Дякуємо, ми отримали ваше повідомлення і звʼяжемось в найближчий час! :)
Як це працює:
● Scylla оптимізована для роботи з декількома відеопотоками на одному графічному процесорі та забезпечує відстеження подій у реальному часі.● Після розпізнавання аномальної події на основі серії кадрів, наданих моделі, Scylla надсилає сповіщення на всі призначені кінцеві точки.● Модуль підтримує багатопотокову обробку в реальному часі, а також автономний аналіз відеозаписів.● Моделі навчаються на великій кількості аномальних і типових відеозаписів. Це дозволяє Scylla працювати в різноманітних середовищах і сценаріях, щоб негайно реагувати і надсилати оповіщення в разі виявлення аномалії.● Система безперервно самонавчається, тому її можна налаштувати спеціально для вашого випадку, якщо поточний набір даних не повністю відображає особливості середовища на вашому об'єкті.
Що розпізнає Scylla Anomaly Detection and Behavior Recognition
Система навчена виявляти та ідентифікувати широкий спектр підозрілої поведінки:
Виявлення вандалізму
Виявлення агресивної поведінки
Сковзання та падіння
Технології на основі штучного інтелекту для громадської безпеки та зменшення ризиків
Виявлення масок для пограбування
У ситуаціях, коли під час пограбування люди намагаються приховати свою особистість за допомогою масок або балаклав, традиційні методи спостереження можуть не забезпечити своєчасну і точну оцінку загрози. Технологія автоматичного виявлення використовує складні алгоритми для аналізу відеопотоків у режимі реального часу, визначаючи наявність масок або балаклав для пограбування.
Уламки сторонніх предметів
Уламки сторонніх предметів (Foreign object debris. FOD) в аеропортах можуть спричинити значні збитки, які щороку коштують авіакомпаніям та аеропортам мільйони доларів. Сторонні предмети можна знайти біля воріт терміналів, вантажних перонів, злітно-посадкових смуг та інших місць в аеропорту. За оцінками, збитки від них обходяться аерокосмічній галузі в 4 мільярди доларів на рік, не кажучи вже про можливі пошкодження літаків і травми.
ШІ для виявлення об'єктів Scylla може ефективно аналізувати відео з високоякісних камер, виявляти різноманітні об'єкти, що залишаються без нагляду, на відстані та надсилати сповіщення про можливі уламки сторонніх об'єктів на всі призначені кінцеві точки.
Виявлення покинутих предметів
Виявлення покинутих об'єктів (AOD) є актуальною темою, оскільки транспортні вузли, об'єкти критичної інфраструктури та правоохоронні органи прагнуть використовувати свої мережі камер відеоспостереження для пошуку залишених без нагляду сумок у громадських місцях як в режимі реального часу, так і для проведення експертизи. Покинуті речі становлять потенційну небезпеку для громадської безпеки і вимагають негайної уваги з боку поліції і фахівців з безпеки.
Власні алгоритми виявлення об'єктів Scylla можуть виявляти покинуті предмети і повідомляти персонал служби безпеки, як тільки вони будуть помічені. Таким чином, ви можете вжити необхідних заходів і заощадити час.
Виявлення сміття
Сміття в громадських місцях, на дорогах і в транспортних вузлах не тільки становить небезпеку для навколишнього середовища, але й може призвести до матеріальних збитків. Більшість таких предметів важко ідентифікувати за допомогою звичайного штучного інтелекту. Однак Scylla використовує надійні алгоритми виявлення об'єктів, які дозволяють помічати невеликі об'єкти, що залишаються без нагляду, на відстані, і навіть на тлі рухомого фону.
Що відрізняє систему виявлення та відстеження об'єктів Scylla від інших рішень?
