駐車場、オフィスビル、商業施設、さらには住宅地などへのアクセスを許可または禁止するためにスマート カメラを使用することは、非常に一般的です。AI アルゴリズムを活用してリアルタイムでデータを分析し、人や車両を識別して追跡し、その身元と承認されたエンティティのデータベースを比較することが新しい標準になりつつあります。
顔認識やナンバープレート認識のためのニューラルネットワークモデルに基づくアプリケーションを実装することで、入退室管理プロセスの精度が大幅に向上し、遅延や混雑、フラストレーションを防ぐとともに、エラー率や人的介入の必要性を減らすことができます。
スマート カメラまたは境界管理システムのいずれかのエッジ上の AI 機能は、許可されていないエンティティの境界への侵入を防止したり、境界内での人や車両のスムーズな流れを作り出したりすることで、安全レベルと顧客 体験の両方を向上させます。チェックインとチェックアウトに必要な時間を短縮し、手動でのデータ入力の必要性を排除することで、エリア外へのアクセスを可能にします。
データが生成または消費される場所に近いエッジ上ローカルに AI アクセス制御タスクを実行すると、ストリーミング帯域幅が大幅に削減され、運用コストが大幅に削減されます。
さらに、これらのアプリケーションをエッジ上に実行すると、ネットワーク接続への依存がなくなり、これらのシステムを陸軍基地や地下施設などの遠隔地に展開できるようになります。
最後に、AI アクセス制御をエッジ上に実行すると、メタデータと説明のみがクラウドで収集され、個人情報はエッジで処理されるため、プライバシーが向上します。
最小限のエラー率で高精度の要件を満たすためには、高解像度のカメラを使用する場合、大量の計算能力が必要になります。Hailo は、高い AI パフォーマンスにより最先端のアクセス制御処理パイプラインを高精度で実行できるようにし、より信頼性の高いセキュリティ システムを保証します。より高い計算能力により、より高度なモデルの使用が可能になり、検出の粒度が向上し、複数の車両クラスやシナリオの検出が可能になります
Hailo が提供する包括的なソフトウェア スイートにより、アクセス制御モデルの継続的な更新とアップグレードが可能になり、新しいシナリオ、データ タイプ、使用モデルをサポートできます。たとえば、新しいタイプのナンバー プレート (スクーター、電動自転車など) や電気自動車の割引などの新しい支払いモデルの識別などです。
車両アクセス制御とは、特定のエリアまたは施設への車両の出入りを規制および管理するために使用されるテクノロジーとシステムを指します。車両アクセス制御の重要な側面の1つは、ナンバープレート認識（LPR）または自動ナンバープレート認識（ANPR）で、これは車両の自動検出、車両内のナンバープレートの検出、車両のナンバープレートの文字の認識または読み取りと解釈のためのタスクのパイプラインを含みます。
LPR システムは、カメラと画像処理アルゴリズムを使用して、フレーム内の車両を検出し、ナンバー プレートを識別し、英数字を抽出して、識別または検証の目的でデータベースと比較します。目標は、許可されていない車両や不審な車両のアクセスを制限しながら許可された車両の進入を許可したり、駐車車両のコンプライアンスと請求を管理したりすることです。
AI を活用することで、LPR システムは、高速、複数の車両の同時走行、低照度、さまざまな角度、遮蔽物などの困難な状況に対処しながら、ナンバー プレートを正確に検出して読み取ることができます。AI を活用したアルゴリズムは、さまざまな言語、フォント、色、背景パターンなど、さまざまなナンバー プレートのデザインに適応できます。Hailo プロセッサーの高い AI 能力により、より高度な LPR モデルが可能になり、精度が向上し、エラー率が減少します。
さらに、追加の AI 能力により、モデル、メーカー、色の認識 (MMCR) などの車両アクセス制御システムの高度な機能が可能になります。この情報は、さらなる識別または検証の目的で使用され、アクセス制御ポリシーをより効果的かつ正確に適用するために使用できます。
Hailoの高性能AIプロセッサーは、LPRとMMCRのより複雑なモデルを可能にし、 これによりエラー率を低減し、入退室管理システムの信頼性を向上させ、安全性を高め、手作業のコストを削減します。
ヒューマン アクセス コントロールとは、顔の特徴に基づいて個人を認証し、アクセスを許可または拒否するための生体認証技術の使用を指します。これには、人の顔の画像またはビデオをキャプチャし、固有の顔の特徴を抽出し、事前に登録された顔のデータベースと比較して身元を特定することが含まれます。
AI アルゴリズムは、顔認識タスクの実行において非常に効果的であることが継続的に証明されています。AI を活用した顔認識システムは、照明条件の変化、顔の表情、外見の老化など、さまざまな困難なシナリオに対処できます。このアルゴリズムは、肌の色、ひげ、アクセサリーが異なる人など、さまざまな個人に適応し、一般化することができます。さらに、AI は、奥行き、質感、その他の微妙な手がかりを分析することによって、写真やマスクのような本物の顔となりすましの顔を区別するシステムの能力を向上させることで、生き生きとしたチェックの結果を改善することが可能です。
Hailoは、より高いプライバシーとデータ保護のために、AIアクセス制御をネットワークのエッジ、カメラ自体、またはNVRで行うことができ、人々の個人情報はエッジ上に処理され、メタデータのみがクラウドに送信されるためです。
