wideo AI w Network Optix NX dla zarządzania wideo następnej generacji
Sztuczna inteligencja przekształciła współczesne systemy VMS i napędza wzrost we wszystkich sektorach opierających się na monitoringu wizualnym i analizie. Na przykład rynek AI w analizie wideo ma osiągnąć 11,5 mld USD do 2028 r., co pokazuje wyraźne zapotrzebowanie na inteligentniejsze systemy i lepsze wyniki operacyjne 11,5 mld USD do 2028 r.. Network Optix tworzy rozwiązania, które przenoszą te osiągnięcia do rzeczywistych wdrożeń, a platforma Network Optix wykorzystuje elastyczne modele AI do klasyfikacji obiektów, scen i zachowań w strumieniach na żywo. Efektem jest szybsze przeglądanie incydentów i mniej zmarnowanych zasobów na fałszywe alarmy.
NX Witness integruje klasyfikację obiektów i modele zachowań, dzięki czemu zespoły mogą polegać na automatycznych wskazówkach i kontekście. Oprogramowanie identyfikuje ludzi, pojazdy i nietypowe ruchy, redukując ręczną triage. W wielu środowiskach operacyjnych ulepszenia w przetwarzaniu wideo zwiększyły przepustowość o ponad 50%, umożliwiając prawie rzeczywiste działanie w krytycznych zdarzeniach prędkość przetwarzania wideo wzrosła o ponad 50%. Te korzyści są istotne na lotniskach, kampusach i projektach miejskich, gdzie jedno zdarzenie może obejmować wiele kamer i wielu decydentów.
Network Optix i NX współpracują, aby umożliwić zarządzanie wideo następnej generacji, które jest skalowalne, odporne i łatwiejsze w obsłudze. Podejście NX pomaga zespołom bezpieczeństwa zmniejszać liczbę fałszywych alarmów i przyspieszać dochodzenia oraz wspiera integracje z urządzeniami brzegowymi, dzięki czemu obciążenia pozostają wydajne. Dla użytkowników potrzebujących lokalnego wyboru i kontroli, Visionplatform.ai uzupełnia ten model, przekształcając istniejące CCTV w operacyjną sieć sensorów i utrzymując dane szkoleniowe lokalnie, aby spełniać wymagania UE. Visionplatform.ai może też działać na tych samych węzłach brzegowych, które zasilają wdrożenia NX, oraz pomaga budować panele operacyjne wykraczające poza tradycyjne obsługiwanie alarmów.
Tak więc, niezależnie czy zarządzasz kampusem wielooddziałowym czy pojedynczym obiektem, połączenie NX i dopasowanych narzędzi AI tworzy środowisko, w którym alerty mają znaczenie, a dochodzenia przebiegają szybko. Krótko mówiąc, zarządzanie wideo następnej generacji wykorzystuje inteligentne wideo do wykrywania i priorytetyzacji zdarzeń oraz pomaga zespołom działać z pewnością i szybkością.
możliwości analizy wideo do wykrywania i analizowania w celu uzyskania informacji w czasie rzeczywistym
NX Witness dostarcza istotne możliwości analizy wideo, które mają znaczenie na miejscu i w skali. Kluczowe funkcje obejmują wykrywanie obiektów, klasyfikację i rozpoznawanie wzorców. Platforma potrafi automatycznie wykrywać ludzi i pojazdy oraz obsługuje zachowania takie jak kręcenie się w miejscu czy formowanie się tłumu. Te analizy skracają czas ręcznego przeglądu i umożliwiają zespołom szybkie podejmowanie świadomych decyzji. Na przykład badania pokazują, że analiza wideo może poprawić podejmowanie decyzji o 30–40% w kontekstach operacyjnych poprawić podejmowanie decyzji nawet o 30–40%.
System łączy wnioski z brzegu (edge inference) i przetwarzanie centralne, dzięki czemu każda kamera działa jak czujnik, a każdy strumień przyczynia się do szerszego obrazu. NX obsługuje zaawansowane modele wideo i może skalować się do setek strumieni. Gdy pojawi się nietypowy wzorzec, analitycy otrzymują znaczniki kontekstowe i metadane, dzięki czemu mogą szybciej przeprowadzać triage incydentów. Zdolność platformy do analizowania nagranego materiału i strumieni na żywo zapisywanych w systemie NX pomaga operacjom przeglądać sekwencje i korelować znaczniki czasu bez domysłów.
W praktyce inteligentne rutyny wideo platformy wykrywają np. pojazdy i liczenie osób oraz mogą wywoływać reguły dla przepływów pracy dochodzeniowej. Możesz użyć NX do śledzenia obiektu między kamerami i integrować wyniki z analizami zaplecza lub systemami BI. Dla środowisk wymagających wysokiej dokładności podejście Visionplatform.ai uzupełnia NX, oferując elastyczne ponowne trenowanie modelu na prywatnych zestawach danych oraz strumieniowanie zdarzeń w ustrukturyzowanej formie dla paneli operacyjnych. Dzięki temu połączone rozwiązanie jest analityczne i użyteczne w czasie rzeczywistym.