● Методології АІ працюють автономно 24/7 і самовдосконалюються● Легко інтегрується з більшістю камер і систем відеоспостереження● Ефективно працює на камерах з рухомим фоном, таких як дрони та натільні камери● Використовує вбудований алгоритм наближення та відстеження, що дозволяє виявляти віддалені об'єкти● У 7 разів нижчі вимоги до обладнання порівняно з аналогічними рішеннями на ринку● Може бути розгорнута як локально, так і в хмарі● Модуль відстеження об'єктів базується на власному алгоритмі, який є легким, точним та універсальним.● Модель штучного інтелекту розроблена на замовлення для повторної ідентифікації певних типів об'єктів з неперевершеною точністю.● Алгоритм можна легко застосовувати в централізованих рішеннях, які аналізують сотні відеопотоків одночасно.nt
Заповніть форму, щоб отримати індивідуальну консультацію щодо PoC у вашій ІТ-інфраструктурі:
FAQ
Чи може система виявлення об'єктів Scylla ефективно працювати на відкритому повітрі?
Так, системи навчаються на найрізноманітніших ландшафтах і фонах, при різноманітному освітленні і з різних ракурсів. По суті, рішення є досить стійким до фону - поки об'єкт, що цікавить нас, видимий, система обов'язково його виявить.
Яка максимальна відстань для виявлення?
Відповідь на це питання залежить від низки факторів. Перш за все, від характеристик камери і, зокрема, від роздільної здатності. Роздільна здатність спочатку відіграє велику роль, однак вбудований алгоритм масштабування-відстеження, який використовує Scylla, дозволяє перевіряти об'єкт в оригінальній роздільній здатності камери. Таким чином, на відміну від подібних рішень для безпеки зі штучним інтелектом, Scylla не сильно залежить від якості візуальних зображень, яка зазвичай знижується при обробці через нейромережеві платформи. Існує група характеристик, які можуть бути пов'язані з «якістю зображення» камери, наприклад, пропускна здатність потоку, кодування тощо. Також слід враховувати умови видимості, такі як освітлення, положення (див. питання 6 про кут нахилу об'єкта) і розмір пікселя об'єкта. Останній лінійно залежить від відстані до камери і може бути використаний для оцінки граничної відстані. Наприклад, надійна мінімальна межа розміру об'єкта для зброї становить близько ~15-17 пікселів, що призводить до максимальної відстані до 10-12 метрів для більшості HD-камер.
Який час реакції на виявлення?
Виявлення зазвичай відбувається протягом перших 400 мс (в деяких випадках до 2 секунд). Оцінюючи час реакції, враховуйте, що більшість IP-камер, які використовуються сьогодні, показують деяку субсекундну затримку відеопотоку. Також у випадках, коли Scylla розгорнута в хмарі, слід враховувати часову затримку, яка має місце, коли потік досягає хмари, а відповідь надходить на інформаційну панель.
Як система виявлення об'єктів Scylla допомагає правоохоронним органам?
Система виявлення об'єктів Scylla Object Detection System покликана допомогти підрозділам безпеки, підтримуючи їхню повсякденну діяльність, розширюючи їхні можливості та усуваючи можливі недоліки, пов'язані з людським фактором. Крім того, у разі можливої загрози, оповіщення, яке розсилає Сцилла, збагачується інформацією, важливою для швидкого та всебічного аналізу загрози на місці та ефективного планування спеціальних заходів протидії.
Чи може вона виявити зброю, якщо хтось носить її в сумці?
Система базується на алгоритмах комп'ютерного зору, і виявлення загрози базується на візуальному контент-аналізі. Це означає, що для виявлення зброї в сумці Scylla має бути приєднана до рентгенівських або міліметрових сканерів. Працюючи на камерах відеоспостереження, які працюють лише у візуальному діапазоні, Scylla Object Detection може виявити лише неприховану зброю.
Чи повинен об'єкт знаходитися під певним кутом, щоб система змогла його виявити?
