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WAS IST DEEP LEARNING TECHNOLOGIE?
Deep Learning ist eine Variante des maschinellen Lernens, bei der ein Computer darauf ausgerichtet wird, menschenähnliche Aufgaben auszuführen, wie z.B. Sprache zu erkennen, Bilder zu klassifizieren, Objekte zu erkennen und sogar Inhalte zu beschreiben. Ein Beispiel aus dem realen Leben sind virtuelle Assistenten wie Siri und Cortana, die zum Teil durch vertieftes Lernen angetrieben werden.
Anstatt Daten so zu organisieren, dass sie vordefinierte Gleichungen durchlaufen, werden beim Deep Learning grundlegende Parameter zu den Daten festgelegt und der Computer so trainiert, dass er selbstständig lernt, indem er mit Hilfe von Verarbeitungsschichten Muster erkennt. Die rasche Entwicklung von Algorithmen, neuronalen Netzen, Mensch-Maschine-Schnittstellen und Rechenleistung ermöglicht es heute, Anwendungen des Deep Learning zu neuen Höhenflügen zu verhelfen.
Tiefgreifendes Lernen hat auch in der Sicherheitsindustrie Einzug gehalten und eine Reihe von Lösungen ermöglicht, die die Sicherheit der Standorte und die betriebliche Effizienz verbessern. Die Vorteile des Tiefenlernens für die Attributerkennung und Bildklassifizierung machen es im Sicherheitsbereich enorm wertvoll. Es berührt jeden Aspekt der Sicherheitsindustrie - von der Gesichts- und Fahrzeugerkennung bis hin zur Verhaltensanalyse.
ANWENDUNGSMÖGLICHKEITEN DER DEEP LEARNING TECHNOLOGIE VON HIKVISION
Gesichtserkennung
- Strafverfolgung: Diese Technologie kommt dort am besten zum Einsatz, wo die Identifizierung von Verdächtigen am wichtigsten ist, z.B. in Regierungs- und Diplomatengebäuden, an den Grenzen und in Zollzonen, um nur einige zu nennen.
- Zeit- und Anwesenheitsberichte: Eine bessere Möglichkeit, die Anwesenheit zu protokollieren: Mitarbeiter müssen sich nicht mehr ständig daran erinnern, Ausweise mit sich zu führen.
- VIP-Wiedererkennung: Wenn sich Kunden für die Teilnahme an VIP-Programmen, Marketingaktionen oder anderen Anreizen entscheiden, gibt diese Technologie den Einzelhändlern genaue Instrumente an die Hand, um VIPs und loyale Kunden zum richtigen Zeitpunkt zu identifizieren.
Fahrzeugerkennung
- Erkennen von Fahrzeugkennzeichen: Die ANPR-Anwendung von Hikvision erfasst das Kennzeichen eines Fahrzeugs in Echtzeit, vergleicht es oder fügt es einer vordefinierten Liste hinzu. Sobald ein Nummernschild erkannt und gespeichert wurde, wird eine entsprechende Aktion durchgeführt, wie z.B. das Öffnen eines Tores, das Hinzufügen eines Kostenpunktes oder das Generieren eines Alarms.
- Erkennen von Fahrzeugen: Die Fahrzeugerkennungsfunktion von Hikvision verwendet einen Algorithmus für tiefes Lernen, um zwischen kleinen und großen Fahrzeugen zu unterscheiden, mit der zusätzlichen Fähigkeit, Marke, Modell und Farbe zu erkennen.
AcuSense Technologie von Hikvision
Diese Technologie ermöglicht eine genaue Erfassung für Sicherheitshardware. Ihre Hauptanwendung ist die Zielklassifizierung. Dank tiefgreifender Lernalgorithmen unterscheidet diese Technologie Personen und Fahrzeuge von anderen beweglichen Zielen. Integriert mit einer automatischen Auslösung hebt die AcuSense-Technologie die Alarmgenauigkeit und Sucheffizienz auf ein ganz neues Niveau.
MIT HIKVISION INTELLIGENTER UND SICHERER ARBEITEN
Wenn es darum geht, Erkenntnisse zu liefern, welche moderne Organisationen benötigen, ist Hikvision ein Pionier in Sachen Sicherheit und mehr. Unsere branchenführenden intelligenten Kameras und Infrastrukturlösungen, die mit KI-Technologie entwickelt wurden, integrieren eine Vielzahl von Werkzeugen zur intelligenteren Entscheidungsfindung, von der Personenzählung und Gesichtserkennung bis hin zur Fahrzeugerkennung und automatischen Sicherheitswarnungen.
Die konkreten Anwendungsfälle für die intelligenten Technologien von Hikvision sind über Unzählige Branchen gestreut. Wir helfen Banken, Mitarbeiter, Kunden, Zweigstellen und Geldautomaten zu schützen. Wir helfen Einzelhändlern, den Kundenstrom in ihren Geschäften zu verstehen und ihre Werbestrategien zu optimieren. Und wir helfen Stadtverwaltungen, Staus und Umweltverschmutzung mit intelligenten Verkehrsmanagementlösungen zu reduzieren.
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