Wreszcie ekosystem NX obsługuje modele firm trzecich i API, dzięki czemu inżynierowie mogą rozszerzać możliwości. Praktyczny wniosek jest jasny: zaawansowana analiza wideo w NX Witness przekształca surowy obraz z kamer w użyteczną inteligencję i umożliwia zespołom działanie z przejrzystością i szybkością, gdy każda sekunda ma znaczenie.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
integracja monitoringu sterowanego AI i alertów w systemie NX
Aby zintegrować monitoring sterowany AI z przepływem pracy NX, najpierw zdefiniuj cele i przypisz kamery do stref monitorowania. Następnie zainstaluj lub włącz wybrane modele i przetestuj je na reprezentatywnych nagraniach. Starannie skonfigurowane reguły zachowań i progi czynią system użytecznym; ustaw timery dla kręcenia się w miejscu, określ minimalne rozmiary obiektów do wykrywania pojazdów i dostrój strefy liczenia osób. Ten krok zapewnia, że gdy wykryte zostanie zdarzenie, system dostarcza kontekst zamiast szumu.
NX obsługuje automatyczne generowanie alertów i powiadomień oraz może wysyłać je do systemów zewnętrznych. Do automatyzacji wykorzystaj solidne API i webhooki NX, aby kierować zdarzenia do SIEM, do panelu operacyjnego lub do platform komunikacyjnych. Visionplatform.ai może także publikować zdarzenia przez MQTT, dzięki czemu alarmy stają się sygnałami operacyjnymi, a systemy biznesowe mogą wykorzystywać dane wizualne poza monitoringiem bezpieczeństwa. Połączenie tych podejść pomaga zespołom automatyzować zadania i integrować wideo z szerszymi przepływami pracy.
Ogranicz fałszywe alarmy, łącząc modele oraz stosując kalibrację sceny i sezonowe ponowne trenowanie. Na przykład użyj dwustopniowej reguły: najpierw potwierdź wykrycie klasyfikacją, a następnie zweryfikuj wzorce ruchu przez okres progowy. Konfiguruj alerty tak, aby zawierały migawki, wskaźniki ufności i krótkie klipy wideo, dzięki czemu operatorzy podejmują szybsze i lepsze decyzje. Testowanie na rzeczywistych materiałach i iteracyjne dostrajanie daje wiarygodne wykrywanie i zwiększa zaufanie operatorów.
Przy wdrożeniach na dużą skalę zaplanuj przepustowość sieci i moc obliczeniową na brzegu, aby analizy pozostały szybkie. Jakość sieci wpływa na wyniki AI, a badania podkreślają, że jakość sieci i opóźnienia mają kluczowe znaczenie dla terminowego dostarczania analiz jakość sieci i opóźnienia mają kluczowe znaczenie. Postępując zgodnie z tymi krokami zespoły mogą zbudować zintegrowany system monitoringu, który jest zarówno praktyczny, jak i przyszłościowy. Wykonaj demonstracje, loguj przepływy zdarzeń i udoskonalaj progi, aby instalacja NX stała się skuteczną siatką sensorów.
konfiguracja klienta NX Desktop dla strumieni wideo nagranych w systemie NX
Skonfiguruj NX Desktop Client, aby w pełni wykorzystać analizy na nagranym wideo. Zacznij od upewnienia się, że desktop działa na obsługiwanym systemie operacyjnym i ma dostęp do serwera przez sieć. Dodaj konta użytkowników i ustaw uprawnienia, aby recenzenci widzieli tylko materiały, których potrzebują. Następnie włącz nakładki metadanych i markery na osi czasu, aby zdarzenia analityczne pojawiały się bezpośrednio na kontrolkach odtwarzania. To pozwala śledczym przechodzić do momentów bez ręcznego przewijania.
Klient NX na desktopie obsługuje konfigurowalne układy, filtry i eksporty, które usprawniają przeglądanie. Twórz przestrzenie robocze pokazujące kilka kamer i dodawaj pola wyszukiwania dla wykryć, takich jak wykrywanie pojazdów czy liczenie osób. Używaj presetów eksportu, aby dołączać dane ufności i metadane zdarzeń, tak aby narzędzia analityczne mogły je importować. Strumienie nagrane w systemie NX są indeksowane i można je zapytywać według czasu, typu zdarzenia lub klasy obiektu. To przyspiesza odtwarzanie incydentów i umożliwia powtarzalne wyszukiwania kryminalistyczne przeszukanie kryminalistyczne.
