Deep Learning NVR Serisi

Yapay Zeka Tabanlı Ağ Video Kaydedici ve Video Analiz Platformları

SERİ HAKKINDA

IBBVision Deep Learning NVR Serisi, geleneksel ağ video kaydedici (NVR) çözümlerinin çok ötesine geçen, sahadan gelen görüntü akışlarını işleyen, analiz eden ve operasyonel süreçlere anlamlı veri sağlayan yapay zeka tabanlı video analiz platformları ailesidir. Sistemler, canlı kamera akışlarını eş zamanlı olarak yorumlarken, geçmiş kayıtları yeniden izleme ihtiyacı doğurmadan yapay zeka destekli sorgulama yöntemleriyle inceleyerek olay sonrası analiz süreçlerini hızlandırır ve operatör bağımlılığını önemli ölçüde azaltır.

Bu seri, farklı ölçeklerdeki güvenlik ihtiyaçlarına cevap verecek şekilde 8'den 64 kanala kadar gerçek zamanlı analiz yapabilen modelleri bünyesinde barındırır. Her model, kurumların büyüklüğüne ve ihtiyaçlarına göre ölçeklenebilir bir yapı sunar.

Seride Yer Alan Modeller:

• DLN 08 - 8 Kanal

• DLN 16 - 16 Kanal

• DLN 24 - 24 Kanal

• DLN 32 - 32 Kanal

• DLN 40 - 40 Kanal

• DLN 48 - 48 Kanal

• DLN 56 - 56 Kanal

• DLN 64 - 64 Kanal

Kullanım Amacı: Küçük ve orta ölçekli işletmelerden kurumsal tesislere, şube ofislerinden geniş kampüslere, showroom'lardan üretim sahalarına, depolardan alışveriş merkezlerine, site girişlerinden kritik altyapılara kadar her ölçekteki güvenlik ve operasyonel ihtiyaç için kompakt, maliyet etkin ve kurumsal düzeyde analiz altyapısı sunarak, güvenlik ve operasyonel süreçlerin akıllı ve veri odaklı bir şekilde yönetilmesini sağlamak.

Unutmayın: IBBVision Deep Learning NVR Serisi, yalnızca video kaydı yapan pasif cihazlar değildir. Aktif olarak görüntüyü işleyen, anlamlandıran ve aksiyon alınabilir içgörüler üreten akıllı platformlardır. Sistemler, kameralardan gelen görüntü akışlarını gerçek zamanlı analiz eder, alarmlar üretir, geçmiş kayıtlar üzerinde yapay zeka destekli sorgulamalar yapar ve operasyonel karar destek mekanizmalarına entegre olur.

Geleneksel gözetim sistemleri, yalnızca pasif kayıt yapma kapasitesine sahiptir. Güvenlik olayları sonrasında saatler süren manuel kayıt taramaları, operatör yorgunluğuna bağlı gözden kaçırmalar ve olay anında müdahale edilememesi gibi kritik zafiyetler barındırırlar. Deep Learning NVR Serisi bu sorunları ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır.

SİSTEMİN YAPISI

Deep Learning NVR Serisi, her biri belirli bir işlevi yerine getiren entegre katmanlardan oluşur. Bu katmanlı mimari, sistemin güvenilirliğini, verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini garanti eder.

A. Giriş Katmanı (Video Akışı)

Platform, RTSP protokolü üzerinden IP kameralardan gelen görüntü akışlarını alır.

• Kanal Kapasitesi: Modele bağlı olarak 8 ila 64 adede kadar IP kamera desteği

• Protokol: RTSP uyumluluğu, kamera markasından bağımsız çalışma

• Akış Yönetimi: Her kamera için bağımsız analiz kuyruğu ve kaynak tahsisi

• Genişletilebilirlik: Modüler yapı sayesinde kanal sayısı ihtiyaca göre artırılabilir

B. İşleme ve Analiz Katmanı (Yapay Zeka Motoru)

Sistemin temel zekasını oluşturan bu katman, gelen görüntü akışlarını eş zamanlı olarak işler ve analiz eder.

