Leverage COVID-19 response technologies to reopen your workplace safely and comply with local health and safety guidelines. Mehr erfahren

Selbstlernende Videoanalyse

Selbstlernende Videoanalyse

Immer das Wichtige im Blick

Durch den Einsatz von erweiterter musterbasierter Analyse und beispielbasierter Lerntechnologie steigert die Videoanalyse von Avigilon die Produktivität des Sicherheitspersonals und sorgt so für eine rentable und effektive Überwachung.

Wichtigste Funktionen und Vorteile

  • Effiziente Installation und kontinuierliche Genauigkeit
    Point-and-Shoot-Einrichtung des Systems: sofort funktionsfähige selbstlernende Videoanalyse, die keine manuelle Kalibrierung erfordert.
  • Musterbasierte Klassifizierung und Verfolgungstechnologie
    Die Objektklassifizierung und Verfolgung werden mithilfe von musterbasierten Analysealgorithmen auf die Erkennung von Personen und Fahrzeugen abgestimmt, während Störbewegungen ignoriert werden.
  • Beispielbasierte Lerntechnologie
    Die beispielbasierte Lerntechnologie für Bedienereingaben ermöglicht es Benutzern, dem System Feedback zur Genauigkeit zu geben, um die musterbasierte Analysedatenbank stets weiter zu verbessern.
  • Niedrigere Fehlalarmraten
    Höhere Erkennungs- und Zuverlässigkeitsquoten durch laufende Anpassung der selbstlernenden Analyse.
  • Große Gerätevielfalt
    Zu den Avigilon Geräten mit integrierter selbstlernender Videoanalyse zählen Appliances und Kameras mit Auflösungen von 1 MP bis 16 MP (5K).
  • Integration in Avigilon Control Center (ACC)™
    Vollständige Integration in ACC Client und ACC Mobile, sodass Benutzer sogar auf Mobilgeräten in Echtzeit reagieren können. Analysebasierte Alarmbenachrichtigungen können mithilfe von konfigurierten Regeln automatisch an jeden autorisierten Client gesendet werden.
  • Kompatibel mit IP- oder analogen Kameras
    Mithilfe von Avigilon Analyse-Appliances fügen Sie Internet Protocol(IP)- oder Analog-Überwachungskameras die selbstlernende Videoanalyse hinzu.
  • Modus für inaktive Szenen
    Der Modus für inaktive Szenen reduziert den Bandbreiten- und Speicherbedarf und wird durch analysespezifische Objekte anstatt durch Bewegungserkennung ausgelöst.
  • Leistungsstarke Forensikfunktionen
    Die forensischen Suchfunktionen von Analyseereignissen verkürzen Suchzeiten mithilfe eines vollständig einheitlichen ACC-Clients
  • Kosteneffizienz
    Keine zusätzlichen Server erforderlich
  • Keine Lizenz erforderlich
    Vollständig integrierte Edge-Analyse ohne zusätzliche regelbasierte Lizenzierung auf Kameras

Die selbstlernende Analyse von Avigilon erweitert die Effektivität Ihres Sicherheitspersonals. Dazu wird effektive Überwachung bereitgestellt und Ihr Team kann in Echtzeit proaktiv reagieren. Die Analyse von Avigilon wurde von Grund auf für die Verwaltung von HD-Video entwickelt und ist in Avigilon Kameras mit Auflösungen bis 5K (16 MP) integriert.

Erweiterte musterbasierte Analyse

Mit der fortschrittlichen Videomuster-Erkennungstechnologie von Avigilon können die Bewegungen von Personen und Fahrzeugen präzise erkannt werden, während Bewegungen, die für eine Szene nicht relevant sind, ignoriert werden. Diese Systemfunktion ist in Kameras mit Auflösung bis zu 5K (16 MB) integriert und verfügt über die Fähigkeit, fortwährend zu lernen, um die Anzahl falsch positiver Ergebnisse („False Positives“) zu verringern. So wird sichergestellt, dass Warnungen aussagekräftig sind, keine Zeit vergeudet und die Effizienz erhöht wird.

Beispielbasierte Lerntechnologie

Dank unserer beispielbasierten Lerntechnologie mit Objektklassifizierung können Benutzer Feedback zur Genauigkeit der Alarmereignisse geben, die von Avigilon Geräten generiert werden. Anstatt zur Reduzierung von Fehlalarmen die Analyseempfindlichkeit zu verringern, wird das Gerät geschult und die Genauigkeit der Analysen erhöht, mit deren Hilfe ermittelt wird, welche Alarme echt und welche falsch sind. Dadurch wird die Rate der falsch positiven Alarme weiter gesenkt.Mit der Zeit lernt das System die Szene kennen und ist in der Lage, wichtige Ereignisse auf Basis von Benutzerfeedback zu priorisieren. So wird die Empfindlichkeit unter Bedingungen erhöht, die von Belang sind. Fehlalarme werden reduziert, und die Aufmerksamkeit bleibt auf relevante Ereignisse gerichtet.

 

Kameras mit integrierter selbstlernender Videoanalyse