Aby usprawnić przepływy pracy dochodzeniowej, dostosuj klienta tak, aby wyświetlał tylko istotne zdarzenia i przypisz skróty klawiszowe do szybkiego eksportu klipów. Desktop obsługuje także wtyczki firm trzecich i SDK, umożliwiając rozszerzanie funkcji odtwarzania lub integrację z silnikami analitycznymi. Dla zespołów działających na lotniskach i w miejscach o dużym ruchu dodaj mapy cieplne i warstwy dotyczące poślizgnięć-potknięć-upadków, aby analizować przepływy tłumu i incydenty związane z bezpieczeństwem analityka obłożenia. To zwiększa świadomość sytuacyjną i czyni desktop narzędziem operacyjnym, a nie tylko rejestratorem.
Wreszcie, łącz przegląd na desktopie z dochodzeniem na miejscu. Eksportuj klipy z osadzonymi metadanymi i udostępniaj je zespołom w terenie. Wykorzystaj te eksporty do trenowania modeli lub do udoskonalania progów wykrywania. Przy właściwej konfiguracji NX Desktop staje się mnożnikiem siły dla śledczych i pomaga organizacjom przekształcać przechowywane nagrania w natychmiastową wartość operacyjną.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
integracja analiz przez HTTP REST API i konfiguracja powiadomień z przypisanymi nazwami zdarzeń
NX oferuje rozbudowane punkty końcowe HTTP REST, dzięki którym integratorzy mogą pobierać metadane analityczne i ładunki zdarzeń. Użyj API, aby pobierać listy zdarzeń, pobierać wskaźniki ufności i uzyskiwać krótkie klipy wideo po wykryciu zdarzenia. Przypisz każdemu zdarzeniu skojarzoną nazwę zdarzenia, aby systemy zaplecza znały znaczenie ładunku. Na przykład oznacz wykrycie jako „perimeter_breach” lub „vehicle_enter” i dołącz współrzędne oraz znaczniki czasu. Ułatwia to działanie na alerty dla SIEM i paneli operacyjnych.
Aby automatyzować przepływy powiadomień, zbuduj most nasłuchujący zdarzeń, a następnie publikujący do kolejek komunikatów lub strumieni MQTT. Produkty NX w schemacie HTTP REST pozwalają przekazywać sparsowane zdarzenia bezpośrednio do systemów biznesowych, a Visionplatform.ai wspiera publikowanie ustrukturyzowanych zdarzeń, dzięki czemu kamery działają jako sensory w całych operacjach. Gdy wykryte zostanie zdarzenie, dołącz skojarzoną nazwę zdarzenia, migawkę i wskaźnik ufności. Takie podejście zmniejsza niejednoznaczność i przyspiesza automatyczne reakcje.
Mapowanie musi być spójne. Stwórz konwencję nazewnictwa i udokumentuj mapowanie w warstwie integracyjnej. Stosuj logikę ponawiania dla przejściowych problemów sieciowych i rejestruj wszystkie dostawy dla potrzeb audytu i zgodności. Użyj API, aby zapytywać nagrane zdarzenia według typu, tak aby można było prowadzić analizy na danych historycznych. Taka architektura wspiera wdrożenia wielooddziałowe i pomaga zespołom skalować bez utraty szczegółowości.
Na koniec przetestuj ścieżkę end-to-end za pomocą zdarzeń demonstracyjnych i walidacji na żywo. Sprawdź, czy zdarzenia wywołują właściwe przepływy zaplecza i czy powiadomienia docierają w oczekiwanych ramach czasowych. Solidna integracja zmniejsza ręczne przekazywanie zadań i pozwala zespołom ds. bezpieczeństwa i operacji skupić się na reakcji. Użyj API i skojarzonych nazw zdarzeń, aby uczynić rozwiązanie analityki wideo przewidywalnym i użytecznym przez HTTP REST API.
powiązane artykuły dające wgląd w możliwości analizy wideo AI następnej generacji
Aby zgłębić temat, zbierz przewodniki techniczne, białe księgi i studia przypadków odpowiadające twojemu zastosowaniu. Zacznij od białych ksiąg dostawców o zaawansowanej analizie, a następnie dodaj notatki wdrożeniowe dotyczące obliczeń na brzegu i skalowania. Przydatne zasoby obejmują praktyczne samouczki dotyczące zaawansowanych konfiguracji analizy wideo w NX Witness oraz studia przypadków pokazujące poprawę wyników operacyjnych. Dla lotnisk zobacz przykłady wykrywania osób i ANPR, które pokazują, jak analityka może wspierać przepływ pasażerów i obsługę pojazdów wykrywanie osób na lotniskach i ANPR/LPR na lotniskach. Te zasoby pomagają zespołom wdrażać sprawdzone wzorce i unikać typowych pułapek.