Ні, система навчена розпізнавати об'єкти під усіма можливими кутами. Звичайно, в деяких конкретних випадках кут нахилу об'єкта може мати значення, оскільки ознаки, за якими Scylla класифікує об'єкт, є більш чіткими під деякими кутами, ніж під іншими. Наприклад, якщо пістолет/гвинтівку тримати під кутом до камери, можна побачити більш чіткі ознаки порівняно з випадками, коли вони спрямовані прямо в камеру.
Що робить система після виявлення?
Сповіщення, що містить усю важливу інформацію, формується та надсилається кінцевим користувачам, відповідальним за безпеку. Існує кілька шляхів надсилання сповіщень, які можна налаштувати: Інформаційна панель Scylla, мобільний додаток Scylla, релейні плати точок доступу та API оповіщення VMS, серед іншого.
Чи може Scylla Object Detection працювати в хмарі?
Так, усі рішення Scylla можуть бути розгорнуті як у хмарі, так і локально. Більше того, програмні рішення Scylla з АІ не залежать від постачальника хмарних послуг, якщо хмарний екземпляр працює під управлінням Linux і оснащений графічним процесором Nvidia.
Чи може система виявлення об'єктів працювати з інфрачервоними/тепловими камерами?
Так, може. Максимальна відстань виявлення об'єктів системою Scylla Object Detection Solution буде залежати від характеристик камери (коефіцієнт контрастності, перехресні перешкоди між пікселями і т.д.). Але в цілому рішення відповідає стандартним галузевим вимогам DRI, тобто межа ідентифікації (відстань, на якій можна визначити клас об'єкта) становить ~20 пікселів для стрілецької зброї.
Що таке справжня та хибна тривога?
Тривога класифікується як справжня, коли передбачення АІ відповідає дійсності (тобто об'єкт інтересу правильно ідентифіковано, виявлено шукану дію тощо). Хибна тривога - це випадок, коли оповіщення спрацьовує помилково. На жаль, через імовірнісну природу ШІ останні в більшості випадків неминучі. Однак завдяки досконалому штучному інтелекту та машинному навчанню, що лежать в основі системи виявлення об'єктів Scylla, вона може відповідати будь-якому рівню промислових стандартів виробничого класу. Крім того, ми постійно вдосконалюємо модулі відеоаналітики Scylla AI, де вони перенавчаються на помилках, щоб з часом кількість хибних спрацьовувань ще більше зменшилася.
Які рекомендовані параметри камери?
На більшість запитань щодо обмежень і вимог до камер можна відповісти спрощеним «емпіричним» правилом: якщо людина може побачити та ідентифікувати об'єкт, що її цікавить, то АІ-система відеоаналітики Scylla також зможе це зробити (а в деяких випадках навіть перевершить людину завдяки вбудованим алгоритмам масштабування та повторних перевірок). Що стосується мінімальних параметрів камери, то вони залежать від кожного конкретного випадку використання та об'єкта, який ви намагаєтеся виявити. Звичайно, камера повинна мати цифровий вихід або, принаймні, бути підключеною до відеореєстратора, який його має. Система виявлення об'єктів Scylla може приймати практично всі типи потоків, такі як RTSP/RTMP, HTTP тощо. Зазвичай мінімально необхідна роздільна здатність починається від HD (1280x720) і 5 FPS. Параметри, що визначають якість кадру/зображення, варіюються від камери до камери, але ми рекомендуємо звернути увагу на такі характеристики, як пропускна здатність, кодування та різкість, і за необхідності покращити їх.
Чи відповідає система виявлення об'єктів Scylla вимогам GDPR та CCPA?
Безумовно. Scylla не зберігає жодної інформації (якщо тільки користувач не запитує її спеціально).
Чи може рішення працювати в суворих умовах?
Система виявлення об'єктів Scylla розроблена для роботи в складних умовах, де камери з вбудованими алгоритмами не працюють належним чином. ШІ-движок компенсує недоліки, спричинені складними умовами, зокрема поганим освітленням, дещо спотвореними кадрами, факторами навколишнього середовища та погодними ефектами