Dallmeier分析视频技术如何变得越来越智能

德国制造商 达米尔 详细说明视频监视, 视频分析, 特别是基于AI, 它在各种领域的公司中的应用中变得越来越重要.

vivenoguridad技术越来越远 接近智能系统的“经典监视”, 他们从下划线 达米尔. 通过有效的视频分析和AI的使用, 相机和管理系统不再限于提供图像, 但是积极支持用户工作.

在视频监视中, 视频分析越来越重要. 技术, 特别是在他里面 基于AI的视频分析, 正在迅速发展: 除了保存光学测试, 通过此技术，用户有更多的自动或半自动化分析图像数据分析.

“刹车”男人

可以实时执行视频监视事件的分析, 例如, 当控制公共场所或, 后验, 如果他们必须将自己限制在围绕犯罪的事件中.

传统上, 视频图像的评估和评估是人类进行的, 就是说, 由监视中心的操作员. 当他们从达尔梅尔指出时, 这里的挑战是，当一个人分析视频时，他只能以正常的速度进行 (在快速前进模式下否). 分析几个平行视频似乎也很困难.

在“辅助”

如果是 数百台相机的录音, 可能几天甚至几周, 纯粹的“人类”过程很快达到了其性能限制, 在可用的人事资源方面和, 当然, 海岸.

如今, 视频分析中有一个软件，可以积极支持研究人员和紧急服务. 在此过程中，人工智能技术越来越多地被使用.

原则, 相机非常适合作为“光学传感器” 捕获此类分析数据: 从复杂的环境中提取几乎没有更好的方法, 努力相对较少, 视频图像提供的各种数据. 录音, 作为法院的证据, 例如, 它们包括在内.

在支持AI的支持下，视频分析的可能性各不相同: “人群分析” 计算人或物体, 例如, 为了确保大事上的安全保障或如果乘客太多等待，请在机场开设另一个柜台.

“船舶检测” 它允许认识小船，以防止港口和炼油厂的恐怖分子或安全袭击与puerto Petrolero.

So -called “智能搜索”技术 他们帮助根据某些特征找到人或对象, 像外衣的颜色, 以及几个“入侵检测”系统通过区分错误警报和实际危害来改善财产保护.

外围保护

沿周长的狭窄条纹监视, 喜欢栅栏, 建筑物或街道, 通常称为“无菌区域”, 它是对物理安全最苛刻的要求之一.

到目前为止, 视频系统, 领导者，特别是在高安全环境中, 很多时候他们没有达到用户的期望: 检测性能不令人满意, 许多错误的警报和, 首先, 易于操作以避免分析经常被提及不利.

其他缺点包括较低的图像质量和高基础设施成本, 特别是由于大量必要的视频设备. 新的相机系统 Panomera S4周长 由Dallmeier, 解决这个问题.

具体来说, Pannamera S4周长是 赋予专门训练外围保护的神经元网络 并可靠地发现患有异常身体姿势的人 (弯腰, 在小吃或撒谎), 和运动模式 (非常缓慢, 非常快, 爬行).

它还发现伪装衣服的人, 作为中欧, 英国Smock或Ghillie de Manera厕所. Sabotage检测的高级AI应用程序支持识别操纵尝试，这些尝试通常在周长中预期.

旁边的经典方法（例如转弯）, 毫无疑问, 撒和盖住相机或红外照明, 还可靠地检测到带有激光指针的设备的眩光, 手电筒或频闪灯.

此外, 通过烟火对检测区的故意雾化检测并提醒间接操作, 作为雾状手榴弹或烟船. 两种评估技术的组合都提供了最佳的入侵尝试，并以非常低的错误和虚假警报率.

实际情况: CTH赫恩

位于德国, 集装箱码头赫恩 (CTH) 它选择了专利Panomera多灶传感器和基于AI的视频分析的设施，以保护区域免受某些影响 80.000 平方米 (更多数据 数字安全性).

基于AI的视频分析是援助系统; 例如, 它仅将经过验证的警报传输到外部警报收件人. 这边走, 操作员的负载较小, 并改善了防止抢劫和增加保险范围的保护，使该网站对现有和新客户更具吸引力.

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