• Gerçek Zamanlı Analiz: Canlı akışlar üzerinde anlık nesne algılama ve davranış analizi

• Retrospektif Analiz: Geçmiş kayıtlar üzerinde yapay zeka destekli hedef arama

• Adaptif İşleme: Sahne yoğunluğuna göre kare işleme frekansını dinamik olarak dengeler

• Paralel Çıkarım: 64 kanala kadar eş zamanlı, gecikmesiz işleme kapasitesi

• Performans Modları: Düşük gecikmeli, doğruluk odaklı veya kaynak tasarruflu çalışma modları arasında dinamik geçiş

C. Alarm ve Olay Yönetimi Katmanı

Analiz sonuçlarını anlamlandıran ve operatöre ulaştıran katmandır.

• Alarm Motoru: Olayları zaman, bölge ve kamera bazında değerlendirir

• Önceliklendirme: Kritik olaylar öncelikli olarak işlenir ve operatöre iletilir

• Bildirim Mekanizmaları: Görsel işaretleme, anlık operatör bildirimi, webhook entegrasyonu, sesli uyarı

• Hızlı Geri Sarma: Alarm ile ilgili ana doğrudan erişim

• Görev Atama: Operatörler arasında alarm bazlı görev dağılımı

D. Depolama ve Arşivleme Katmanı

Video kayıtlarının ve analiz metaverilerinin güvenli bir şekilde saklandığı katmandır.

• Video Depolama: Tüm kanallara kesintisiz kayıt

• Metaveri Depolama: Nesne özellik vektörleri, zaman damgaları, olay kayıtları

• Hızlı Erişim: Özellik vektörleri üzerinden saniyeler içinde hedef sorgulama

• Veri Güvenliği: Şifreleme ve yedekleme mekanizmaları

E. Yönetim ve Raporlama Katmanı

Sistemin yapılandırıldığı, izlendiği ve işletme kararlarına veri ürettiği katmandır.

• Yönetim Paneli: Kamera bazlı analiz yoğunlukları, alarm dağılımları, model performans metrikleri

• Raporlama: Risk yoğunluğu haritaları, olay analizleri, operasyonel planlama verileri

• Entegrasyon: REST servis çıkışları, webhook, üçüncü parti VMS/CMS entegrasyonu

• Kullanıcı Yönetimi: Rol ve yetki tabanlı erişim kontrolü

NASIL ÇALIŞIR?

Deep Learning NVR Serisi'nin çalışma prensibi, sürekli ve otomatik bir veri akışı döngüsü üzerine kuruludur:

1. Video Alımı: IP kameralardan RTSP protokolü ile görüntü akışları alınır. Her kanal, bağımsız olarak işlenir.

2. Ön İşleme: Gelen görüntü kareleri, zaman damgası ile işaretlenir ve analiz motoruna iletilir. Sistem, sahne yoğunluğuna göre kare işleme frekansını dinamik olarak dengeler.

3. Gerçek Zamanlı Yapay Zeka Analizi: Her kamera üzerinde bağımsız çalışan analiz motorları, nesne algılama, insan ve araç tespiti, çoklu hedef takibi, alan ihlali tespiti, yoğunluk ve hareket analizi gibi işlemleri gerçekleştirir.

4. Alarm Üretimi: Tespit edilen anormallikler, önceden tanımlanmış kurallar ve ilgi bölgeleri (ROI) ile karşılaştırılır. Eşik değerler aşıldığında alarm üretilir ve önceliklendirilmiş bir alarm akışı oluşturulur.

5. Bildirim ve Müdahale: Alarmlar; görsel işaretleme, anlık operatör bildirimi ve webhook üzerinden üçüncü parti sistemlere iletilir. Operatör, alarm ile ilgili ana doğrudan erişim sağlayarak hızlı müdahale edebilir.

6. Metaveri Oluşturma ve Depolama: Analiz sürecinde üretilen nesne özellik vektörleri, zaman damgaları ve olay kayıtları, video ile birlikte güvenli bir şekilde depolanır.

