Analizy w Nx Witness: Główne funkcje i korzyści
Nx Witness to nowoczesne OPROGRAMOWANIE DO ZARZĄDZANIA WIDEO, które łączy prostotę z wydajnością. Po pierwsze, architektura Nx Witness wykorzystuje modułowy projekt skoncentrowany na lekkim serwerze multimediów i rozproszonych klientach. To rozwiązanie zmniejsza złożoność i umożliwia zespołom zwiększanie pojemności bez kosztownych przebudów. Dodatkowo platforma wspiera komponenty brzegowe i chmurowe, dzięki czemu witryny mogą przetwarzać wideo tam, gdzie ma to największy sens. W rezultacie organizacje mogą przekształcać surowy materiał wideo w użyteczne informacje przy mniejszym zużyciu pasma i niższych opóźnieniach. W praktyce Nx Witness VMS obsługuje elastyczne reguły zdarzeń, przekazywanie metadanych i łatwe połączenia z narzędziami firm trzecich.
Analityka odgrywa kluczową rolę w tej transformacji. Na przykład analityka wideo oparta na AI zamienia obrazy w zorganizowane zdarzenia. Następnie operatorzy mogą filtrować, wyszukiwać i automatyzować reakcje. Ponieważ analityka redukuje szumy, zespoły poświęcają mniej czasu na fałszywe alarmy. W istocie nowoczesne rozwiązania oparte na AI wykazały 40% redukcję fałszywych alarmów w porównaniu z konwencjonalnymi systemami (źródło). Ma to znaczenie zarówno dla kosztów bezpieczeństwa, jak i efektywności operacyjnej.
Przetwarzanie na brzegu w porównaniu z chmurą wpływa na decyzje projektowe. AI na brzegu, działająca w kamerach lub lokalnych urządzeniach, utrzymuje poufne DANE WIDEO wewnątrz obiektu i zmniejsza zużycie pasma. Z drugiej strony agregacja w chmurze umożliwia analitykę na dużą skalę i historyczną korelację. Nx Witness obsługuje oba tryby, dzięki czemu klienci mogą wdrażać wnioskowanie na brzegu dla krytycznych zadań o niskich opóźnieniach i korzystać z narzędzi w chmurze do analiz długoterminowych. W ten sposób zespoły mogą optymalizować koszty i wydajność jednocześnie.
Nx Witness integruje się również z istniejącą infrastrukturą IP. Obsługuje strumienie Z KAMER IP i urządzenia ONVIF, co pozwala organizacjom ponownie wykorzystać kamery i ograniczyć wydatki kapitałowe. Dla miejsc skupionych na zgodności i lokalnej kontroli Visionplatform.ai oferuje lokalne AI on-prem, które współpracuje z Nx Witness, aby zachować poufność danych i modeli, jednocześnie poprawiając wykrywania. Na koniec Nx Witness udostępnia interfejsy API i SDK, które pozwalają partnerom rozszerzać funkcjonalność, a Network Optix nadal rozwija platformę (źródło).
AI napędzana analityka wideo: Uczenie głębokie na brzegu
Wykrywanie oparte na AI działa teraz bliżej kamer. Splotowe sieci neuronowe (CNN) napędzają rozpoznawanie obiektów i twarzy w wielu wdrożeniach. CNN doskonale radzą sobie z rozpoznawaniem wzorców na obrazach i wideo. W rezultacie wspierają zaawansowane wyszukiwanie obiektów i precyzyjne klasyfikacje. W pilotażowych projektach w handlu detalicznym integracja analityki AI z Nx Witness poprawiła zarządzanie kolejkami i przepływ klientów nawet o 30% (źródło). To pokazuje, jak wideo może poprawiać operacje, a nie tylko bezpieczeństwo.
