Искусственный интеллект Deep Learning и его применение в видеонаблюдении

Доступ к локальной сети В этой статье объясняются преимущества, которые глубокое обучение приносит среде видеонаблюдения, как избежать ложных тревог, ускорить обнаружение угроз, остановить их, не требуя вмешательства человека или предотвращая их.

Компании становятся все более требовательными к решениям видеонаблюдение Продвинутый, которые включают искусственный интеллект, чтобы выйти за рамки простого обнаружения движения в сцене. Теперь организациям нужны еще более умные решения, которые Искусственный интеллект с глубоким обучением (Глубокое обучение).

Глубокое обучение можно определить как форму машинного обучения, основанную на нейронной сети из трех или более слоев, которые пытаются имитировать поведение человеческого мозга, чтобы учиться на больших объемах данных.. Это технология с большим потенциалом во всех секторах, а также в видеонаблюдении.

Deep Learning — это революционная технология, которая приносит много преимуществ компаниям в области видеонаблюдения.:

1.- Избегайте ложных тревог: Позволяет системе безопасности изучать различные классификации объектов, а также люди, животные или транспортные средства, среди прочих, для принятия лучших решений. Например, Отключите аварийные сигналы, которые обнаружили движение, не соответствующее реальной угрозе.

Глубокое обучение преодолевает ограничения машинного обучения, чей способ обучения ограничен данными, предоставляемыми людьми. Вместо, с глубоким обучением, Система идет глубже, чтобы найти лучшее решение.

2.- Предотвращение угроз без вмешательства человека: Выполнение передовых функций без вмешательства человека имеет множество преимуществ в области видеонаблюдения. Например, с решением на основе Deep Learning решения могут искать потенциальные угрозы для компании без участия охранника и без усталости.

В отличие от обычного машинного обучения, Системы глубокого обучения не только учатся с данными, предоставленными человеком, скорее, они становятся умнее от информации, которую они получают.. Они работают более автономно и самодостаточно, и они способны находить новые решения, которым их никто не учил.

3.- Ускорение обнаружения угроз: В тех ситуациях, когда время важно, как в случае моментов, когда необходимо найти и арестовать подозреваемых., Наличие решения, способного обнаруживать угрозы на высокой скорости, действительно важно..

Эта возможность очень полезна для многих секторов, таких как железнодорожный сектор.. В поезде и на станции метро многие люди проходят в течение дня и имеют инструмент, который может обнаружить несчастные случаи или риски за считанные минуты., вместо часов или дней, является ключом к предотвращению новых преступлений или несчастий.

4.- Предотвращает будущие угрозы: Системы видеонаблюдения на основе Deep Learning также могут выполнять профилактическую функцию. Агенты безопасности имеют возможность создавать правила, которые рисуют воображаемые линии, которые определенные объекты и люди не могут пересечь..

Таким образом,, система может сконцентрироваться на ситуации и обнаружить подозрительных людей, слоняющихся в месте, незаконно припаркованные транспортные средства или подозрительные предметы. Все эти ситуации могут стать прецедентом преступного деяния и системы видеонаблюдения с искусственным интеллектом Deep Learning являются лучшим союзником для их разоружения..

Lanaccess предлагает передовые решения для видеонаблюдения на основе искусственного интеллекта, которые могут помочь вам повысить безопасность компании или учреждения и воспользоваться преимуществами цифровой трансформации..

Другие статьи о Доступ к локальной сети