7. Retrospektif Sorgulama: Kullanıcı, geçmiş kayıtlar üzerinde yapay zeka destekli hedef arama gerçekleştirebilir. Belirli bir kişinin hangi alanlarda göründüğü, bir aracın hangi kameralardan geçtiği veya bir yüzün hangi zaman aralıklarında algılandığı, saniyeler içerisinde sorgulanabilir.

8. Raporlama: Sistem, güvenlik ve operasyon ekiplerine karar destek sağlayan ölçülebilir veriler üretir. Alarm dağılımları, model performans metrikleri ve risk yoğunluğu haritaları raporlanabilir.

Tüm bu süreçler, operatör müdahalesi gerektirmeden, 7/24 kesintisiz olarak yürütülür.

TEMEL ÖZELLİKLER VE YETENEKLER

Kanal Kapasitesi ve Optimize İşleme Mimarisi

Platform, modele bağlı olarak 8 ila 64 IP kameradan gelen görüntü akışlarını işler ve kaydeder.

• Bağımsız Analiz Kuyrukları: Her kamera için bağımsız analiz kuyruğu bulunur

• Dinamik Kaynak Tahsisi: İşlem kaynakları kamera özelinde atanır

• Adaptif Kare İşleme: Sahne yoğunluğuna göre kare işleme frekansı dengelenir

• Düşük Gecikme: Gecikme oluşmadan, kesintisiz analiz akışı

• Zamanında Alarm: Alarm üretimi gecikmeden gerçekleştirilir

• Kayıt Sürekliliği: Analiz yoğunluğundan bağımsız olarak kayıt kesintisiz devam eder

• Modüler Genişleme: 8'den 64 kanala kademeli ve maliyet etkin ölçeklenme

Gerçek Zamanlı Yapay Zeka Tabanlı Video Analizi

Her kamera üzerinde bağımsız olarak çalışan analiz motorları, aşağıdaki yetenekleri sunar:

• Nesne Algılama: İnsan, araç ve diğer nesnelerin tespiti

• Çoklu Hedef Takibi: Birden fazla nesnenin eş zamanlı izlenmesi

• Kişi Bazlı İzleme: Belirli kişilerin kamera görüş alanı içerisinde takibi

• Alan İhlali Tespiti: Yetkisiz alan giriş/çıkışlarının tespiti

• Yoğunluk Analizi: Belirli alanlardaki insan/araç yoğunluğunun ölçümü

• Hareket Analizi: Anormal veya beklenmeyen hareket desenlerinin tespiti

• Yüz Analizi: Yüz algılama ve tanıma (opsiyonel)

• Araç-Yaya Ayrımı: Trafik akışının detaylı analizi

• Performans Modu: Kaynak kullanımı ve sahne karmaşıklığına göre performans odaklı veya kaynak tasarruflu çalışma modları arasında otomatik geçiş

Geçmiş Kayıt Üzerinden Yapay Zeka Analizi (Retrospektif AI)

Deep Learning NVR Serisi, yalnızca canlı akışları analiz etmekle sınırlı değildir:

• Özellik Vektörü Tabanlı Sorgulama: Kayıt sırasında üretilen embedding'ler üzerinden hızlı arama

• Hedef Arama: Belirli bir kişinin hangi alanlarda göründüğünün tespiti

• Araç Takibi: Bir aracın hangi kameralardan geçtiğinin belirlenmesi

• Zamansal Sorgulama: Belirli zaman aralıklarında algılanan yüz veya nesnelerin tespiti

• Manuel Tarama İhtiyacının Azaltılması: Saatler süren manuel kayıt izleme yerine saniyeler içerisinde sonuç

• Olay Sonrası Analiz Hızı: Kritik olaylarda anında erişim ve hızlı inceleme

Çok Katmanlı Güvenlik ve Davranış Analizi

Platform, güvenlik odaklı çok çeşitli analiz senaryolarını destekler:

• Şüpheli Nesne Tespiti: Terk edilmiş veya şüpheli nesnelerin algılanması

• Olağan Dışı Hareket Algısı: Anormal koşu, kaçış veya yön değiştirme hareketlerinin tespiti

