Система Vision AI на архитектуре Faster R-CNN предоставляется как мощное решение для анализа видеопотока и классификации данных. Эта технология обеспечивает эффективное обнаружение объектов в реальном времени.
как работает?
Анализ видео потока
Камеры или другие устройства захвата изображения отправляют видеопоток в реальном времени в систему для анализа.
Видеоданные проходят первоначальную обработку, включая улучшение качества изображения и снижение уровня шумов
Быстрая идентификация регионов на изображении, которые могут содержать объекты.
После определения регионов они классифицируются по объектам и уточняются их границы для создания более точной иерархии.
Полученные данные состоят из координат обнаруженных объектов и их классов, которые могут использоваться для дальнейшего анализа или принятия решений.
области применения
БЕЗОПАСНОСТЬ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТОРГОВЛЯ И РИТЕЙЛ
ОБЩЕСТВЕННОЕ ПИТАНИЕ
ВИДЕО АНАЛИТИКА
Примеры использования:
Применение в видеонаблюдении
Обеспечение безопасности: Система может автоматически выявлять подозрительное поведение, распознавать лица или транспортные средства и своевременно уведомлять операторов.
Работа в реальном времени: Возможность реакции на события по мере их возникновения — это ключевой аспект использования в сфере безопасности.
Распознавание текста: Используя компьютерное зрение, система может распознавать текстовые данные из видео, такие как дорожные знаки или тексты из документов.
Перевод и трансляция: Распознанный текст может быть переведён на другие языки или транслирован для использования в реальных задачах.
Стандартизация работы отраслей
Контроль качества: В производственных или кулинарных процессах система может контролировать соответствие стандартам и идентифицировать отклонения.
Повышение эффективности: Мониторинг рабочих процессов и автоматическое выявление и устранение нестандартных ситуаций помогает улучшить продуктивность и безопасность.