Systemy analityki wideo z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) stają się coraz bardziej popularne w firmach, instytucjach publicznych, sklepach czy na lotniskach. W przeciwieństwie do tradycyjnego monitoringu, nie ograniczają się one tylko do rejestrowania obrazu. Potrafią rozumieć to, co widzą – wykrywać ludzi, pojazdy, analizować zachowania, ostrzegać o zagrożeniach, a nawet generować raporty. 

W tym artykule przybliżamy, jak działa cały taki system – od kamer po algorytmy i sprzęt – oraz wyjaśniamy najważniejsze pojęcia i technologie w sposób prosty i zrozumiały. 

Jak działa system analityki wideo z AI? 

System AI do analityki wideo można porównać do „inteligentnego strażnika”, który obserwuje obraz z kamer i podejmuje decyzje w czasie rzeczywistym. Składa się on zazwyczaj z czterech głównych elementów: 

1. Kamery wideo 

2. Urządzenie przetwarzające 

3. Oprogramowanie AI  

4. Interfejs użytkownika  

1. Kamery wideo – oczy systemu 

Podstawą każdego systemu jest kamera – zwykle tzw. kamera IP, czyli kamera podłączona do sieci. Może to być standardowa kamera przemysłowa lub nowoczesna kamera z funkcjami noktowizji czy szerokiego kąta widzenia. Obraz z kamery przesyłany jest na żywo do systemu analizującego. 

Dobra wiadomość: większość nowoczesnych systemów analityki wideo może pracować z już istniejącymi kamerami, bez konieczności wymiany całej infrastruktury. 

2. Urządzenie przetwarzające – centrum obliczeniowe  

W systemach analityki wideo opartych na AI obraz z kamer jest przetwarzany klatka po klatce i zamieniany na dane numeryczne, które później mogą być analizowane przez modele uczenia maszynowego. Każda klatka to tak naprawdę macierz pikseli – czyli zbiór liczb reprezentujących intensywność światła i koloru.  

Obraz z kamer musi zostać przetworzony by oprogramowanie AI mogło go przeanalizować. Można to zrobić na trzy sposoby: 

• Na brzegu sieci (edge computing) – obraz przetwarzany jest lokalnie, na małym komputerze przy kamerze (np. specjalnym urządzeniu typu Jetson albo mini-PC). 

• Na serwerze wewnętrznym – proces wykonuje się na komputerze lub serwerze zainstalowanym w budynku firmy. 

• W chmurze (cloud computing) – obraz przesyłany jest do centrum danych przez Internet, gdzie działa analiza. 

Każde z tych rozwiązań ma swoje zalety: 

Edge: szybkość, niska latencja, prywatność (dane nie opuszczają budynku). 

Serwer lokalny: większa moc obliczeniowa, kontrola nad danymi. 

Chmura: skalowalność, łatwość wdrożenia i zarządzania. 

System może być też hybrydowy – część analizy lokalnie, część w chmurze. 

3. Oprogramowanie AI – mózg systemu 

Najważniejszym elementem systemu jest sztuczna inteligencja, która analizuje obraz z kamer i podejmuje decyzje. 

Co może wykrywać taki system? 

• Osoby, pojazdy, zwierzęta. 

• Ruch w zakazanych strefach. 

• Niebezpieczne zachowania (np. bójki, upadki). 

• Tłok, kolejki, brak kasku ochronnego itp. 

Jak to działa? 

Systemy analityki wideo oparte na sztucznej inteligencji przekształcają obraz z kamer – który dotąd był pasywnie nagrywany – w aktywną informację operacyjną. W uproszczeniu, oprogramowanie AI analizuje strumień wideo klatka po klatce, rozpoznając na nim obiekty, ruchy, zdarzenia i anomalie w czasie rzeczywistym. 

Proces działania takiego systemu wygląda najczęściej następująco: 

• Pozyskanie obrazu – kamera dostarcza strumień wideo, który jest dekodowany i przekazywany do analizy. Może to być analiza lokalna lub zdalna (na serwerze lub w chmurze). 

• Wstępne przetwarzanie – każda klatka wideo (np. 25 klatek na sekundę) jest konwertowana na serię danych numerycznych. System może najpierw ustabilizować obraz, odfiltrować szum, rozpoznać tło itp. 

• Detekcja obiektów i segmentacja – na klatkach system AI wykrywa i lokalizuje obiekty (np. ludzi, pojazdy, maszyny, paczki) oraz przypisuje im klasy. Wykorzystuje do tego tzw. modele głębokiego uczenia (deep learning), np. YOLO, SSD, EfficientDet, które zostały wcześniej wytrenowane na dużych zbiorach danych¹. 