• Yetkisiz Alan Erişimi: Yasak bölgelere giriş/çıkış tespiti

• Kişisel Koruyucu Ekipman Denetimi: İş güvenliği ekipmanları (kask, yelek vb.) kullanımının denetlenmesi

• Ters Yön Hareketi: Tek yönlü alanlarda ters yönde hareket eden nesnelerin tespiti

• Araç-Yaya Ayrımı: Araç ve yaya trafiğinin ayrı ayrı analiz edilmesi

• Yoğunluk Analizi: Belirli bölgelerdeki anlık ve periyodik yoğunluk ölçümleri

• Riskli Hareket Algısı: Düşme, kavga, ani hareketlenme gibi riskli durumların tespiti

• Kuyruk ve Bekleme Analizi: Hizmet noktalarındaki bekleme sürelerinin ölçümü

Kuruma Özel Model Geliştirme ve Entegrasyon

Deep Learning NVR platformu, kurumların operasyonel ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir:

• Özel Model Kapasitesi: DLN 08'de 10, DLN 64'te 20 adede kadar özel yapay zeka modeli sisteme eklenebilir

• Model Yaşam Döngüsü: Veri toplama, etiket doğrulama, performans ölçümü ve sürüm kontrollü dağıtım aşamalarını kapsar

• Sektörel Özelleştirme: Sektöre özgü risk senaryolarının güvenli ve kontrollü biçimde sisteme entegrasyonu

• Güvenli Dağıtım: Kontrollü sürüm yönetimi ile güvenli model dağıtımı

• Örnek Senaryolar:

  • Belediye uygulamalarında saha deformasyonları

  • Üretim hatlarında yanlış parça yerleşimi

  • Enerji sahalarında tehlikeli alan yaklaşımları

  • AVM ortamlarında şüpheli paket türleri

ROI (Region of Interest) Tabanlı Önceliklendirme

• İlgi Bölgesi Tanımlama: Her kamera için kritik ve kritik olmayan bölgeler tanımlanabilir

• Kaynak Optimizasyonu: Kritik noktalarda analiz yoğunluğu artırılır, önemsiz bölgelerde işlem yükü azaltılır

• Yanlış Alarm Oranının Düşürülmesi: Önemsiz bölgelerdeki hareketler alarm üretimini tetiklemez

• Hassasiyet Ayarları: Bölge bazında farklı hassasiyet seviyeleri tanımlanabilir

Alarm ve Olay Yönetim Katmanı

Sistem tarafından üretilen alarmlar, aşağıdaki yeteneklerle desteklenir:

• Görsel İşaretleme: Olayın gerçekleştiği anın görsel olarak işaretlenmesi

• Anlık Operatör Bildirimi: Olay anında operatöre bildirim gönderilmesi

• Sesli Uyarı: Kritik olaylarda sesli alarm

• Olay Kaydı: Tüm alarmların ve ilişkili metaverilerin kaydedilmesi

• Hızlı Geri Sarma: Alarm ile ilgili ana doğrudan erişim

• Görev Atama: Alarmların operatörler arasında dağıtılması

• Otomatik Kayıt Tetikleme: Alarm durumunda otomatik kayıt başlatma

• Alarm Geçmişi Raporlaması: Tüm alarmların raporlanabilir ve görev bazlı operasyon süreçlerine entegre edilebilir olması

Raporlama ve Analitik İzleme Paneli

Platform, karar destek sağlayan ölçülebilir veriler üretir:

• Kamera Bazlı Analiz Yoğunlukları: Hangi kameraların ne yoğunlukta analiz edildiği

• Alarm Dağılımları: Zaman, bölge ve kamera bazında alarm analizleri

• Model Performans Metrikleri: Yapay zeka modellerinin doğruluk ve performans ölçümleri

• Risk Yoğunluğu Haritaları: Tesisteki risk dağılımının görselleştirilmesi

• Operasyonel Planlama: Üretilen verilerin işletme kararlarında kullanılması

• Önleyici Güvenlik Planlaması: Tespit edilen risklere göre önleyici tedbirlerin alınması

