Компания Dahua Technology недавно представила свой первый сетевой видеорегистратор на базе технологии глубокого обучения, предлагая новые возможности искусственного интеллекта в видеонаблюдении.

Данная технология позволяет быстрее запрашивать видеоконтент и быстро обнаруживать объекты слежения, что предоставляет новые возможности для предотвращения происшествий, а также предупреждения иных рисков до момента их возникновения.

Данный видеорегистратор IVSS работает на основе технологии Deep Learning, то есть глубокого обучения, в связке с графическими процессорами нового поколения и усовершенствованным сетевым видеорегистратором, объединенными в один сервере АI.

Интегрированный модуль GPU и современные алгоритмы глубокого обучения дают возможность проводить серьезный и многоплановый анализ видеоданных с использованием метаданных.

Оснащенный двухъядерным процессором Intel, видеорегистратор IVSS поддерживает до 4 каналов распознавания лиц в режиме реального времени, используя 20 библиотек, в каждой из которых содержится до 100 тысяч изображений лиц людей.

 

Данный видеорегистратор поддерживает также режим обнаружения незнакомых лиц. При этом он включает  сигнал тревоги, если человека нет ни в одной используемой базе данных.

Технология также использует режим «Порог сходства», который также отправляет тревожное сообщение, если обнаруженное лицо, не соответствует минимальному уровню сходства.

Оба вышеназванных режима разработаны для серьезных охраняемых, где важен контроль доступа на территорию.

Единый графический интерфейс также помогает значительно сократить затраты на обучение и количество операторов видеонаблюдения. При этом программное обеспечение позволяет получить удаленный доступ к системе.

Видеорегистраторы IVSS также отлично будут работать там, где необходимо управление въездом и выездом и где важно знать каждого посетителя в лицо. Также это важно на предприятиях, в школах, банках и т.д.

Система IVSS проста в использовании, имеет отлично соотношение цены и качества». При этом данный видеорегистратор увеличивает эффективность мониторинга в режиме реального времени, обеспечивая простой и эффективный подход к распознаванию лиц.