AcuSense של Hikvision

טכנולוגיית AcuSense של Hikvision מטביעה אלגוריתמים של למידה עמוקה במצלמות אבטחה נבחרות ומקליטי וידאו כדי לזהות באופן אוטומטי בני אדם וכלי רכב באמצעות ניתוח וידאו בזמן אמת ולדחוף התראות מיידיות למכשירים הניידים של המשתמשים.

על ידי מזעור אזעקות שווא המופעלות על ידי בעלי חיים, עלים נופלים, גשם כבד וחפצים נעים אחרים, AcuSense מאפשרת לעסקים ולבעלי בתים למקד את משאבי האבטחה באיומים אמיתיים.

בינה מלאכותית קלה ובמחיר סביר הגיעה לשוק ההמוני ולמגוון רחב של משתמשים. המשיכו לקרוא כדי ללמוד עוד.

טכנולוגיית Hikvision AcuSense כוללת זיהוי אובייקטים מסווגים וניתוח למידה עצמית.

זיהוי אובייקט מסווג
ניתוח למידה עצמית

במעבדות של Hikvision, אלגוריתמי הלמידה העמוקה מותאמים לסווג אובייקטים בסרטונים לשלוש קטגוריות - בני אדם, כלי רכב ואחרים. לאחר מכן, המשתמשים יכולים להגדיר את האלגוריתמים לזהות באופן אוטומטי בני אדם, כלי רכב או שניהם בהתאם לדרישות הספציפיות שלהם, ולאחר מכן להודיע להם בזמן אמת.

טכנולוגיית AcuSense של Hikvision דוחפת את השימוש בזיהוי אובייקטים מסווגים למגוון רחב יותר ויותר של תרחישים עבור משתמשים.

טכנולוגיית Hikvision AcuSense מבצעת ארבע פונקציות עיקריות שניתן להשתמש בהן באופן עצמאי או בשילוב בהתבסס על הדרישות של האזור שיש להגן עליו.

Motion Detection 2.0

בני אדם ו/או כלי רכב בתצוגה של מצלמה מפעילים תגובה אוטומטית. פונקציה נטולת תצורה זו פועלת כברירת מחדל ומייצרת הרבה פחות אזעקות שווא מאשר זיהוי תנועה רגיל.

למדו עוד

ניתוח הגנה היקפית

מסיגי גבול מתגלים בהיקפים. התראות נשלחות למשתמשים באופן מיידי באמצעות התראות אפליקציה או הודעות קצרות. משתמשים יכולים להגדיר בצורה גמישה את אזור הזיהוי והכללים להגנה מותאמת אישית.

Live Guard

Live Guard מגיב לאירועי הסגת גבול עם אור מהבהב וצפירה הניתנת להתאמה אישית המובנית במצלמת האבטחה, ומתריעה לכל מסיג גבול שהוא נמצא במעקב וכבר זוהה.

חיפוש יעד מהיר

קטעי וידאו ממוינים ל"קבצי אדם" ו"קבצי רכב". זה מאפשר לבעלי בתים ולעסקים ללחוץ על קטגוריה ולהשתמש בפרטי זמן או מיקום כדי לאתר במהירות את הקליפ שהם רוצים.

אין פתרון אחד שמתאים לכולם לניתוח וידאו. הסיבה לכך היא שבסביבת רבות בעולם האמיתי יש לעתים קרובות אובייקטים שאינם מכוסים.

עם זאת, Hikvision מספקת ל-Self-Learning Analytics את גישת Learn-by-Example כדי לעזור למשתמשים לשפר באופן מתמיד את הדיוק של האלגוריתמים בתרחישי יישומים ספציפיים. משתמשים מסמנים את אזעקות השווא התכופות שנוצרות בתוך סצנה מסוימת, והאלגוריתמים ילמדו מהדוגמאות ויצמצמו שגיאות דומות בסבבי ההמשך של הפעלת אזעקה.

למידע נוסף