VAIBS introduceert Vaidio 10.0. Deze nieuwe release richt zich vooral op het efficiënter verwerken van videobeelden, het eenvoudiger opschalen van grote installaties en het nauwkeuriger beoordelen van meldingen. Daarnaast introduceert deze versie nieuwe mogelijkheden voor het analyseren van eerder opgenomen videobeelden en het inzetten van Video Language Models als extra controlelaag.

Een belangrijke verbetering binnen de release is de efficiëntere verwerking van videostreams. Vaidio 10.0 werkt namelijk, afhankelijk van de gebruikte hardware en configuratie, tot drie keer efficiënter, belooft VAIBS. Dat betekent dat een server meer camera’s en analyses gelijktijdig kan verwerken. Eindgebruikers kunnen hun bestaande hardware daardoor beter benutten of bij nieuwe projecten met minder server- en GPU’-kracht dezelfde capaciteit realiseren.
Vooral bij grootschalige installaties kan dit een belangrijk verschil maken. Denk bijvoorbeeld aan luchthavens, gemeenten, industriële locaties, winkelketens en meldkamers waar honderden of zelfs duizenden camerastreams worden geanalyseerd.

Ondersteuning voor nieuwste NVIDIA-hardware

Vaidio 10.0 ondersteunt ook nieuwe NVIDIA-architecturen, waaronder Blackwell en Grace Hopper. Daarmee is het platform voorbereid op de nieuwste generatie AI-hardware. Deze ondersteuning is met name interessant voor organisaties die grote aantallen camera’s willen aansluiten of meerdere zware Vision AI-toepassingen tegelijkertijd willen gebruiken. Bestaande hardware blijft uiteraard bruikbaar, maar nieuwe installaties kunnen profiteren van de extra rekenkracht en efficiëntie van deze generatie GPU’s.

Een schaalbaardere platformarchitectuur

Ook aan de technische architectuur van Vaidio is gewerkt. Het platform beweegt verder richting een modulaire multi-containerarchitectuur. Hierbij worden verschillende onderdelen van de software verdeeld over afzonderlijke containers.
Dat klinkt technisch, maar het voordeel is eenvoudig: onderdelen van het platform kunnen gemakkelijker afzonderlijk worden beheerd, onderhouden en opgeschaald. Wanneer bijvoorbeeld extra capaciteit nodig is voor videoanalyse, hoeft niet automatisch het volledige platform te worden uitgebreid. Dit maakt Vaidio beter geschikt voor grote cloudomgevingen, Kubernetes-installaties en organisaties met meerdere servers of locaties.

Opgenomen videobeelden achteraf analyseren

Het analyseren van opgenomen videobeelden was binnen Vaidio al mogelijk. Gebruikers konden voorheen videobestanden handmatig uploaden en deze vervolgens laten analyseren of doorzoeken op bijvoorbeeld personen, voertuigen, objecten, gedragingen en specifieke incidenten.
Met Recorded Video Analysis wordt dit proces eenvoudiger. Vaidio kan opgenomen beelden nu rechtstreeks vanuit een gekoppelde NVR ophalen en achteraf analyseren. Het handmatig exporteren en uploaden van videobestanden is daardoor niet langer nodig. Dit maakt het eenvoudiger om historisch beeldmateriaal te onderzoeken. De analyse kan bovendien worden uitgevoerd op momenten waarop de server minder zwaar wordt belast, bijvoorbeeld ’s nachts. Zo wordt de beschikbare hardware efficiënter over de dag gebruikt.

Vaidio Vista controleert meldingen op context

Een van de opvallendste vernieuwingen is Vaidio Vista. Deze toepassing gebruikt een Vision Language Model om meldingen uit de reguliere videoanalyse verder te beoordelen. De bestaande analytics van Vaidio voeren daarbij eerst de snelle detectie uit. Zodra er mogelijk iets gebeurt, kan Vista de situatie uitgebreider bekijken en beoordelen of de melding daadwerkelijk relevant is. Detecteert het systeem bijvoorbeeld een persoon die op de grond ligt? Dan kan Vista helpen bepalen of er mogelijk sprake is van een val, of dat de persoon aan het sporten of werken is.
Op deze manier wordt niet alleen gekeken naar het aanwezige object, maar ook naar de bredere context van de situatie. Dat kan helpen om het aantal onnodige meldingen verder te verminderen en centralisten direct meer informatie te geven.
Het voordeel van deze aanpak is dat een zwaar Vision Language Model niet continu op iedere camera hoeft mee te kijken. Het wordt alleen ingezet wanneer extra verificatie nodig is. Zo combineert Vaidio de snelheid van traditionele Video AI Analytics met het bredere begrip van generatieve AI.

Centraal zoeken binnen grotere installaties

Ook het Vaidio Command Center is uitgebreid. Binnen omgevingen met meerdere Vaidio-servers en locaties kunnen gebruikers eenvoudiger vanuit één centrale omgeving werken. Denk daarbij aan het bekijken van livebeelden, het terugzoeken van opgenomen video, het controleren van de status van camera’s en het uitvoeren van zoekopdrachten over meerdere camera’s en locaties. Dit maakt het beheer overzichtelijker voor organisaties die hun cameratoezicht over verschillende gebouwen, vestigingen of regio’s hebben verdeeld.

Nieuwe integraties en verbeterde Crowd Detection

Vaidio 10.0 voegt daarnaast nieuwe en/of verder uitgebreide integraties toe met March Networks en VDG Sense. Organisaties die deze videomanagementsystemen gebruiken, kunnen Vaidio hierdoor eenvoudiger aan hun bestaande video-infrastructuur koppelen.
Ook de objectondersteuning binnen Crowd Detection is uitgebreid. Hierdoor kan het platform drukte en menigten in meer situaties en met meer objecttypen analyseren.

Klaar voor grotere Vision AI-omgevingen

Concluderend zet Vaidio 10.0 vooral een stap op het gebied van capaciteit, schaalbaarheid en intelligente verificatie. Het platform kan meer videobeelden verwerken, opgenomen materiaal achteraf analyseren en meldingen met behulp van Vision Language Models nauwkeuriger beoordelen. Daarmee ontwikkelt Vaidio zich verder van een platform voor afzonderlijke videoanalytics naar een brede Vision AI-oplossing voor live monitoring, onderzoek, verificatie en operationeel inzicht.

Meer informatie is te vinden op de website.