Wnioskowanie w czasie rzeczywistym na kamerze IP lub lokalnym urządzeniu utrzymuje niskie opóźnienia reakcji. Dla pilnych zdarzeń przetwarzanie na brzegu zapewnia średnie opóźnienia detekcji zdecydowanie poniżej 300 ms dla wielu architektur. Dzięki temu śledzenie PTZ i automatyczne powiadomienia reagują szybko na zagrożenia lub problemy z usługą. Jednocześnie platforma może przekazywać zorganizowane metadane do klienta Nx Witness i do systemów korporacyjnych do raportowania i pulpitów nawigacyjnych.
Zastosowania bezpieczeństwa wykraczają poza proste wykrywanie ruchu. Analiza zachowań i wykrywanie anomalii identyfikują wzorce odpowiadające przesiadywaniu, włamaniu lub nietypowym ruchom. W przypadkach użycia na lotniskach lub w transporcie można łączyć liczenie osób i analitykę gęstości tłumu z alertami z VMS, aby zarządzać przepływem i bezpieczeństwem; zobacz przykłady liczenia osób (liczenie osób na lotniskach). Ponadto możliwość uruchamiania przetwarzania AI lokalnie pomaga spełniać wymagania RODO i unijnej ustawy o AI, utrzymując dane na miejscu i audytowalne.
Podsumowując, AI na brzegu z Nx Witness pozwala organizacjom rozszerzać zasięg analiz przy jednoczesnym kontrolowaniu opóźnień, pasma i ryzyk związanych ze zgodnością. Dla złożonych obiektów Visionplatform.ai może dokonać retreningu modeli na Twoich danych, tak aby dokładność wykryć poprawiała się z czasem i była zgodna z potrzebami konkretnego miejsca. Takie podejście zamienia kamery w praktyczne czujniki zarówno do zabezpieczeń, jak i operacji.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
integracja wtyczki Cvedia-RT: Konfiguracja i wdrożenie
Integracja wtyczek firm trzecich umożliwia szersze MOŻLIWOŚCI ANALITYKI WIDEO w Nx Witness. Wtyczka CVEDIA-RT dostarcza zaawansowane funkcje AI, które łączą się z VMS za pomocą standardowego interfejsu wtyczki. Zanim skonfigurujesz wtyczkę, sprawdź wymagania wstępne. Będziesz potrzebować ważnych kluczy licencyjnych, zgodnego oprogramowania układowego kamer oraz stabilnej sieci. Potwierdź również, że wersje systemu Nx Witness, serwera multimediów i klienta odpowiadają wymaganiom wtyczki.
Aby zainstalować, otwórz Menedżera Wtyczek Nx Witness i załaduj pakiet wtyczki. Następnie postępuj zgodnie z wyświetlanymi instrukcjami, aby zarejestrować licencję i wybrać, które instancje serwera multimediów będą gospodarzem inferencji. Potem skonfiguruj reguły strumieni i przekazywanie metadanych, aby wykryte zdarzenia pojawiały się jako zorganizowane zdarzenia w kliencie Nx Witness. Wtyczka udostępnia ustawienia definiujące klasy wykryć, progi ufności i reguły zdarzeń. Dla bardziej zaawansowanych przepływów dotyczących naruszeń perymetru rozważ powiązanie wykrywania naruszeń z alarmami VMS (wykrywanie naruszeń perymetru).
Szczegóły połączeń API mają znaczenie. Wtyczka wysyła metadane przez API VMS i może także przekazywać zdarzenia do webhooków, MQTT lub konsol firm trzecich. Powinieneś zmapować schemat zdarzeń wtyczki do systemu zarządzania incydentami. Skonfiguruj też strumienie wideo do niskoopóźnieniowej inferencji, jednocześnie zachowując strumienie do archiwizacji dla wyszukiwań długoterminowych. Jeśli chcesz korzystać z przyspieszenia GPU na miejscu, ustaw wtyczkę tak, aby używała lokalnych urządzeń inferencyjnych zamiast punktów końcowych w chmurze.
