科缔欧AI智能行为分析预警系统基于AI神经网络的深度学习算法,把人体主要活动骨架结构化,根据人的肢体运动轨迹,从而去定义各种人的动作行为。当监控抓拍到异常行为时,立即预警。
一、产品概述
科缔欧AI智能行为分析服务器内嵌深度学习算法,基于深度学习的行为分析技术,实现视频图像的行人检测、跟踪、异常行为报警等功能,支持接入第三方摄像机品牌。
二、产品性能
核心算法AI神经网络的深度学习算法,支持非法闯入、攀爬、倒地、聚众等10多种算法。同一路视频流支持多种算法,自异常行为发生到预警3秒内。预警方式弹屏预警、声音提示。
六核处理器,2T存储盘,千兆网口,4U机架式,2路HDMI输出,2路DVI输出。
嵌入式Linux系统,含32路第三方摄像机授权许可,弹屏式预警,预警显示最大支持16画面分割,画面分割模式1/4/9/16,自动存储异常预警的画面和视频。
三、产品功能
1.突发事件定义:求救事件、倒地事件
2.治安事件定义:打架事件、聚众事件
3.安保事件定义:闯入事件、攀爬事件
四、产品优势
事件类型
误报情况
我们的方案(AI神经网络的深度学习算法)
行业普遍方案
周界防范
风吹草动、虫鼠鸟兽、光线变化、雨雾天气都可能导致误报
只识别人,白天零误报。夜晚如果摄像机效果差,拍摄不清的情况下,有可能把某些静止不动的看起来像人行的物体误识别为人影,有少量误报,可通过把这些人影区域画无效区域屏蔽解决。
很难使用,误报太多,根本不精准,给很多用户带来了很差的使用印象,抗拒使用在周界
岗位
风扇、窗帘、光线、室外有人经过都有可能导致误报
只识别人,零误报
一旦有外部干扰,基本上漏报率就很高,很难识别出来
舍内
挂的衣服晃动、风扇、监仓外巡逻犯人走动映出光线变化等都有可能导致误报
离床、独处、攀高、入厕超时检测方案,只识别人,零误报或极低误报
一旦环境复杂,误报会很多
打架行为
拖地、跑动、做操、频繁剧烈运动都有可能导致误报
仅识别人的打架肢体动作,会存在相同肢体动作误报的情况,但不存在传统误报的情况
误报较高
攀高行为
挂的衣服晃动或房间里面有其他动的物体都有可能导致误报
只检测人的头部和手在攀高区域,不检测物体移动侦测,零误报
一旦有动的物体的场景,误报较高
闯入行为
物体移动、光线变化等都有可能导致误报
只检测人的闯入,零误报
独处行为
场景下有动的物体会导致检测不出来
只检测人的独处,零误报
检测场景下完全静止不动为没有人,容易漏报
五、应用场景
小区、广场、机场、高铁车站、工厂、校园、公安刑侦、监狱区域管控、看守所、部队区域管控等场合。
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