• Kamera Yerleşim Optimizasyonu: Analiz verilerine göre kamera konumlandırma iyileştirmeleri

TEKNİK MİMARİ VE İŞLEME PIPELINE'I

Sistem mimarisi, aşağıdaki bileşenler üzerine kurgulanmıştır:

ENTEGRASYON VE SİSTEM UYUMLULUĞU

Deep Learning NVR Serisi, aşağıdaki entegrasyon yeteneklerini sunar:

• Kamera Bağımsızlığı: IP kamera markalarından bağımsız RTSP uyumluluğu

• VMS Entegrasyonu: Üçüncü parti Video Yönetim Sistemleri ile entegrasyon

• CMS Entegrasyonu: Üçüncü parti Merkezi Yönetim Sistemleri ile entegrasyon

• REST Servis Çıkışları: REST tabanlı servis çıkışları ile sistem verilerinin dışa açılması

• Webhook Desteği: Webhook destekli alarm entegrasyonları

• Özel Entegrasyon: İhtiyaç halinde özel entegrasyon geliştirme imkanı

• Standart Protokol Desteği: Endüstri standartlarına uyumluluk

ÖNE ÇIKAN KULLANIM ALANLARI

Deep Learning NVR Serisi, aşağıdaki alanlarda güvenlik ve operasyonel süreçlerin yapay zeka ile desteklenmesini sağlar:

Küçük ve Orta Ölçekli Çözümler (DLN 08-24)

• Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler: Maliyet etkin, kurumsal düzeyde güvenlik analizi

• Perakende Mağazaları ve Butikler: Müşteri davranış analizi, hırsızlık önleme

• Şube Ofisleri ve Banka Şubeleri: Personel ve ziyaretçi güvenliği, yetkisiz alan denetimi

• Depo ve Lojistik Birimleri: Personel ve araç takibi, iş güvenliği denetimi

• Site ve Apartman Girişleri: Giriş-çıkış kontrolleri, şüpheli şahıs tespiti

• Okul ve Eğitim Kurumları: Öğrenci ve ziyaretçi güvenliği, yetkisiz alan erişim denetimi

• Showroom ve Sergi Alanları: Ziyaretçi yoğunluğu analizi, değerli ürün güvenliği

• Otopark Giriş-Çıkış Noktaları: Araç takibi, plaka tanıma (opsiyonel), ters yön tespiti

Kurumsal ve Geniş Ölçekli Çözümler (DLN 32-64)

• Kurumsal Kampüsler ve Büyük Ölçekli Tesisler: Kapsamlı güvenlik ve operasyonel analiz

• Belediye ve Kamu Alanları: Şehir güvenliği, trafik analizi, kalabalık yönetimi

• Çok Girişli Bina ve Alışveriş Merkezleri: Ziyaretçi yönetimi, güvenlik optimizasyonu

• Üretim ve Kalite Kontrol Hatları: Üretim süreçlerinin izlenmesi, kalite kontrol

• Enerji Sahaları ve Kritik Altyapı Bölgeleri: Tehlikeli alan denetimi, güvenlik izleme

• Havaalanları ve Limanlar: Terminal güvenliği, araç ve yaya trafiği yönetimi

• Spor Tesisleri ve Konser Alanları: Kalabalık yoğunluğu, güvenlik riski tespiti

• Hastaneler ve Sağlık Kampüsleri: Personel ve hasta takibi, güvenlik denetimi

TEKNİK ÖZELLİKLER

---

MODELLER ARASI KARŞILAŞTIRMA

SIK SORULAN SORULAR

Soru 1: Deep Learning NVR Serisi, yalnızca video kaydı yapar mı?

Cevap: Hayır. Seri, geleneksel NVR'lerden farklı olarak, video kaydının yanı sıra gerçek zamanlı yapay zeka analizi, geçmiş kayıtlar üzerinde yapay zeka destekli sorgulama ve alarm/olay yönetimi sunan akıllı bir video analiz platformudur.

