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Analítica de autoaprendizaje

Inteligencia que crece con el uso

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Autoaprendizaje

¿Qué es la tecnología de análisis de autoaprendizaje de Hikvision?
No existe una solución única para todos los análisis de video en la protección perimetral. Cada entorno de implementación es único y puede haber objetos que no están cubiertos en las muestras de capacitación. Hikvision ha desarrollado una tecnología que permite que un algoritmo aprenda y mejore en el entorno real implementado.

¿Qué es la tecnología de análisis de autoaprendizaje de Hikvision?
No existe una solución única para todos los análisis de video en la protección perimetral. Cada entorno de implementación es único y puede haber objetos que no están cubiertos en las muestras de capacitación. Hikvision ha desarrollado una tecnología que permite que un algoritmo aprenda y mejore en el entorno real implementado.

La tecnología, Self-Learning Analytics, presenta el paradigma de aprendizaje autosupervisado (SSL) en el aprendizaje automático. No depende del etiquetado manual, lo que permite que los dispositivos de análisis de video se adapten a la dinámica dentro de la escena de manera autónoma.

El análisis de autoaprendizaje incorpora un motor de inferencia en un NVR para identificar y anotar automáticamente falsas alarmas generadas en la ronda inicial de análisis. Periódicamente, se necesita esa información para capacitar e implementar un nuevo algoritmo en la NVR.

Con el tiempo, el algoritmo mejora en la distinción entre personas, vehículos y otros objetos, especialmente esos objetos distintos en el entorno de implementación.

La tecnología, Análisis de autoaprendizaje, presenta el paradigma de aprendizaje autosupervisado (SSL) en el aprendizaje automático. No depende del etiquetado manual, lo que permite que los dispositivos de análisis de video se adapten a la dinámica dentro de la escena de manera autónoma.

El análisis de autoaprendizaje incorpora un motor de inferencia en un NVR para identificar y anotar automáticamente falsas alarmas generadas en la ronda inicial de análisis. Periódicamente, se necesita esa información para capacitar e implementar un nuevo algoritmo en la NVR.

Con el tiempo, el algoritmo mejora en la distinción entre personas, vehículos y otros objetos, especialmente esos objetos distintos en el entorno de implementación.

El poder del análisis de autoaprendizaje
Implementar, aprender y evolucionar
El algoritmo se repite automáticamente después de la implementación, sin necesidad de esfuerzo por parte del usuario.
Aplicable a todos los escenarios
El algoritmo se adapta a las condiciones particulares de un escenario con una precisión de detección creciente.
Utilizable en todos los canales de video
La función, que se ejecuta en la NVR, admite la aplicación en todos los canales de video conectados y es compatible con cámaras convencionales sin IA.

Implementar, aprender y evolucionar
El algoritmo se repite automáticamente después de la implementación, sin necesidad de esfuerzo por parte del usuario.
Aplicable a todos los escenarios
El algoritmo se adapta a las condiciones particulares de un escenario con una precisión de detección creciente.
Utilizable en todos los canales de video
La función, que se ejecuta en la NVR, admite la aplicación en todos los canales de video conectados y es compatible con cámaras convencionales sin IA.