Rozwiązywanie problemów często zaczyna się od logów. Sprawdź pliki logów wtyczki w poszukiwaniu błędów inferencji, które zwykle raportują brakujące pliki modelu, błędy walidacji licencji lub niezgodności kodeków strumienia. Utrata pakietów i wysokie obciążenie CPU mogą powodować utratę klatek, więc monitoruj zdrowie serwera multimediów uważnie. W razie potrzeby przekonfiguruj ustawienia kamery na niższy bitrate lub rozdzielczość dla kanałów analitycznych, zachowując jednocześnie pełną rozdzielczość archiwów. Na koniec Visionplatform.ai może pomóc w integracji i dostrojeniu modeli, aby dopasować je do klas specyficznych dla miejsca i zmniejszyć fałszywe alarmy, zapewniając prawidłowe działanie WTYCZKI CVEDIA-RT AI ANALYTICS.
wykrywanie i inteligentne przepływy wideo: Reakcja w czasie rzeczywistym
Reguły wykrywania stanowią rdzeń każdego inteligentnego przepływu wideo. Definiujesz strefy, klasy obiektów i poziomy czułości w wtyczce oraz w systemie zdarzeń Nx Witness. Na przykład wykrywanie oparte na strefach może ignorować publiczne przejścia, jednocześnie monitorując obszary o ograniczonym dostępie. Gdy system wykryje klasę obiektów z pewnością powyżej progu, wyzwala działania. Działania te mogą obejmować wysłanie alertu, rozpoczęcie śledzenia PTZ lub powiązanie zdarzenia z zewnętrznym systemem zabezpieczeń.
Inteligentne akcje wideo wspierają kompleksowe schematy reakcji. Na przykład wykrycie naruszenia perymetru może uruchomić procedurę zamknięcia, powiadomić ochronę i równolegle nagrać dowody. Ten sam przepływ pracy może eskalować dla różnych poziomów zagrożenia. Co ważne, Nx Witness umożliwia integracje, dzięki którym zdarzenia mogą zasilać istniejące systemy kontroli dostępu i alarmów. Pozwala to zespołom reagować na krytyczne zdarzenia w czasie rzeczywistym i utrzymywać jedno źródło prawdy dla incydentów.
Wydajność wykrywania zależy od modelu i sprzętu. Inferencja na brzegu często zapewnia średnie opóźnienie detekcji poniżej 300 ms, co jest wystarczająco szybkie dla automatycznego śledzenia PTZ i szybkich alertów. Do zadań kryminalistycznych zaawansowane wyszukiwanie obiektów i funkcje I-PRO ADVANCED OBJECT SEARCH pomagają analitykom odnaleźć incydenty w archiwach wideo. Ponadto wtyczka analityczna AI dla Nx może otagować obiekty i dostarczyć indeks przeszukiwalny, dzięki czemu śledczy mogą szybko znaleźć dopasowania.
Aby zmniejszyć liczbę fałszywych alertów, dostrój czułość i filtry klas oraz stosuj potwierdzenia wieloregularne. Na przykład wymagaj zarówno wykrycia ruchu, jak i obecności osoby przed podniesieniem alarmu. Używaj też progów ufności, aby unikać zdarzeń o niskiej pewności. Jeśli zespoły potrzebują niestandardowych klas obiektów — takich jak środki ochrony osobistej (PPE) czy konkretne typy pojazdów — Visionplatform.ai wspiera retrening i wdrażanie prywatnych modeli, aby wykrywania odpowiadały realnym potrzebom miejsca. Dzięki temu utrzymujesz dokładność i ograniczasz szumy w przepływach pracy.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
monitorowanie stanu: Zapewnienie niezawodności systemu
Niezawodność operacyjna zaczyna się od monitorowania stanu. Monitoruj metryki wydajności wtyczek, takie jak CPU, pamięć i czasy inferencji. Dane te pokazują, kiedy węzły zbliżają się do pojemności. Śledź też kontrole stanu kamer i węzłów brzegowych pod kątem czasu pracy, utraty pakietów i liczby klatek. Regularne kontrole wykrywają powszechne problemy, zanim wpłyną na pokrycie.
Skonfiguruj automatyczne powiadomienia, aby operatorzy otrzymywali alert, gdy urządzenia są offline lub gdy opóźnienie inferencji przekracza progi. Platforma Nx Witness wspiera reguły zdarzeń i powiadomienia. Dla bardziej zaawansowanego monitoringu stanu i przełączania awaryjnego włącz redundantne serwery multimediów i ustaw polityki failover. Dodatkowo cotygodniowe raporty konserwacyjne pomagają zespołom zauważać trendy i planować aktualizacje proaktywnie.
Ustawienia kamer wpływają na wydajność analityczną. Używaj spójnych częstotliwości klatek i zsynchronizowanego czasu w jednostkach KAMER IP, aby zapewnić niezawodne wykrywanie i precyzyjne osie czasu do celów kryminalistycznych. Aktualizuj też firmware kamer i urządzeń brzegowych. Aktualizacje często zawierają poprawki kodeków lub ONVIF, które poprawiają stabilność strumieni. Jeśli uruchamiasz serwery przyspieszone GPU, monitoruj ich wykorzystanie i temperatury, aby uniknąć dławienia.
Wreszcie, dokumentuj umowy SLA i runbooki na scenariusze degradacji usług. Monitorowanie stanu i możliwości przełączania awaryjnego zmniejszają przestoje i wspierają raportowanie na poziomie SOC. Visionplatform.ai uzupełnia te praktyki, przesyłając zorganizowane zdarzenia przez MQTT, tak aby pulpity operacyjne i systemy SCADA mogły konsumować dane typu „kamera jako czujnik”. Takie podejście poprawia zarówno bezpieczeństwo, jak i efektywność operacyjną.
skalowanie analityki wideo: Przygotowanie Nx Witness na przyszłość z AI i aktualizacjami wtyczek
Skalowanie analityki wymaga strategii poziomej i pionowej. Poziomo dodawaj węzły brzegowe, aby rozłożyć szczytowe obciążenia i lokalizować inferencję dla najbardziej obciążonych obszarów. Pionowo uaktualniaj do serwerów przyspieszonych GPU, gdy potrzebujesz złożonych modeli lub wyższej przepustowości. Nx Witness obsługuje rozproszone serwery multimediów, dzięki czemu możesz rozwijać się bez wymiany rdzeniowej infrastruktury.
Ciągłe doskonalenie ma znaczenie. Utrzymuj wtyczki zaktualizowane i dokonuj retreningu modeli na danych z miejsca, aby utrzymać dokładność. Na przykład retrening może zmniejszyć fałszywe wykrycia w unikalnych środowiskach, takich jak lotniska lub obiekty przemysłowe. Prognozy rynkowe uzasadniają ciągłe inwestycje: rynek analityki wideo opartej na AI prognozuje wzrost ze średniorocznym tempem przekraczającym 25% do 2025 r. (źródło). Dlatego planuj pojemność i cykle aktualizacji odpowiednio.
Aby integrować się bezproblemowo, korzystaj z API Nx i otwartych standardów. W ten sposób możesz łączyć zaawansowane przepływy pracy, archiwa wideo i aplikacje firm trzecich. Dla miejsc wymagających gotowości na unijną ustawę o AI, preferuj przetwarzanie on-prem lub na brzegu, aby zachować prywatność danych treningowych. Visionplatform.ai oferuje elastyczne strategie modelowe — użyj modelu bibliotecznego, popraw go lokalnymi danymi lub wytrenuj model szyty na miarę — wszystko w Twoim środowisku. To zachowuje zgodność i kontrolę.
