 |
| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
組織正在曾經對微妙的電腦技術封閉的環境中，佈署監控解決方案。耐用型的 NVR，顯著擴充了邊緣監控佈署的能力。它們使固定 CPU 的高效能處理，更接近攝影機，以減少網路應變和訊號延遲。透過即時可操作的洞察力，和透過捕捉的影像自動響應，接近度等於效能。
配備強大 GPU 的耐用型 NVR，為越來越多的影像分析應用，提供了處理肌肉。影像分析透過物聯網感測器觸發器，所辨識到的危險和差異，即時增強了被監視區域的安全和保障。執行影像分析的耐用型 NVR，可以將邊緣監控佈署轉化為流程最佳化、創收系統。以下是五個多功能影像分析佈署，從多個行業的監控環境中提供有用的見解。
1. 臉部辨識
高效能 GPU 使用順序，和並行計算進行生物辨識佈署。生物辨識處理的領先應用 —— 臉部辨識 —— 處理主體臉部的各種特徵、紋理和形狀，以便立即與安全資料庫進行交叉引用。人工智慧和機器學習，透過深度神經網路驗證的機器智慧，提高了臉部辨識速度和準確性，遠遠超過了人類監控的能力。
一台耐用型的 NVR，在無人機場安全接觸點執行臉部辨識過程，可以提供更精細的篩查，並具有高度準確的利害關係人辨識率。隨著時間的演變，隨著用更多資料和資訊，在更遠的距離上辨識受試者的能力，系統能力得到提高。
用於臉部辨識的熱成像攝影機，可以在辨識接觸點形成額外的安全層。長波熱紅外線（LWIR，long Wave Infra red）攝影機，從受試者身上捕捉溫度資料，提供頭部和臉部形狀的準確影像，即使在弱光環境中，也可能被眼鏡、臉部毛髮或欺騙性義肢掩蓋。耐用型的 NVR 處理來自標準視覺和 LWIR 攝影機的影像組合，比單獨輸入提供更強的安全性。
臉部辨識也可以在許多應用中，應用於客戶服務。當優先客戶或獨家俱樂部成員進入場所時，管理層可能會收到提醒，允許他們向顧客提供個人關注。緊急性臉部辨識辨別客戶等待區激動的跡象，可能會提醒管理層重新定向資源，以解決擁堵並減少等待時間。零售機構、賭場和大型場所，都可以利用臉部辨識，透過主動關注來加強客戶忠誠度。
2. 醫療干預
耐用型 NVR 應用了，在安全接觸點使用的相同臉部辨識技術，也可以利用這些應用進行醫療干預。視覺和 LWIR 攝影機可以為耐用型 NVR 提供影像資料，以分析疾病的微妙物理跡象或發燒。
耐用型 NVR 可以同時處理，來自用於安全監控的攝影機系統的相同影像資料，以被動地篩選受試者的疾病症狀。透過在進入公共中心、交通樞紐或大型場所等人口稠密地區之前，確定接受額外健康篩查的物件，耐用型 NVR 為遏制廣泛疾病傳播，提供了強大的工具。
3. 車牌辨識
在設施停車地點和沿道路沿線佈署的高解析度攝影機，可以立即掃描大量的車牌，以定位和追蹤特定車輛，或保持車輛進出區域的記錄。執行光學字元讀取演算法的耐用型 NVR，在觸發預定參數時，自動捕捉和處理車牌數字，如進入攝影機視野或內部特定點的車輛。同樣耐用型 NVR，也整合到警車等第一響應車輛中，以處理和儲存即時攝影機鏡頭。警車使用這些類型的嵌入式電腦作為控制樞紐，將車輛周圍的攝影機，連線到位於警察身上的無線連線車身攝影機。
商業設施可以佈署牌照辨識，以自動授予在批准的訪客資料庫中，註冊牌照的車輛的入口。在無門禁區域，系統可以被動地保留所有進入或離開設施的車輛的記錄，並記錄日期和時間，以供問責。
K-12 教育設施可以使用牌照辨識分析，透過記錄進入場地的車輛和學生進入車輛，在發生綁架或失蹤人員的情況下獲得調查線索，從而更好地保護學生。對於高等教育來說，當與地段攝影機系統整合時，車牌辨識是停車執法的可靠工具。
