Muster vorabkontrolle videoüberwachung

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In der Indoor-Überwachung hebt die Schneide liberale Veränderungsoffenbarung und folgende Einschätzung hervor. Die Innenbedingungen werden weitergegeben und nutzen unverkennbare, wirklich kleine Räume, die mit Trennwänden zurückgezogen werden und sich gegenseitig durch Passagen und Abschnitte geben. In diesem Zustand ist es entscheidend, den Bezirk einer bestimmten Person in verschiedenen Teilen der Gebäudestruktur zu verbinden. Es ist weniger entscheidend, den Unterschied in einem Mann ständig zu verfolgen, da diese Bewegung keine Schwachstellen oder denkbaren aber zuverlässig aufgrund der Geologie des Gebäudes brechen wird. Bei der externen Überwachung verschmilzt die Schneide zudem regelrechte Änderungsanfragen und folgende Zählungen. Die Grenze ist, dass diese Zahlen in der Regel erstaunlicherweise neben den damit zusammenhängenden Innenkontrollen aufgrund der besonderen Qualität, die durch eine überdurchschnittliche Faktorbeleuchtung dargestellt wird, gemacht werden. Bei Tryolabs verwenden wir Algorithmen auf Bildebene wie Objekterkennung und Posenschätzung, um Videoanalysen durchzuführen, dann einen eigenen Tracking-Algorithmus-Layer über sie hinzuzufügen und von dort aus fortzufahren. Gesichtserkennungssysteme verwenden computergestützte Musteranpassungstechnologie, um die Gesichter von Menschen automatisch zu identifizieren. Obwohl er noch sehr in den Kinderschuhen steckt, wirft er erhebliche Fragen der öffentlichen Ordnung auf, da er die verdeckte Identifizierung und Klassifizierung von Personen in der Öffentlichkeit ermöglicht. Li C, Dobler G, Feng X, Wang Y.

TrackNet: simultane Objekterkennung und -verfolgung und deren Anwendung in der Verkehrsvideoanalyse. 2019, S. 1–10, arXiv:1902.01466. Künstliche Intelligenz für die Videoüberwachung nutzt Computersoftwareprogramme, die Audio und Bilder von Videoüberwachungskameras analysieren, um Menschen, Fahrzeuge, Objekte und Ereignisse zu erkennen. Sicherheitsunternehmen Programm ist die Software, um eingeschränkte Bereiche innerhalb der Sicht der Kamera zu definieren (wie ein eingezäunter Bereich, ein Parkplatz, aber nicht der Bürgersteig oder öffentliche Straße außerhalb des Grundstücks) und Programm für Tageszeiten (z. B. nach Geschäftsschluss) für das Objekt, das durch die Kameraüberwachung geschützt wird. Die künstliche Intelligenz (“A.I.”) sendet eine Warnung, wenn sie einen Übertreter erkennt, der den “Regelsatz” bricht, dass während dieser Tageszeit keine Person in diesem Bereich zugelassen ist. Wie wir alle wissen, werden große Teile städtischer Gebiete und öffentlicher Räume videoüberwacht, wobei die Kameras jeden Tag eine große Menge an Daten sammeln.

Dies gilt für die meisten Teile der entwickelten Volkswirtschaften. Die Absicht hinter dem Sammeln solcher Daten ist es, eine intelligente Stadt zu schaffen, die der Öffentlichkeit mehr Komfort, bessere Sicherheit und ein verbessertes Energiemanagement bietet. Während eine riesige Menge an Daten gesammelt wird, wird es oft nicht in vollem Umfang aufgrund der Legacy-Systeme genutzt. Als Reaktion auf die Unzulänglichkeiten der menschlichen Wachen, um Überwachungsmonitore langfristig zu beobachten, bestand die erste Lösung darin, Bewegungsmelder zu Kameras hinzuzufügen. Es wurde argumentiert, dass die Bewegung eines Eindringlings oder Täters eine Warnung an den Fernüberwachungsbeamten senden würde, um die Notwendigkeit einer ständigen menschlichen Wachsamkeit zu unterlassen.

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