Hikvision aumenta o desempenho do sistema de vigilância de vídeo com a nova série de câmeras DeepinView - Revista Segurança Eletrônica | Revista Segurança Eletrônica
Hikvision aumenta o desempenho do sistema de vigilância de vídeo com a nova série de câmeras DeepinView
Na era de Tecnologia de Dados de Vigilância (SDT) em crescente expansão, a inteligência artificial se tornará a base do setor de segurança. As tecnologias que "aprendem" serão cada vez mais comuns e mais poderosas. Essa tendência fortalecerá os esforços críticos de segurança em cada uma das esferas.
Acompanhando essa tendência, a Hikvision apresenta ao mercado uma nova série de câmeras IP DeepinView e NVRs DeepinMind que indicarão o caminho para esse novo mundo da tecnologia de vigilância ao fazer com que a inteligência invisível seja visível para os usuários.
As novas soluções oferecem energia e inteligência para aumentar o valor do desempenho do sistema de vigilância em uma ampla gama de aplicativos de segurança e gerenciamento.
Os algoritmos de deep learning, ou aprendizagem profunda, da Hikvision executam o recurso de aprendizagem e fornecem um desempenho de análise de conteúdo de vídeo (VCA) surpreendentemente preciso e consistente. Quando combinados com o processamento de GPU de alta velocidade, as câmeras Hikvision DeepinView demonstram uma computação mais rápida com grandes quantidades de dados.
A análise crítica – como filtros de falso alarme, reconhecimento facial, contagem de pessoas e ANPR – agora pode ser implementada de forma confiável em sistemas de vigilância existentes e em novos com aplicações versáteis, fornecendo um nível sofisticado de rastreamento e ativação de alarme durante incidentes ou mesmo para alertas prévios ao incidente . Essas análises também permitem que os clientes reduzam a mão de obra anteriormente necessária para pesquisar imagens de vigilância, bem como melhorar a eficiência da gestão de negócios e ROI comercial.
Detecção de corpo humano
A tecnologia Hikvision de deep learning permite que as câmeras DeepinView detectem corpos humanos ao mesmo tempo que filtram objetos e movimentos insignificantes dentro de uma cena em que os sistemas VCA convencionais acionam falsos alarmes. Isso é particularmente útil para a proteção perimetral, onde os usuários costumam gastar muito tempo e recursos monetários localizando alarmes significativos e informações relevantes.
O reconhecimento facial pode ser implantado em muitos cenários de segurança e gerenciamento dentro de uma variedade de aplicativos para alertar os operadores do sistema para a presença de pessoas de interesse. Isto é conseguido pelo modelo de imagem facial e cálculo de similaridade tecida no sistema. Esta tecnologia está se tornando uma ferramenta crucial contra pessoas que estão na lista negra de cassinos, pois a identidade de um indivíduo pode ser usada para alertar os guardas de segurança para a presença de um infractor conhecido, permitindo que o pessoal de segurança negue o acesso nesse cassino. Desta forma, eles podem potencialmente evitar comportamentos de trapaça. A tecnologia funciona igualmente bem na prevenção da admissão de infratores conhecidos em locais como estádios de esportes ou restaurantes.
Para os centros de transporte, lojas de varejo, locais esportivos, atrações turísticas e parques de estacionamento, a coleta e análise de informações precisas sobre visitantes podem ajudar as empresas a melhorar sua rentabilidade e gerenciamento de sites.
A análise de vídeo pode rastrear o número de pessoas que entram e saem de uma área específica. Pode gravar o tráfego de pedestres através de uma loja de varejo diariamente ou monitorar o número de pessoas em um local para garantir que os limites de saúde e segurança não sejam violados em qualquer momento, como em um museu, por exemplo, onde as pessoas se movimentam a pé.
O monitoramento de trânsito e a análise automática da placa de identificação (ANPR) podem ser implantados para monitorar o movimento do tráfego veicular e melhorar a eficiência das estratégias de gerenciamento de tráfego. ANPR pode ser usado para identificar veículos com placas cadastradas e permitir o acesso a parques de estacionamento públicos e privados de forma automática. As câmeras de deep learning da Hikvision DeepinView aprendem as informações da placa dentro de uma cena e reconhecem uma quantidade maior de placas do que os sistemas ANPR convencionais, sem os ajustes de posicionamento da câmera muitas vezes complicados.
O DeepinView Analytics de monitoramento de tráfego, quando aplicado em áreas populosas e em estradas, captura violações de trânsito, como a execução de luzes vermelhas, direção incorreta, estacionamento ilegal e turnos ilegais, contribuindo para diminuir o congestionamento de tráfego e colocar o público e os passageiros do veículo em menor risco de acidentes.
"Oferecendo aos profissionais de segurança uma funcionalidade muito mais profunda do sistema, a nova gama de câmeras IP Hikvision DeepinView combina dados de vídeo, poder de processamento imenso e o inovador conjunto de tecnologias inteligentes da Hikvision para fornecer um novo nível de desempenho de vigilância de vídeo", disse Keen Yao, vice-presidente de Hikvision International Business Center. "Com a gama DeepinView, a análise de vídeo de aprendizado profundo transformará os sistemas CCTV padrão em sistemas de alerta e detecção automatizados inteligentes e altamente eficazes, de qualidade HD, para auxiliar os operadores e para oferecer um gerenciamento de sistemas de vigilância mais eficiente".
A Hikvision utilizou a tecnologia Deep Learning e inovou uma família de produtos para maximizar seu uso, incluindo a série de câmeras IP DeepinView, o NVRs DeepinMind e o servidor de análise de vídeo DeepinMind.
Para saber mais sobre a linha deep learning, acesse: http://oversea-download.hikvision.com/UploadFile/Brazil/catalogos/Deep-Learning-Hikvision.pdf