Wreszcie utrzymuj mapę drogową aktualizacji funkcji. Śledź wydania od Network Optix i testuj aktualizacje wtyczek w środowisku staging przed wdrożeniem produkcyjnym. Jak zauważyła dr Emily Chen, „Integracja modeli uczenia głębokiego z platformami VMS takimi jak Nx Witness rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje wykorzystują dane wideo” (źródło). Podtrzymuj ten impet poprzez planowanie retreningu, walidację modeli i rozszerzanie analityki na nowe przypadki użycia, takie jak ANPR i wykrywanie PPE. Więcej o przypadkach użycia ANPR w hubach transportowych znajdziesz w przykładach ANPR (ANPR/LPR na lotniskach).
FAQ
Czym jest Nx Witness i jak odnosi się do analityki wideo opartej na AI?
Nx Witness to nowoczesny system zarządzania wideo zbudowany z myślą o elastyczności i integracji. Wspiera AI za pomocą wtyczek i interfejsów API, dzięki czemu zespoły mogą dodawać NARZĘDZIA ANALITYKI WIDEO i przekształcać wideo w użyteczne informacje.
Czy mogę uruchamiać modele AI w kamerach, czy potrzebny jest serwer?
Możesz uruchamiać modele na brzegu w wydajnych kamerach IP lub na lokalnych urządzeniach i serwerach. Inferencja na brzegu zmniejsza opóźnienia, podczas gdy serwery lub GPU radzą sobie z cięższymi modelami i analizami archiwalnymi.
Jak wtyczka CVEDIA-RT integruje się z Nx Witness?
Wtyczka Cvedia-RT instaluje się przez Menedżera Wtyczek Nx Witness i przekazuje metadane do serwera multimediów i klienta. Wymaga kluczy licencyjnych, zgodnego firmware i prawidłowych reguł strumieni, aby działać poprawnie.
Jak zmniejszyć liczbę fałszywych alertów z analityki wideo?
Używaj progów ufności, potwierdzeń wieloregularnych i modeli dostosowanych do danych z Twojego miejsca. Visionplatform.ai pomaga przez retrening modeli, aby dopasować je do specyficznych obiektów i zachowań na miejscu.
Jakie są kompromisy między przetwarzaniem na brzegu a chmurą?
Przetwarzanie na brzegu obniża opóźnienia i chroni prywatność, podczas gdy chmura oferuje skalowalną korelację i duże moce obliczeniowe. Wiele organizacji przyjmuje strategię hybrydową, aby zrównoważyć obie korzyści.
Jak szybko mogą być wykrycia i alerty w wdrożeniu na brzegu?
Pipeliny na brzegu często osiągają średnie opóźnienia detekcji poniżej 300 ms, co wspiera śledzenie PTZ i automatyczne alarmy. Wydajność zależy od złożoności modelu i sprzętu.
Czy Nx Witness obsługuje interfejsy API i SDK firm trzecich?
Tak, Nx Witness udostępnia API i SDK do integracji aplikacji firm trzecich, webhooków i systemów korporacyjnych. Pozwala to na przekazywanie zdarzeń i tworzenie niestandardowych przepływów pracy.
Jak monitorować stan wdrożenia analityki wideo?
Śledź CPU, pamięć, czas inferencji, czas pracy, utratę pakietów i liczbę klatek. Skonfiguruj automatyczne alerty na degradację i wykonuj cotygodniowe kontrole konserwacyjne, aby uniknąć niespodzianek.
Czy mogę użyć istniejących kamer z tymi rozwiązaniami AI?
Większość kamer ONVIF i RTSP działa z Nx Witness i wtyczkami analitycznymi. W razie potrzeby dostosuj ustawienia kamer dla kanałów analitycznych, aby zapewnić stabilną wydajność wykrywania.
Jak Visionplatform.ai pomaga w kwestiach zgodności i modelach niestandardowych?
Visionplatform.ai koncentruje się na wdrożeniach on-prem i na brzegu, dzięki czemu dane i modele pozostają pod kontrolą klienta. Platforma wspiera retrening na lokalnych danych, aby poprawić dokładność i dopasować się do wymogów regulacyjnych.
