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每单位价格更多计算能力,使得每个应用支持更多复杂性、每个流支持更多应用,每个平台支持更多流,于此同时基于事件的记录方式显著节省了流带宽和存储空间

通过降低错误警报和漏检的机会来提高性能

边缘视频分析意味着个人身份信息(PII)无需传输和存储在云端

全面的软件套件,支持广泛的平台、操作系统和神经网络模型

旨在承受恶劣条件并符合工业操作条件的产品
视频分析层
视频分析的第二层是基于检测阶段洞察的实时事件触发。在此阶段,预定义的事件将触发特定的响应,例如发出警报或呼叫安全人员和/或急救人员采取行动。
常见应用:
人群管理
基于人员和车辆计数以及密度估计,大量实体的积累在特定位置创建一个事件,该事件可能触发响应或呼叫行动,例如负载平衡和动态交通管理
周界保护
人脸和人物属性以及姿态估计和距离测量,都可以用于保障和保护限制访问区域或不安全区域
社交距离
用于检测人们是否在公共场所保持社交距离,支持卫生部门遏制疫情
行为分析
用于识别遇险信号并触发警报以尽快将急救人员呼叫到现场,比拨打911快得多
失踪人员/无人看管的物品
基于属性索引和姿态估计,有助于安保人员寻找失踪人员/行李,或追踪嫌疑人
车牌识别(LPR)
用于停车场或车库的门禁和计费
视频分析的第三层是元数据的索引、存储和检索。
通过在长期观察中探索模式和多视点联合分析,可以提取深刻的洞察。这可以用于以下目的:
索引和记录
为了有效地管理数据并降低通信和存储成本,人工智能被用来区分有意义的事件和背景影片镜头。这使系统能够仅记录和存储用户定义的重要事件
总结
用于创建摄像机输入的编辑和简洁版本,其中仅包含重要事件和洞察,同时裁剪掉无关影片镜头
数据提取
数据提取是基于从视频流中提取的元数据来识别存储数据中的模式的行为。这个元数据越好、越详细,结果和洞察就越好。元数据的质量取决于分析的质量,而这正是深度学习展示的高级算法发挥作用的地方