Hikvision, premier fournisseur mondial de solutions et de produits de vidéosurveillance innovants, vient de lancer une nouvelle série de caméras IP sur les premiers NVR Deep Learning au monde. La nouvelle série de caméras IP "DeepinView" fournit puissance et intelligence pour augmenter la valeur des performances du système de surveillance dans une large gamme d'applications de sécurité et de gestion.
Les algorithmes d'apprentissage profond de Hikvision ont une programmation beaucoup plus profonde que les algorithmes intelligents conventionnels, qui n'opèrent qu'au niveau de la surface. Ces algorithmes permettent l'apprentissage de fonctions et offrent des performances étonnamment précises et cohérentes en matière d'analyse de contenu vidéo (VCA). Lorsqu'elles sont couplées à un traitement GPU haute vitesse, les caméras Hikvision DeepinView accélèrent le calcul avec de grandes quantités de données.
Les analyses critiques - telles que les filtres d'alarme erronée, la reconnaissance faciale, le comptage de personnes et l'ANPR - peuvent désormais être mises en œuvre de manière fiable dans les systèmes de surveillance existants et nouveaux avec des applications polyvalentes, offrant un niveau sophistiqué de suivi et d'activation des alarmes lors d'incidents ou même pour les alertes avant incident. Ces analyses permettent également aux clients de réduire la main-d'œuvre nécessaire à la recherche de vidéos de surveillance, tout en améliorant l'efficacité de la gestion des affaires et le retour sur investissement commercial.
Détection du corps humain
La technologie d'apprentissage en profondeur Hikvision permet aux caméras DeepinView de détecter des corps humains tout en filtrant des objets et des mouvements insignifiants dans une scène où les systèmes VCA classiques déclenchent de fausses alarmes. Ceci est particulièrement utile pour la protection du périmètre, où les utilisateurs passent souvent trop de temps et de ressources financières à localiser les alarmes importantes et les informations pertinentes.
Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale peut être déployée dans de nombreux scénarios de sécurité et de gestion au sein d'une variété d'applications pour alerter les opérateurs de systèmes de la présence de personnes d'intérêt. Ceci est obtenu grâce à la modélisation de l'image du visage et au calcul de similarité tissé dans le système. Cette technologie devient un outil crucial contre l'entrée de personnel sur liste noire dans les casinos, car l'identité d'un individu peut être utilisée pour alerter les gardes de sécurité de la présence d'un délinquant connu, ce qui permet au personnel de sécurité de refuser l'accès à ce casino. De cette façon, ils peuvent potentiellement prévenir les comportements de tricherie. La technologie est tout aussi efficace pour empêcher l'admission de délinquants connus dans des stades sportifs ou des restaurants.
Comptage de personnes
Pour les centres de transport, les magasins de détail, les sites sportifs, les attractions touristiques et les parcs de stationnement, la collecte et l'analyse d'informations précises sur les visiteurs peuvent aider les entreprises à améliorer leur rentabilité et la gestion des sites.
L'analyse vidéo de comptage de personnes permet de suivre le nombre de personnes qui entrent et sortent d'une zone particulière. Il peut enregistrer quotidiennement la circulation des piétons dans un magasin de détail ou surveiller le nombre de personnes dans un lieu pour s'assurer que les limites de santé et de sécurité ne sont pas franchies à un moment donné, comme dans un musée par exemple, où les foules se déplacent à pied.
Gestion des véhicules
La surveillance du trafic et la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR) peuvent être déployées pour surveiller les mouvements de véhicules et améliorer l'efficacité des stratégies de gestion du trafic. L'ANPR peut être utilisé pour identifier les véhicules munis de plaques d'immatriculation répertoriées et leur permettre d'accéder automatiquement aux parkings publics et privés. Les caméras d'apprentissage en profondeur Hikvision DeepinView s'auto-apprennent les informations de plaque d'immatriculation dans une scène et reconnaissent un plus grand nombre de plaques d'immatriculation que les systèmes ANPR conventionnels, sans les réglages de positionnement de caméra souvent encombrants.
Les analyses de surveillance de la circulation DeepinView, lorsqu'elles sont appliquées dans des zones peuplées et sur les routes, capturent les infractions routières telles que les feux rouges, la conduite à contre-courant, le stationnement illégal et les virages en U illégaux, contribuant ainsi à diminuer la congestion routière et à réduire le risque d'accidents pour le public et les passagers des véhicules.
Offrant aux professionnels de la sécurité des fonctionnalités système beaucoup plus poussées, la nouvelle gamme de caméras IP Hikvision DeepinView combine les données vidéo, une puissance de traitement énorme et l'ensemble innovant des technologies intelligentes de Hikvision pour offrir un tout nouveau niveau de performance en vidéosurveillance ", déclare Keen Yao, vice-président du Centre des affaires internationales de Hikvision. Avec la gamme DeepinView, l'analyse vidéo d'apprentissage en profondeur transformera les systèmes de vidéosurveillance standard en systèmes de détection et d'alerte intelligents et très efficaces, de qualité HD, automatisés, pour soutenir les opérateurs et fournir une gestion plus efficace des systèmes de surveillance.
Hikvision a adopté la technologie Deep Learning et a innové une famille de produits pour maximiser son utilisation, y compris la série de caméras DeepinView IP, les NVR DeepinMind et le serveur d'analyse vidéo DeepinMind. Les dates de lancement de ces produits seront annoncées sur le site web de Hikvision.
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