科締歐AI智能行為分析預警系統基于AI神經網絡的深度學習算法,把人體主要活動骨架結構化,根據人的肢體運動軌跡,從而去定義各種人的動作行為。當監控抓拍到異常行為時,立即預警。?
一、產品概述
科締歐AI智能行為分析服務器內嵌深度學習算法,基于深度學習的行為分析技術,實現視頻圖像的行人檢測、跟蹤、異常行為報警等功能,支持接入第三方攝像機品牌。
二、產品性能
核心算法AI神經網絡的深度學習算法,支持非法闖入、攀爬、倒地、聚眾等10多種算法。同一路視頻流支持多種算法,自異常行為發生到預警3秒內。預警方式彈屏預警、聲音提示。
六核處理器,2T存儲盤,千兆網口,4U機架式,2路HDMI輸出,2路DVI輸出。
嵌入式Linux系統,含32路第三方攝像機授權許可,彈屏式預警,預警顯示最大支持16畫面分割,畫面分割模式1/4/9/16,自動存儲異常預警的畫面和視頻。
三、產品功能
1.突發事件定義:求救事件、倒地事件
2.治安事件定義:打架事件、聚眾事件
3.安保事件定義:闖入事件、攀爬事件
四、產品優勢
事件類型
誤報情況
我們的方案(AI神經網絡的深度學習算法)
行業普遍方案
周界防范
風吹草動、蟲鼠鳥獸、光線變化、雨霧天氣都可能導致誤報
只識別人,白天零誤報。夜晚如果攝像機效果差,拍攝不清的情況下,有可能把某些靜止不動的看起來像人行的物體誤識別為人影,有少量誤報,可通過把這些人影區域畫無效區域屏蔽解決。
很難使用,誤報太多,根本不精準,給很多用戶帶來了很差的使用印象,抗拒使用在周界
崗位
風扇、窗簾、光線、室外有人經過都有可能導致誤報
只識別人,零誤報
一旦有外部干擾,基本上漏報率就很高,很難識別出來
舍內
掛的衣服晃動、風扇、監倉外巡邏犯人走動映出光線變化等都有可能導致誤報
離床、獨處、攀高、入廁超時檢測方案,只識別人,零誤報或極低誤報
一旦環境復雜,誤報會很多
打架行為
拖地、跑動、做操、頻繁劇烈運動都有可能導致誤報
僅識別人的打架肢體動作,會存在相同肢體動作誤報的情況,但不存在傳統誤報的情況
誤報較高
攀高行為
掛的衣服晃動或房間里面有其他動的物體都有可能導致誤報
只檢測人的頭部和手在攀高區域,不檢測物體移動偵測,零誤報
一旦有動的物體的場景,誤報較高
闖入行為
物體移動、光線變化等都有可能導致誤報
只檢測人的闖入,零誤報
獨處行為
場景下有動的物體會導致檢測不出來
只檢測人的獨處,零誤報
檢測場景下完全靜止不動為沒有人,容易漏報
五、應用場景
小區、廣場、機場、高鐵車站、工廠、校園、公安刑偵、監獄區域管控、看守所、部隊區域管控等場合。
官方微信
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