Przeczytaj także blogi dostawców na temat kompromisów między brzegiem a chmurą, ponieważ właściwa architektura równoważy prywatność, koszty i wydajność. Eksperci zauważają, że AI w wideo wymaga solidnego projektowania sieci i łączy o niskim opóźnieniu, aby utrzymać obciążenia analityczne wydajność sieci ma znaczenie. Dla tych, którzy potrzebują praktycznego przewodnika, śledź samouczki pokazujące, jak konfigurować reguły i eksportować zdarzenia do systemów BI i SCADA. Te samouczki często zawierają przykłady krok po kroku, jak skonfigurować wykrywanie ruchu i mapować nazwy alertów, aby integracja pozostała spójna w różnych lokalizacjach.
Wreszcie zaplanuj przyszłościowe wdrożenia, stosując architektury modułowe i weryfikując modele prywatności. Rozporządzenie UE w sprawie AI i przepisy o ochronie danych oznaczają, że lokalne wnioskowanie i audytowalne logi często są preferowane. Visionplatform.ai oferuje komplementarną ścieżkę, utrzymując modele i dane szkoleniowe lokalnie oraz strumieniując zdarzenia dla operacji i analiz. Wykorzystaj te powiązane artykuły do stworzenia mapy drogowej i przyjęcia najlepszych praktyk, które uczynią twoje rozwiązanie analityki wideo odporne i skalowalne.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest NX Witness i jak wykorzystuje AI?
NX Witness to platforma zarządzania wideo, która integruje inteligentne modele do rozpoznawania obiektów i analizy zachowań. Wykorzystuje AI do klasyfikacji osób i pojazdów oraz do priorytetyzowania zdarzeń w celu szybszego przeglądu.
Jak zintegrować analizy firm trzecich z systemem NX?
Analizy można integrować przez HTTP REST API i webhooki NX oraz za pomocą opcji wtyczek i SDK platformy. Mapowanie zdarzeń z konsekwentną skojarzoną nazwą zdarzenia pomaga systemom zaplecza niezawodnie przetwarzać powiadomienia.
Czy mogę uruchamiać analizy na brzegu, aby zmniejszyć przepustowość?
Tak. Wnioskowanie na brzegu pozwala analizować wideo u źródła, co zmniejsza obciążenie sieci i utrzymuje wrażliwe dane na miejscu. Przetwarzanie na brzegu przyspiesza także alertowanie w przypadku zdarzeń krytycznych czasowo.
Jak zmniejszyć fałszywe alarmy w powiadomieniach analitycznych?
Ograniczaj fałszywe alarmy, dostrajając progi, łącząc kontrole klasyfikacji oraz kalibrując strefy dla każdej kamery. Regularne testy na realistycznych nagraniach i iteracyjne ponowne trenowanie poprawiają dokładność z czasem.
Jakie dane może zwrócić NX HTTP REST API dla każdego zdarzenia?
API zwraca metadane takie jak znaczniki czasu, klasa obiektu, wskaźniki ufności oraz opcjonalne odniesienia do klipów. Możesz użyć tych danych do automatyzacji przepływów pracy i zasilania paneli analitycznych.
Jak Visionplatform.ai uzupełnia wdrożenia NX?
Visionplatform.ai przekształca CCTV w operacyjne sensory oraz oferuje lokalne trenowanie modeli i strumieniowanie zdarzeń do zastosowań operacyjnych. Pomaga to zespołom utrzymywać dane lokalnie i publikować zdarzenia do systemów BI i SCADA.
Czy możliwe jest eksportowanie zdarzeń analitycznych w celu audytu zgodności?
Tak. Większość platform umożliwia eksport logów zdarzeń, klipów wideo i danych ufności do audytów. Przechowywanie zapisów dostarczonych powiadomień pomaga spełniać wymagania regulacyjne i wewnętrzne.
Jakie aspekty sieci wpływają na wydajność analiz AI?
Opóźnienia sieci i przepustowość bezpośrednio wpływają na terminowość analiz. Solidne projektowanie sieci i łącza o niskim opóźnieniu są niezbędne, aby zapewnić przetwarzanie zdarzeń i terminowe dostarczanie powiadomień.
Czy mogę dostosować klasy wykrywania do potrzeb konkretnego obiektu?
Wiele rozwiązań analitycznych pozwala na niestandardowe klasy lub ponowne trenowanie na własnych nagraniach, co poprawia wykrywanie specyficznych obiektów. Personalizacja jest ważna dla obiektów z wyspecjalizowanymi celami lub nietypowym tłem.
Jak skalować analizy w wdrożeniach wielooddziałowych?
Użyj modułowego projektu z węzłami brzegowymi i centralną koordynacją oraz standaryzuj konwencje nazewnictwa zdarzeń w różnych lokalizacjach. Automatyzuj wdrożenia za pomocą skryptów konfiguracyjnych i monitoruj stan systemu, aby utrzymać spójną wydajność.
