Wprowadzenie
Czy monitoring może być czymś więcej niż tylko zapisem obrazu? Tak – pod warunkiem, że potrafi rozpoznawać zagrożenia, podejmować decyzje i działać w czasie rzeczywistym. W tym artykule pokażemy, jak działa nowoczesna analityka wideo oparta na sztucznej inteligencji, jak wygląda jej konfiguracja techniczna oraz integracja z systemami VMS. Wszystko z perspektywy praktycznej implementacji i użytkowania.
Dlaczego analiza wideo jest potrzebna?
Operator monitoringu, który przez kilka godzin obserwuje dziesiątki ekranów, nie jest w stanie wykryć każdego zagrożenia. Zmęczenie, spadek koncentracji i ludzki błąd sprawiają, że nawet najbardziej zaawansowany system CCTV może zawieść.
Analityka wideo rozwiązuje ten problem, przekształcając pasywny system monitoringu w aktywnego strażnika. Kamera staje się sensorem, a oprogramowanie analizujące obraz – cyfrowym operatorem, który nie śpi, nie mruga i działa 24/7. Dzięki temu zmienia się charakter pracy człowieka – z biernego obserwowania wielu ekranów, na pracę zadaniową, w której operator wykorzystuje swoje naturalne zdolności do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji w odpowiedzi na konkretne zdarzenia.
Rodzaje systemów analizy wideo
Zanim przejdziemy do technicznych szczegółów działania analityki AI, warto zrozumieć, że nie każdy system analizy wideo działa tak samo. Wyróżniamy trzy główne podejścia:
Analityka na kamerze
To najprostsze rozwiązanie – kamera sama analizuje obraz i generuje zdarzenia. Zaletą jest brak potrzeby dodatkowego sprzętu, ale wbudowane algorytmy są zazwyczaj bardzo podstawowe, ograniczone do detekcji ruchu, przekroczenia linii czy obecności ludzi. Ich skuteczność zależy od modelu kamery i warunków oświetleniowych.
Analityka na rejestratorze
W tym podejściu analizę prowadzi rejestrator – często oferując bardziej zaawansowane algorytmy niż kamera. Wadą jest ograniczenie do kamer danego producenta, co utrudnia modernizację i rozbudowę systemu. Dodatkowo moc obliczeniowa rejestratora musi być dzielona między wiele kanałów, co ogranicza skalowalność.
Analityka serwerowa (niezależna)
Najbardziej elastyczne rozwiązanie. Analityka działa na serwerze, niezależnie od producenta kamer. Wystarczy, że urządzenie dostarcza obraz – poprzez strumień RTSP, ONVIF lub integrację chmurową. Możemy użyć dowolnych kamer (nawet bardzo prostych) i budować jednolity system z różnorodnych źródeł. Taki serwerowy silnik AI daje też znacznie więcej opcji konfiguracji, uczenia modeli i integracji z zewnętrznymi systemami, np. Milestone XProtect.
Jak działa analityka wideo oparta na AI?
Konfiguracja systemu analityki wideo jest bardzo prosta, intuicyjna i szybka – nie wymaga specjalistycznej wiedzy programistycznej ani zaawansowanej integracji. Działanie nowoczesnej analityki można podzielić na kilka jasno określonych etapów. Wszystko zaczyna się od dodania źródła obrazu – może to być kamera IP w sieci lokalnej, zdalne źródło RTSP, rejestrator lub nawet zwykły plik wideo wgrany testowo. Kluczowe jest, aby dostarczany obraz był stabilny i dobrej jakości – tylko wtedy system AI będzie w stanie skutecznie analizować to, co się na nim znajduje.
Pierwszym krokiem konfiguracji jest wybór modelu analizy. Model to zestaw detektorów wyszkolonych na konkretnych klasach obiektów – takich jak osoby, pojazdy, zwierzęta, bagaż, narzędzia. W większości przypadków standardowy model wystarcza, ale jeśli wymagane są bardziej specjalistyczne detekcje (np. środki ochrony osobistej, palety, elementy ubioru), możliwe jest załadowanie modelu dostosowanego do danej branży.