除了提高安全性外，佈署牌照辨識攝影機系統的智慧城市，還可以根據車輛音量和重複通勤來影響交通模式。可以在車牌資料上最佳化交通訊號，以根據通勤的規律性和一致性，與預期的交通成長相對應。
4. 行為預測
耐用型 NVR GPU 可以為行為預測分析提供動力，從而實現更快的響應時間。預測其他各方行為的能力，可以用於避免不幸或有害的場景，最佳化流程和個性化客戶體驗。
車載耐用型的 NVR 可以提醒卡車司機，注意附近的車輛可能會在他們前面行駛、突然剎車，或造成任何其他需要立即注意的危險情況。機器學習完善了流量推斷分析，提高了系統響應時間。行為預測演算法更快地辨識道路上，分心或受損的司機的跡象，逐漸允許卡車司機發出更多警告。
捕捉司機行為的駕駛室攝影機和耐用型 NVR，實現了強大的分析組合，甚至可以將車輛遠端資訊（如速度、定位和剎車）與駕駛員的影像進行整理，以記錄卡車司機自身危險駕駛的跡象。用於辨識臉部特徵的演算法，可以輕鬆檢測昏昏欲睡或熟睡的司機的跡象，提示警報喚醒司機，並指示他們採取糾正措施。
行為預測分析有無數的安全應用。公共交通、智慧城市和場所，可以在任何監控環境中佈署耐用型 NVR，以挑選出表現出非常微妙的破壞性行為跡象的人。應用行為預測監控的機場可以辨識旅行者的攻擊性，這些攻擊性可能會透過即時的安全干預迅速降級。
5. 事件檢測
佈署了帶有事件檢測分析的耐用型 NVR，對上述應用使用了許多相同的演算法。事件檢測可以提醒智慧城市營運業者，注意可能對公民造成危險的多種條件，如公共場所無人看管的包裹、道路上墜落的物品，和與天氣有關的併發症。
智慧城市從事件檢測中，收集到的相同預防性見解，幾乎可以應用於任何特定可程式的視覺觸發器，提醒操作員正常狀態的變化的環境。落在捷運和鐵路終點站軌道上的人或物體，可能會提醒交通協調員和響應團隊，重新定向或暫停旅行，直到響應安全團隊解決情況。
學校、公共建築、大型場館和購物中心，都可以利用物體運動檢測分析，來立即辨識環境中的槍支，從而大大受益。 一旦拔出武器，超靈敏的槍支檢測算法，會立即向安全或執法人員發出警報。 這種事件檢測分析將依賴處於壓力下的人員，主動啟動安全過程的鏈式通知過程，轉變為在武器出現時被動的即時警報。透過縮短警方的寶貴響應時間，槍支檢測技術可以更快地進行干預，從而預防災難。
耐用型 NVR ，用於智慧邊緣監控
Premio 的耐用型的 NVR 包含 NVIDIA GPU，可以快速處理大量分析應用的影像資料，以對物聯網監控解決方案產生近乎有先見之明的洞察力。佈署在這些類型的邊緣運算電腦上的影像分析，將傳統的記錄和日誌系統，轉變為強大的工具，用於主動響應、簡化流程並提供更客製化的個人體驗。
這些專用邊緣運算電腦採用無風扇設計；無電纜；對極端溫度、潮濕和實體破壞具有高度耐受性，使它們能夠在充滿挑戰的環境中，佈署在靠近攝影機系統的位置。這些設備經久耐用，可在嚴酷的條件下連續運行，從寒冷的室外場所到灼熱的鋼廠，再到振動和顛簸的機車車輛。
ACO系列車載電腦，在遠端和行動監控佈署中，毫不費力地記錄和處理影像，用於專用邊緣監控系統。行動連線透過允許車內的耐用型 NVR，將影像推送到安全操作中心，同時從排程中心接收道路或鐵路狀況資訊和繞行指示，從而整合了工作負載。
ACO 6000系列透過 16 個 PoE +連線埠作為低功耗 IP 攝影機的電源。使用PoE+，電力透過相同的電纜傳輸，在攝影機和 NVR 之間傳輸影像和訊號。這種靈活性允許根據覆蓋需求，而不是電源可用性來決定策略攝影機放置。其他 PoE+ 外圍裝置，如門禁硬體和警報，可以整合到一個整體邊緣安全系統中。
沒有留言:
張貼留言