig licht en veel verkeer. Allereerst verwijdert het korrel terwijl randdetails behouden blijven. Vervolgens comprimeren videocodecs de verbeterde frames efficiënter. Daardoor dalen bandbreedte en opslag zonder bewijskwaliteit te verliezen. Bijvoorbeeld, de AI-ruisonderdrukking van Hanwha Vision levert zowel detail als een kleinere bestandsgrootte. Deze capaciteit is van belang in grote camera-omgevingen waar bandbreedte en opslag beperkt zijn.
Compatibiliteit met bestaande bewakingssystemen is eveneens cruciaal. Zo ondersteunen Hanwha-camera’s gangbare standaarden om integratie te vergemakkelijken. Verder willen veel locaties hun VMS hergebruiken. In dergelijke gevallen vereenvoudigt een videosysteem dat ONVIF en belangrijke VMS-plug-ins ondersteunt de uitrol. Voor locaties die ANPR nodig hebben, is ondersteuning voor kentekenlezen beschikbaar via add-ons en integraties. Ook kunnen cloud-gebaseerde en hybride analytics-lagen bovenop on-prem camera’s worden geplaatst om nieuwe mogelijkheden toe te voegen zonder hardware te vervangen.
Sightmind-integratie levert cloud-analytics voor bepaalde workflows. Tegelijkertijd kunnen organisaties gevoelige verwerking op locatie houden. Voor privacy en naleving vermindert die keuze dataverliesrisico’s. Daarnaast kunnen beeldverwerkingsworkflows doorzoekbare metadata genereren voor snel forensisch zoeken. Deze capaciteit helpt teams gebeurtenissen te vinden in duizenden uren aan beeldmateriaal. Ook verbetert zorgvuldig optisch ontwerp en sensorselectie de basisbeeldkwaliteit. Ten slotte vermindert compatibiliteit met bestaande infrastructuur kosten en verstoring tijdens upgrades.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Operationele efficiëntie en AI-gestuurde monitoring
AI-gestuurde monitoring kan live patrouilles verminderen en tegelijkertijd de responstijden verbeteren. Allereerst leidt automatische detectie meldingen naar het juiste team. Vervolgens zien beveiligingsmedewerkers gebeurtenissnapshots en context. Als gevolg daarvan kunnen teams echte incidenten prioriteren in plaats van valse alarmen na te jagen. Bijvoorbeeld helpen getailorde modellen valse alarmen te verminderen door te focussen op relevante objecttypen. Ook kunnen systemen gebeurtenissen publiceren naar dashboards voor business intelligence en operationele monitoring.
Realtime alarmbeheer helpt teams sneller te handelen. Ook geeft een helder dashboard ploegleiders een direct overzicht van openstaande gebeurtenissen. Bijvoorbeeld streamt Visionplatform.ai gebeurtenissen via MQTT zodat operationele systemen deze kunnen consumeren. Vervolgens helpen die data onderhouds-, logistieke- en veiligheidsteams. Bovendien bieden AI-beveiligingscamera’s en edge-gebaseerde systemen continue detectie zonder centrale servers te overladen.
Operationele inzichten komen voort uit gestructureerde metadata en analytics verminderen handmatig werk. Bijvoorbeeld ondersteunt het combineren van mensen tellen met dreigingsdetectie capaciteitsplanning en nooddiensten. Ook kunnen teams de data gebruiken voor ploegplanning en resource-optimalisatie. Over het geheel genomen verhogen deze mogelijkheden de veiligheid en verlagen de kosten. Kortom, door AI te gebruiken om patronen te identificeren en gebeurtenissen te streamen, worden camera’s praktische sensoren voor zowel beveiliging als bredere operationele toepassingen.
Toekomsttrends in AI-videobewaking
Duurzaamheid en betrouwbare AI staan centraal in toekomstige camera-ontwikkeling. Zo legt de P Series de nadruk op energie-efficiëntie en transparant modelgedrag. Ook ondersteunt het gebruik van synthetische data en generatieve workflows continue verbetering terwijl naleving behouden blijft. Deze trends helpen organisaties hun milieudoelstellingen en regelgevende vereisten te halen.
Schaalbare implementaties zullen edge-gebaseerde verwerking combineren met cloud-orchestratie. Eerst zullen kleine locaties doelgerichte edge-apparaten gebruiken. Grote omgevingen combineren vervolgens edge-intelligentie met centrale analytics voor correlatie tussen locaties. Ook zullen upgrades de voorkeur geven aan modulaire ontwerpen zodat series-upgrades eenvoudig zijn. Bijvoorbeeld zullen veel operators schaalbare pijplijnen aannemen die het mogelijk maken duizenden videostreams vanuit een gemeenschappelijk control plane te beheren. Bovendien zullen plug-in modules en open API’s derde-partijinnovatie aanmoedigen en betere integratie met toegangscontrole en incidentmanagement mogelijk maken.
