Дякуємо, ми отримали ваше повідомлення і звʼяжемось в найближчий час! :)
Як це працює:
● Власний алгоритм виявлення об'єктів Scylla навчений виявляти ряд заданих об'єктів в одному або декількох кадрах. Початкове виявлення відбувається швидко і слугує для того, щоб викликати підозру і перенаправити область інтересу для більш точної оцінки до класифікатора Charon.● Після цього запускається оповіщення, яке надсилається кінцевому користувачеві через веб-канал Scylla, мобільні або інтегровані канали VMS разом із часом, місцем розташування і скріншотом виявлення.● Виявлення об'єктів Scylla не залежить від фонової сцени або руху і може точно аналізувати вміст відеопотоків зі стаціонарних і рухомих камер.● Scylla Object Tracking відстежує рух об'єктів у серії відеокадрів.● Відстеження одного і того ж об'єкта на кількох наступних кадрах дозволяє проводити багаторазову оцінку і ще більше підвищує точність рішень фізичної безпеки Scylla AI для відеоаналітики в реальному часі.
Що розпізнає Scylla AI Object Detection and Tracking?
Система навчена виявляти та ідентифікувати широкий спектр зброї, ножів, грабіжницьких масок і покинутих предметів:
Технології на основі штучного інтелекту для громадської безпеки та зменшення ризиків
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 (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 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.
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