Deep Learning è la nuova frontiera dell’Intelligenza Artificiale firmata Dahua, con questa tecnologia l’azienda di Hangzhou compie enormi passi in avanti sulle capacità dei dispositivi di videosorveglianza.
Si parla di sistemi in grado di migliorare le proprie capacità e prestazioni tramite l’esperienza.
DEEP LEARNING SIGNIFICATO
Le telecamere e i dispositivi tecnologici sono sempre più in grado di assorbire dati grazie agli algoritmi di apprendimento.
Il sistema Deep Learning “impara” a distinguere ed indentificare soggetti migliorandone l’accuratezza nella raccolta di dati futuri.
Prima dell’avvento dell’intelligenza artificiale, le telecamere o i registratori generavano falsi allarmi semplicemente a causa di un ramo spostato dal vento o al passaggio di un cane. Distinguere animali, persone, veicoli, foglie e qualsiasi altro movimento non rilevante è importante in termini di sicurezza.
DEEP LEARNING COS’E’?
Deep Learning definition: è un sistema in grado di svolgere diverse funzioni e può essere paragonato ad un cervello in grado di svolgere molteplici attività.
Scopriamo i diversi ambiti di applicazione della tecnologia Dahua:
- Metadata: informazioni attribuibili a volti, a sagome umane e a veicoli (es. targa, colore, marca e modello).
- Face recognition: funzione in grado di riconoscere la presenza di volti nelle immagini e classificarli secondo sesso, età, presenza di occhiali, barba ed espressioni. Il sistema memorizza i modelli in modo che possano essere confrontati e riconosciuti in un secondo momento.
- ANPR (Automatic Number Plate Recognition): permette di leggere, memorizzare e riconoscere caratteri alfa-numerici come targhe per monitorare il traffico, la velocità, i parcheggi ed il pagamento dei pedaggi.
- Image Search: recupera e collega le informazioni per ottimizzarne il sistema di monitoraggio in termini di sicurezza ed efficienza.
- Flow Path: le telecamere condividono i fotogrammi tra di loro al fine di tracciare il percorso dell’asset.
- False Alarm Filter: i falsi allarmi provocati da animali, pioggia, piante vengono filtrati automaticamente.
- People Counting: è possibile contrare il numero di persone che entrano ed escono da un’area precedentemente disegnata.
PERCHE’ QUESTA TECNOLOGIA È VINCENTE?
L’efficacia in termini di sicurezza del Deep Learning è data dalla capacità di tutte le sue funzioni di cooperare amplificando così il concetto di Intelligenza Artificiale.
Deep Learning esempi:
- aumenta il livello di sicurezza di casa, azienda e luoghi pubblici
- memorizzare dati
- riconoscere informazioni nel tempo
- collabora con gli altri dispositivi della stessa gamma ne crea un “ecosistema Smart”.
Con questa tecnologia viene superata la vecchia funzione Smart Motion Detection che generava falsi allarmi in caso di violazione delle regole.
QUAL È L’AMBITO DI APPLICAZIONE DELLE TELECAMERE CON TECNOLOGIA DEEP LEARNING?
Smart Retail
- PREVENZIONE: è possibile memorizzare il volto di un ladro e inserirlo in una black list. Nel caso in cui entrasse nel punto vendita sarà segnalato da un allarme.
- INFORMAZIONE: è possibile creare statistiche riguardanti il traffico pedonale in determinate aree. Analizzare età, sesso, umore e tempo di percorrenza in modo che i negozianti possono fornire un servizio personalizzato.
Smart Industrial Park
- ANPR: utilizzato per il controllo accessi, in caso di sconosciuti viene generato un allarme.
- DEEP LEARNING: le telecamere filtrano automaticamente le interferenze come animali, pioggia e foglie.
Smart City
- RICONOSCIMENTO FACCIALE: creazione di un alert in caso di visitatori non riconosciuti dal sistema.
- TRAFFICO INTELLIGENTE: raccolta dei dati del traffico e riconoscimento di comportamenti illegali.
WIZSENSE DAHUA
È possibile trovare la tecnologia Deep Learning nella gamma Wizsense e Wizmind di Dahua.
Per scoprire tutti i prodotti della linea Wizsense e Wizmind visita: www.setik.biz.