Po wyborze modelu dobieramy tzw. silnik detekcji – czyli mechanizm decydujący, kiedy ma zostać wygenerowany alert. Może to być np. wykrycie obiektu w określonej strefie, przekroczenie wirtualnej linii, pojawienie się obiektu bez opiekuna (np. torby), czy też wykrycie ruchu w przeciwnym kierunku. To właśnie na tym etapie nadajemy analityce konkretne znaczenie.
Kolejnym krokiem jest zdefiniowanie obszaru, w którym ma działać analiza – tzw. Region of Interest (ROI). Z reguły wyklucza się z niego elementy tła, które mogą generować zakłócenia – niebo, drzewa, ruch drogowy w oddali. W ramach ROI rysujemy strefy detekcji, przypisujemy im nazwy i określamy, jakie obiekty mają być w nich rozpoznawane.
Następnie ustawiamy szczegółowe parametry działania. Najważniejszy z nich to próg Confidence – czyli poziom pewności, przy którym AI uznaje, że widzi właściwy obiekt. Im niższy próg, tym więcej detekcji, ale też większe ryzyko fałszywych alarmów. Przy zbyt wysokim – system może pomijać zdarzenia, które trudno rozpoznać z dużą pewnością. Oprócz tego można ustawić filtr rozmiaru obiektów (np. ignorowanie małych sylwetek w tle) oraz czułość reakcji, harmonogram aktywności czy czas trwania zjawiska.
Na końcu definiujemy sposób reakcji: czy analiza ma działać cały czas czy tylko w określonych godzinach, czy ma generować pojedynczy alert, czy reagować tylko na zestaw warunków (np. osoba + torba). System może wysłać powiadomienie do operatora, przekazać zdarzenie do systemu VMS (np. Milestone XProtect), uruchomić alarm lub zarejestrować zdarzenie w bazie danych.
Całość działa w czasie rzeczywistym. Kamera nie jest już tylko biernym źródłem obrazu – staje się czujnikiem zdarzeń, który nie tylko widzi, ale i rozumie, co się dzieje w monitorowanym obszarze.
Przykładowe scenariusze
-
Pozostawione obiekty – system analizuje czas, przez jaki dany obiekt (np. torba, paczka) pozostaje w miejscu bez właściciela. Po przekroczeniu ustawionego limitu generowany jest alert.
-
Weryfikacja PPE – analiza obecności środków ochrony osobistej, takich jak kaski czy kamizelki. W przypadku braku wymaganych elementów wyposażenia system informuje operatora.
-
Zliczanie obiektów – śledzenie i rejestrowanie liczby obiektów przekraczających wyznaczoną linię. Może dotyczyć np. wózków widłowych, pracowników, pojazdów.
-
Rozpoznawanie twarzy i LPR – identyfikacja osób oraz numerów rejestracyjnych pojazdów z porównaniem do zapisanych baz danych (np. lista pracowników, czarna lista, lista gości).
-
Detekcja intruza – wykrywanie nieautoryzowanego wejścia do stref chronionych, np. poza godzinami pracy lub przez nieuprawnione osoby.
-
Detekcja dymu i ognia – rozpoznawanie charakterystycznych wzorców dymu lub płomieni w polu widzenia kamery, co umożliwia szybszą reakcję niż w przypadku klasycznych czujników pożarowych.. Po przekroczeniu ustawionego limitu generowany jest alert.
Podsumowanie
Analiza wideo z AI to nie tylko „detekcja ludzi” – to kompleksowy system, który:
-
redukuje liczbę ekranów do obserwacji,
-
przekształca operatora w decyzyjnego analityka,
-
eliminuje błędy wynikające ze zmęczenia,
-
i działa w każdej branży: od przemysłu po transport.
Największa siła systemu? To nie kamera, tylko dobrze skonfigurowany algorytm i przemyślana logika.
Jeśli chcesz sprawdzić, jak taki system może działać w Twoim obiekcie – skontaktuj się z nami. Pomożemy dobrać odpowiedni zestaw narzędzi i stworzyć skuteczny scenariusz analityki.