• Śledzenie obiektów w czasie – AI analizuje ciągłość ruchu obiektów między klatkami, tworząc tzw. trajektorie (np. osoba A przeszła ze strefy X do Y w czasie Z). Dzięki temu możliwe jest wykrywanie zdarzeń – np. wejścia do zakazanej strefy, zatrzymania linii produkcyjnej czy zbyt długiego przebywania w danym obszarze. 

• Analiza kontekstowa i logika biznesowa – na podstawie wykrytych obiektów i zdarzeń, system może uruchamiać określone reguły lub alerty (np. brak kasku, przestój maszyny, nietypowy ruch w magazynie). Często działa w czasie rzeczywistym, reagując w ciągu milisekund. 

• Wizualizacja i eksport danych – wyniki analizy mogą być prezentowane w formie dashboardów, alertów, raportów lub eksportowane do innych systemów (ERP, MES, VMS) przez API. 

Co istotne, nowoczesne systemy AI nie bazują na prostym wykrywaniu ruchu, jak tradycyjne kamery – lecz potrafią rozumieć kontekst: odróżnić człowieka od cienia, rozpoznać, czy produkt jest uszkodzony, czy operator wykonuje poprawnie czynność. Uczą się także konkretnego środowiska – np. hal produkcyjnych czy magazynów – co zwiększa ich dokładność i odporność na fałszywe alarmy. 

AI „ogląda” każdą klatkę z wideo, rozpoznaje obiekty, śledzi je w czasie i wyciąga wnioski. Wszystko dzieje się automatycznie, często w czasie rzeczywistym (czyli od razu, bez opóźnień). To trochę tak, jakby system miał własne „oko” i „mózg” – patrzy na obraz i rozumie, co się dzieje. 

4. Interfejs użytkownika – panel zarządzania systemem 

Ostatnim elementem jest panel, przez który użytkownik widzi i zarządza systemem: 

• Podgląd kamer na żywo. 

• Lista wykrytych zdarzeń i alarmów. 

• Możliwość ustawienia reguł. 

• Raporty i statystyki. 

Interfejs może być dostępny przez przeglądarkę, telefon lub zintegrowany z systemem  VMS (Video Management System). 

Czy to działa z moją infrastrukturą? 

Tak! Współczesne systemy analityki wideo zostały zaprojektowane tak, by działały na bazie istniejących kamer i sieci. W wielu przypadkach wystarczy dołożyć jedno urządzenie analizujące i wdrożyć oprogramowanie AI. Nie trzeba wymieniać całego monitoringu – co oznacza niższe koszty i szybszy start. 

Podsumowanie 

Rozwiązania do analityki wideo z wykorzystaniem sztucznej inteligencji to obecnie jedne z najskuteczniejszych narzędzi wspierających bezpieczeństwo, operacje i zarządzanie w czasie rzeczywistym. Dzięki połączeniu obrazu z kamer z inteligentnym oprogramowaniem, możliwe jest nie tylko rejestrowanie tego, co się dzieje – ale rozumienie sytuacji i szybkie reagowanie. 

Co szczególnie istotne, te systemy: 

• działają automatycznie, bez konieczności stałego nadzoru człowieka, 

• potrafią analizować obraz na żywo, wykrywając konkretne zdarzenia i zachowania, 

• mogą być skalowane – od kilku kamer po setki, 

• pozwalają na dostosowanie do branży – inne reguły sprawdzą się w zakładzie produkcyjny, inne na osiedlu mieszkaniowym, a jeszcze inne w sklepie detalicznym. 

Dzięki możliwości pracy na różnych poziomach (lokalne urządzenia, serwery wewnętrzne, chmura), można dobrać architekturę do budżetu, wymagań prywatności i istniejącej infrastruktury. W wielu przypadkach nie trzeba wymieniać kamer – wystarczy integracja obecnych już urządzeń z oprogramowaniem AI do analizy obrazu, co znacząco obniża koszty wdrożenia. 

W efekcie otrzymujemy inteligentny system nadzoru, który: 

• zwiększa bezpieczeństwo ludzi i mienia, 

• wspiera codzienną operacyjność, 

• zmniejsza obciążenie zespołów ochrony, 

• dostarcza wartościowe dane do dalszej analizy. 

Analityka wideo z AI to nie przyszłość – to technologia, która już dziś realnie zmienia sposób, w jaki organizacje monitorują i zarządzają bezpieczeństwem i procesami. 

1. Efficient Object Detection with SSD and YoLO Models — A Comprehensive Beginner’s Guide (Part 3) | by Raghav Bali | TDS Archive | Medium ↩︎