Das Rathaus dieser touristischen Stadt an der Costa Dorada in Tarragona hat diesem Spezialisten das Projekt zur Überwachung und Sicherstellung der Beachtung von Gesundheitsempfehlungen für den physischen Zustrom und die Entfernung im öffentlichen Raum gegeben..

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Das Sicherheitssystem für die Kontrolle der Kapazität der Strände dieser tarraconischen Stadt, vergeben an Versorgung durch die Rathaus von Salou, Ende Juni letzten Jahres in die Testphase, besteht aus der Installation von 22 Sensoren auf Basis intelligenter Videoüberwachungskameras Bosch, die in Echtzeit die Menschen zählen, die in der Arena sind.

Diese Systeme wurden an acht Stränden und Buchten in Salou eingesetzt, um die Kapazitäten zu überwachen und sicherzustellen, dass die Empfehlungen der WHO zur sozialen Entfernung zur COVID-19-Prävention eingehalten werden., sowie die Anordnungen des Gesundheitsministeriums in Bezug auf die Wiedereröffnung der Strände und den Transit und Aufenthalt in ihnen.

blankDas Kontrollsystem wird einen neuen Informationskanal über den Zustand der Besetzung der Strände füttern, einladende Verantwortung für den Einsatz, um Massen zu verhindern und zu verhindern, zusätzlich zur Erleichterung der Organisation und des Managements zur Gewährleistung der Gesundheitssicherheit und des Schutzes von Nutzern/Badegästen.

Um dies zu tun, Das System basiert auf fortschrittlicher Technologie, nicht intrusiv gegenüber Intimität, da Kamerasensoren kein tatsächliches Bild aufzeichnen oder übertragen, aber analysieren Sie es, um eine Anzahl von Personen in einem bestimmten Bereich zu erhalten.

Die Kameras des Bosch-Herstellers verfügen über künstliche Intelligenz und, durch Bewegungsanalyse, Mithilfe von Formen und anderen Parametern können Sie ermitteln, wie viele Personen sich in einem abgegrenzten Bereich innerhalb Ihres Ansichtsbereichs befinden (einen Radius von 150 Meter).

blankIn Salous Fall, die längsten Strände, wie die von Levante und Westeros (Llevant und Ponent), werden in virtuelle Zonen unterteilt, um die Besetzung nach Sektoren zu kontrollieren und somit schätzungen der.

Die integrierte Deep Learning-Technologie ermöglicht es diesen Sensoren, "trainiert" und immer genauer in der Differenzierung zu sein, unabhängig davon, ob sie eine Person sind oder nicht. Nach den ersten Tagen der Nutzung, Falschpositives wird durch Schatten oder ähnliche Formen wie eine Person vermieden, leichteres Identifizieren von Personen, die nicht in Bewegung sind oder hinter einem Element oder Objekt platziert wurden, wie ein Regenschirm.

Metadaten, die in Echtzeit von allen von Abast installierten IoT-Sensoren abgerufen werden, werden an die Konsistoriumsinformationssysteme übertragen, wo sie in eine GIS-Lösung integriert werden, damit sie von den Nutzern über das Web eingesehen werden können, Keine Notwendigkeit, App herunterzuladen, über eine dreifarbige Karte angezeigt werden (Grün, orange und rot) Angabe des Kapazitätsschwellenwerts.


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Von • 6 Jul, 2020
• Abschnitt: Fallstudien, Zugriffssteuerung, HERVORGEHOBENE FALLSTUDIE, HAUPTHIGHLIGHT, Erkennung, Städtische Sicherheit, Dienstleistungen, Videoüberwachung