Opkomende innovaties omvatten generatieve artificiële intelligentie voor synthetische trainingsdata en verbeterde beeldherstel. Bovendien zullen vorderingen in modelefficiëntie meer analytics mogelijk maken op energiezuinige apparaten. Tegelijk blijft cyberbeveiliging een kernpunt. Daarom zullen toekomstige systemen geharde firmware, veilige update-mechanismen en controleerbare logboeken bevatten om aan compliance-eisen te voldoen. Voor integrateurs en beveiligingsteams zal het komende decennium gericht zijn op het bouwen van systemen die verder gaan dan beveiliging en situational awareness, veiligheid en business intelligence bieden. Tot slot blijven integratiepaden met platforms zoals Genetec Security Center belangrijk voor enterprise-grade orkestratie.
FAQ
Wat is AI video analytics en waarom is het belangrijk?
AI video analytics gebruikt machinelearningmodellen om video te analyseren om objecten, gedragingen en gebeurtenissen te detecteren. Het is belangrijk omdat het ruwe videostreams omzet in doorzoekbare metadata en actiegerichte meldingen die tijd besparen en operationele kosten verlagen.
Hoe past Hanwha Vision in moderne bewakingsstrategieën?
Hanwha Vision biedt een scala aan camera’s en analytics die edge- en serverimplementaties ondersteunen. Hun productlijnen, waaronder de P Series en X Series, bieden opties voor prestaties, duurzaamheid en integratie met grote VMS-platforms.
Kan AI valse alarmen op mijn locatie verminderen?
Ja. Wanneer analytics zijn afgestemd op de locatiecondities, verminderen ze valse alarmen door detectie te richten op relevante objecttypen en gedragingen. Daarnaast helpen aangepaste regels en kenmerkextractie om spurious gebeurtenissen te filteren voordat ze bij beveiligingspersoneel terechtkomen.
Zijn bestaande camera’s compatibel met nieuwe AI-tools?
Veel moderne AI-lagen ondersteunen ONVIF en standaard videostreams zodat ze met bestaande camera’s en VMS kunnen werken. Voor uitgebreide functies zoals kentekenherkenning voegen sommige locaties gespecialiseerde modules toe of gebruiken ze hogere resolutie streams.
Welke rol speelt edge-gebaseerde verwerking?
Edge-gebaseerde verwerking draait analytics dicht bij de camera om bandbreedte en latentie te verminderen. Het helpt ook om gevoelige beelden op locatie te houden, wat kan bijdragen aan GDPR- en EU AI Act-compliance voor organisaties.
Hoe gebruiken organisaties metadata uit analytics?
Doorzoekbare metadata ondersteunt forensisch zoeken, rapportage en dashboards voor business intelligence. Bijvoorbeeld maakt metadata snelle terugvindbaarheid van gebeurtenissen, trends in mensen tellen en correlatie tussen camera’s mogelijk.
Kan AI-analytics operationele processen ondersteunen buiten beveiliging?
Ja. Analytics kunnen gebeurtenissen streamen naar operationele, onderhouds- en logistieke systemen via MQTT of webhooks. Dit helpt teams om camera’s als sensoren te gebruiken voor KPI’s en efficiëntieverbeteringen.
Wat zijn de belangrijkste cybersecurity-overwegingen?
Veilige firmware-updates, versleutelde communicatie en gecontroleerde logboeken zijn essentieel. Ook vermindert het houden van verwerking op locatie en het controleren van datasets de blootstelling bij het inzetten van geavanceerde analytics.
Hoe vult Visionplatform.ai camerasystemen aan?
Visionplatform.ai zet CCTV om in een operationeel sensornetwerk dat mensen, voertuigen, ANPR/LPR, PPE en aangepaste objecten detecteert. Het integreert met VMS-platforms om gebeurtenissen naar dashboards en bedrijfssystemen te streamen zodat teams actiegerichte intelligence krijgen.
Waar kan ik meer leren over specifieke detecties zoals rondhangen of ANPR?
Voor gedetailleerde use cases en productgidsen, zie onze bronnen over rondhangen-detectie en ANPR. Zo leert u over rondhangen-detectie op rondhangen detectie of ANPR-implementaties op ANPR/LPR op luchthavens.
