Дякуємо, ми отримали ваше повідомлення і звʼяжемось в найближчий час! :)
Як це працює:
● Відеоаналітика Scylla AI виявляє людей або транспортні засоби в певній зоні в заданий час.● Scylla легко інтегрується з існуючою інфраструктурою безпеки, підключається безпосередньо до камер і контролює територію в режимі реального часу 24/7.● Крім того, вона може отримувати кадри, виявлені вбудованою функцією виявлення руху, фільтрувати ті з них, які містять людину/транспортний засіб, і розсилати відповідні оповіщення в разі виявлення.● Scylla може відстежувати людей, поки вони перебувають у полі зору камери, вести підрахунок транспортних засобів або людей на вашій території в режимі реального часу, а також повідомляти про випадки пересування і бігу в зонах, що вас цікавлять.
Що розпізнає Scylla AI Object Detection and Tracking?
Система навчена виявляти та ідентифікувати широкий спектр зброї, ножів, грабіжницьких масок і покинутих предметів:
Маски для пограбування
Сторонні предмети, уламки
Покинуті об'єкти
Виявлення сміття
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
FAQ
Чи можна інтегрувати систему виявлення вторгнення Scylla в існуючу мережу відеоспостереження?
Система виявлення вторгнень та захисту периметра Scylla є одним з найбільш гнучких рішень, оскільки її можна легко інтегрувати з більшістю систем відеоспостереження та відеореєстрації. Залежно від інфраструктури, яку клієнт вже має на об'єкті, інтеграція може бути реалізована одно- або двосторонньою. У разі односторонньої інтеграції Scylla IDS використовує відеопотоки з наявних камер безпосередньо або через NVR/DVR, до яких вони підключені. Результати аналізу в цьому випадку відображаються в інформаційній панелі Сцилли. У разі двосторонньої інтеграції (наприклад, з основними постачальниками VMS, такими як Mobotix, Genetec, NX Witness тощо), результати аналізу можна переглянути в інформаційній панелі відповідної VMS.
Який час реакції на виявлення?
Зазвичай менше секунди. У хмарних розгортаннях час відгуку може дещо збільшуватися залежно від швидкості завантаження клієнта.
Які об'єкти може виявити система виявлення вторгнень та захисту периметра Scylla?
На даний момент об'єктами, які виявляє система виявлення вторгнень в периметр Scylla, є люди та/або кілька типів транспортних засобів (легковий автомобіль, вантажівка, автобус, мікроавтобус, мотоцикл).
Чи відповідає Scylla Виявлення вторгнень та захист периметра вимогам GDPR та CCPA?
Безумовно. Scylla не зберігає жодних даних, які можна вважати персональними. Ми не зберігаємо жодних відеозаписів чи зображень. Єдиний варіант даних які ми зберігаємо - це повідомлення про тривоги. Час їх зберігання може бути скоригований відповідно до правил, встановлених клієнтом.
Чи існує хмарна версія системи виявлення вторгнень та захисту периметра Scylla?
Так, є. Більше того, майже всі продукти Scylla можуть бути розгорнуті в хмарі. У хмарному сценарії відео/кадри з камер відеоспостереження передаються в хмару одним із таких способів
1) за допомогою фірмового програмного забезпечення Scylla Connector, яке підключається до камери, приймає відеопотік, кодує його і відправляє пакет за пакетом в хмару, де відбувається подальше декодування і аналіз. Ця архітектура використовується там, де в локальній мережі є певні обмеження (наприклад, домен, порт тощо).
2) за допомогою вбудованих алгоритмів камери (наприклад, виявлення руху), які надсилають один або кілька кадрів або фрагмент відео в хмару через HTTP/FTP і подібні протоколи. Цей сценарій є кращим, коли клієнт прагне мінімізувати пропускну здатність свого каналу. Цей потік реалізовано в системі фільтрації хибних тривог Scylla (див. далі).
3) Безпосереднє підключення камер до хмари. Цей підхід є найменш популярним через пов'язані з ним технічні труднощі та проблеми з безпекою.
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). Хибне спрацьовування - це випадок, коли тривога 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 вторгнень на периметрі Scylla, а також вбудованим запатентованим алгоритмам, таким як «орлине око», 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 тривог ще більше зменшилася.
Чи запобігає система вторгненням?
Система виявлення вторгнень та захисту периметра Scylla сповіщає відповідний підрозділ охорони/особу про акт вторгнення. Сповіщення містить безцінну візуальну та метаінформацію про походження події вторгнення. Крім того, система виявлення порушників може бути підключена до ACS (Системи контролю доступу) для блокування інфраструктури, оповіщення та відключення протоколів входу тощо.
Чи існує функція «чорного списку» на випадок, якщо я захочу виявити тільки тих, хто не внесений до білого списку?
Якщо модуль розпізнавання облич Scylla розгортається разом із системою виявлення вторгнень та захисту периметра, він може вносити осіб, виявлених на об'єкті, до білих списків та списків спостереження. Однак, оскільки модуль розпізнавання облич є окремим рішенням, яке не є обов'язковим для системи виявлення вторгнень Scylla Perimeter, слід врахувати кілька моментів:
1) Для запуску модуля розпізнавання облич вам необхідно встановити додаткове обладнання. Розпізнавання облич вимагає додаткової пам'яті графічного процесора ~2 Гб і певної обчислювальної потужності.
2) Точність роботи модуля розпізнавання облич в «реалізації списку спостереження» сильно залежить від ряду зовнішніх факторів, таких як видимість обличчя людини, його розмір, кут нахилу, можливі затемнення тощо. Якщо функція виявлення вторгнення може спрацювати, якщо навіть невелика частина тіла потрапляє в активну зону, то розпізнавання облич є більш вимогливим. Щоб підвищити точність розпізнавання облич, систему виявлення вторгнень по периметру Сцилли необхідно впроваджувати разом з функцією відстеження осіб, щоб збільшити шанси на ідентифікацію в тих випадках, коли біометричні дані людини є видимими. Однак відстеження осіб є ресурсоємним алгоритмом, який потребує додаткового обладнання.
3) Як зазначалося вище - модуль розпізнавання облич є окремим продуктом, який потрібно купувати окремо.
Заповніть форму, щоб отримати індивідуальну консультацію щодо PoC у вашій ІТ-інфраструктурі: