周界防护

周界保护是指为保护物理地点或财产的边界或周界而实施的安全措施和系统。周界保护的主要目标是防止未授权的访问、检测潜在威胁并阻止入侵者进入保护区域。

传统上，实时视频流的分析是人工的，依靠人类感知来视觉识别每个传输中发生的事件。如今，边缘深度学习正在实现分析任务的自动化，从而实现更轻松的可扩展性并提高整体性能。在边缘部署周界保护系统可以实时、立即响应安全威胁，因为人工智能算法可以在边缘本地处理和分析大量数据，而无需依赖集中处理和网络连接的稳健性。这可以减少延迟并确保更快地检测和通知潜在的违规行为。此外，通过在边缘部署人工智能，即使在网络停止或中断的情况下，系统也可以继续运行，从而维护周界或者军事基地或地下设施等偏远和离线位置的安全。基于边缘的人工智能还最大限度地减少需要传输到云端的数据量，增强了隐私性，降低了带宽要求和成本。

Hailo人工智能处理器对这些应用进行了变革，因为它们能够以更低的成本实现更快、更准确的事件识别。

多摄像头和多人重识别（Re-ID)是指出于安全或统计分析目的，在监控系统中通过不同摄像头识别个人的任务，或者通过特定摄像头在一段时间内多次识别个人的任务。该任务包括在一段时间内的特定位置或沿着多个位置之间的路径多次识别特定人员。其中涉及将一个摄像头拍摄的人员外观与另一个摄像头拍摄的同一人的外观进行匹配，或者同一摄像头在不同时间拍摄的同一个人的外观，同时考虑到光照、姿态和遮挡的变化。

人工智能支持多摄像头重识别，因为这项任务需要同时处理和分析来自多个摄像头的大量视觉数据，这对于人类操作员来说是不可能完成的挑战。人工智能模型可以学习从图像或视频帧中提取和表示有意义的特征和个人属性，例如体形、服装和配饰，并使用它们来匹配和识别不同视频片段中的个人。网络边缘的重识别意味着可以在更佳的隐私保护下识别和重识别人员，因为只有匿名信息才会流式传输并存储在云端。

视频元数据是指与视频相关的描述性信息，包括人物识别、面部属性和其他相关特征等各种属性。可以使用人工智能提取和分析这些属性，以获得有价值的见解并增强各种应用。
人工智能用于多种应用的视频元数据，包括：

• 视频监控录像: 人工智能可以分析视频元数据，以检测和识别监控录像中的个人。通过提取年龄、性别、种族和情绪等个人属性，基于人工智能的系统还可以帮助识别潜在威胁、识别已知个体或实时监控人群动态。
• 行为分析: 人工智能可以分析视频元数据以了解人类在各种场景下的行为。通过提取个人属性和跟踪运动，人工智能驱动的系统可以识别模式、预测行为或检测异常。
• 视频搜索和索引： 人工智能算法可以分析视频元数据以创建可搜索索引。通过提取人物属性（例如外表或活动），人工智能系统可以根据所需标准高效搜索和检索特定视频或片段。

视频元数据越好、越详细，结果和见解就越好。元数据的质量取决于分析的质量，这就是Hailo在边缘运行高级算法的优势派上用场的地方。