Phát hiện chuyển động bất thường – Tiết lộ các sự kiện có thể đã bị bỏ lỡ
Phát hiện chuyển động bất thường (Unusual Motion Detection – UMD) là một công nghệ AI tiên tiến mang đến một cấp độ mới về tự động hoá cho bảo mật. Không cần bất kỳ quy tắc nào được định trước hoặc thiết lập, công nghệ UMD cho phép học liên tục những hành vi tiêu biểu trong một khung cảnh như thế nào, sau đó phat hiện và gắn cờ chuyển động bất thường. Điều này cho phép các người vận hành lọc thông qua một lượng lớn các video đã được ghi lại nhanh hơn khi sử dụng phần mềm quản lý video ACC (Avigilon Control Center), nó sẽ gắn cờ các sự kiện không điển hình có thể cần cho các điều tra thêm trong tương lai, giúp giảm số giờ làm việc xuống còn vài phút.
Tiêu điểm của sự tập trung
Giao diện mới của ACC7 sử dụng phân tích video học sâu và công nghệ UDM do AI hỗ trợ để xác định thông tin có thể hành động và giúp đảm bảo các sự kiện quan trọng không bị bỏ qua.
Tìm kiếm nhanh hơn
Giúp bạn tìm kiếm nhanh hơn thông qua một lượng lớn video khi sử dụng phần mềm ACC bằng việc gắn cờ các sự kiện có thể cần cho điều tra thêm trong tương lai, giúp giảm thời gian làm việc từ nhiều giờ xuống còn vài phút.
Được nhúng vào dòng CAMERA H4
Công nghệ UMD được nhúng vào các camera H4A, H4 Mini Dome và H4SL, mang lại khả năng AI mạnh mẽ trên các camera dễ lắp đặt nhất và cấp độ cơ bản nhất.
Phát hiện hành vi bất thường (UAD) và phát hiện chuyển động bất thường (UMD) – Phân biệt sự khác nhau
Cả hai đều là các công nghệ thông minh, dựa trên nền tảng để phân biệt giữa các sự kiện điển hình và không điển hình bằng cách liên tục học từ việc quan sát các khung cảnh theo thời gian. Trong trường hợp UAD thì việc nhận biết đối tượng và phát hiện hành vi không điển hình của các đối đượng đã được học như con người và phương tiện, thì công nghệ UMD học liên tục tìm hiểu khung cảnh điển hình trông như thế nào, sau đó phát hiện ra và gắn cờ các chuyển động bất thường mà sai khác đi từ mô hình khung cảnh đó.
|
Phát hiện hành vi bất thường (UAD)
|
Phát hiện chuyển động bất thường (UMD)
|
- Nhận biết đối tượng với khả năng xác định các hành vi này có bình thường hay không trên cơ sở từng loại đối tượng
- Thể hiện hành vi bất thường đối với các đối tượng đã phân loại (người hoặc phương tiện)
- Làm nổi bật hành vi không điển hình như tốc độ hoặc vị trí bất thường
- UAD: Dòng camera H5A
|
- Làm nổi bật chuyển động bất thường dựa trên các khuôn mẫu đã học được về khung cảnh điển hình như thế nào
- Cung cấp sự thông minh vượt trội trên camera phù hợp với ngân sách
- Đánh dấu các chuyển động không điển hình như tốc độ, hướng hoặc vị trí
- UMD: H5SL, H5M, H4A, H4SL, H4 MINI DOME
|