Soru 2: Hangi marka kameraları destekler?

Cevap: Deep Learning NVR Serisi, RTSP protokolü ile görüntü akışı gönderebilen tüm IP kameraları destekler. Kamera markasından bağımsız olarak çalışabilir.

Soru 3: Hangi modeli seçmeliyim?

Cevap: Seçim, kurumunuzun büyüklüğüne, kamera sayısına ve analiz ihtiyaçlarına bağlıdır. 8 kameralı bir sistem için DLN 08 yeterliyken, 64 kameralı bir kurumsal tesis için DLN 64 uygundur. İhtiyaçlarınız doğrultusunda kademeli olarak ölçeklenebilirsiniz.

Soru 4: Yapay zeka analizi canlı akışlarda mı yoksa kayıtlı görüntülerde mi çalışır?

Cevap: Her ikisinde de. Seri, canlı kamera akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz ederken, aynı zamanda geçmiş kayıtlar üzerinde de yapay zeka destekli hedef arama (retrospektif analiz) gerçekleştirebilir.

Soru 5: Sisteme kurumuma özel bir analiz modeli ekleyebilir miyim?

Cevap: Evet. Platform, operasyonel ihtiyaçlarınıza göre DLN 08'de 10, DLN 64'te 20 adede kadar özel yapay zeka modelinin sisteme eklenmesine olanak tanır.

Soru 6: Alarmlar nasıl yönetilir ve operatöre bildirilir?

Cevap: Sistem tarafından üretilen alarmlar; görsel işaretleme, anlık operatör bildirimi, sesli uyarı ve webhook entegrasyonu ile üçüncü parti sistemlere iletilir. Alarmlar, zaman, bölge ve kamera bazında önceliklendirilir.

Soru 7: Sistem uzun süreli kullanımda performans kaybı yaşar mı?

Cevap: Hayır. Seri, kamera bazlı kaynak tahsisi ve adaptif kare işleme yaklaşımı sayesinde, sahne yoğunluğu değişse dahi uzun süreli operasyonlarda stabil performans gösterir.

Soru 8: Üçüncü parti güvenlik yazılımları ile entegre çalışabilir mi?

Cevap: Evet. Seri, REST tabanlı servis çıkışları, webhook destekli alarm entegrasyonları ve standart protokol desteği ile üçüncü parti VMS (Video Yönetim Sistemi) ve CMS (Merkezi Yönetim Sistemi) çözümleri ile entegre çalışabilir.

Soru 9: Modeller arasında yükseltme mümkün müdür?

Cevap: Evet. Seri, modüler yapısı sayesinde ihtiyaç halinde daha yüksek kanal kapasitesine sahip bir modele yükseltilebilir. Bu, kurumların büyüme süreçlerinde maliyet etkin bir şekilde ölçeklenmelerini sağlar.

Soru 10: Sistem hangi iş güvenliği senaryolarını destekler?

Cevap: Sistem, kişisel koruyucu ekipman denetimi (kask, yelek, gözlük vb.), riskli hareket algısı (düşme, ani hareketlenme), tehlikeli alan yaklaşımı, yetkisiz alan erişimi ve iş sağlığı güvenliği odaklı birçok senaryoyu destekler.

IBBVision Deep Learning NVR Serisi, geleneksel pasif gözetim anlayışını dönüştüren, aktif olarak görüntüyü işleyen, anlamlandıran ve operasyonel süreçlere değer katan, yapay zeka tabanlı ölçeklenebilir bir video analiz platformları ailesidir. 8'den 64 kanala kadar değişen modelleriyle, küçük işletmelerden kurumsal tesislere kadar her ölçekteki güvenlik ve operasyonel ihtiyaca cevap verir. Gerçek zamanlı analiz, retrospektif sorgulama, özel model entegrasyonu, çok katmanlı güvenlik analizi ve kapsamlı raporlama özellikleriyle, güvenlik ekiplerine proaktif müdahale imkanı sunarken, işletme yöneticilerine veri odaklı karar alma yeteneği kazandırır.