- це процес автоматичного виявлення присутності людей у відео чи кадрі зображення. Це можна реалізувати з допомогою різних алгоритмів комп'ютерного зору, включаючи виділення об'єктів, сегментацію, класифікацію, відстеження руху та інші методи. Результатом детекції людини може бути як оповіщення оператора про наявність людини у зоні спостереження, і автоматична активація певних функцій системи, наприклад, запис відео чи оповіщення охорони.
Перетин лінії в системах відеоспостереження - це функція, яка дозволяє визначити, чи перетнув об'єкт (людина, автомобіль і т.д.) задану лінію на відео або в кадрі зображення. Для реалізації цієї функції в системі відеоспостереження можуть використовуватись різні алгоритми комп'ютерного зору, наприклад, виділення об'єктів, відстеження руху, класифікація тощо. При перетині об'єктом заданої лінії система може виконувати певні дії, наприклад, генерувати подію, надсилати оповіщення або активувати автоматичні системи безпеки. Функція перетину лінії широко застосовується в системах відеоспостереження для забезпечення безпеки та контролю доступу.
Периметр у системах відеоспостереження - це зона, що визначається кордоном чи лінією, де здійснюється відеоспостереження та контроль. Периметр може бути фізично визначений огорожею або віртуальною, яка задається у програмному забезпеченні системи відеоспостереження. У системах відеоспостереження периметр зазвичай використовується для виявлення порушень і незаконного доступу в зону, що охороняється. При порушенні периметра система може активувати певні дії, наприклад запис відео, відправлення оповіщень або автоматичну активацію систем безпеки. Для реалізації функції периметра в системах відеоспостереження можуть використовуватись різні технології, включаючи детектори руху, інфрачервоні та радіолокаційні датчики, а також алгоритми комп'ютерного зору.
Визначення автомобіля у системах відеоспостереження - це процес автоматичної класифікації та ідентифікації автомобілів на відео чи кадрі зображення. Для реалізації цієї функції в системах відеоспостереження можуть використовуватись різні алгоритми комп'ютерного зору, такі як виділення об'єктів, класифікація, сегментація, відстеження руху та інші методи. Результатом визначення автомобіля може бути, наприклад, автоматичний підрахунок кількості транспортних засобів, що проїжджають, контроль швидкості або визначення типу автомобіля. Для визначення автомобіля на відео система відеоспостереження може використовувати різні характеристики, наприклад форму, розмір, колір, текстуру і т.д. Функція визначення автомобіля широко застосовується в системах відеоспостереження для забезпечення безпеки, контролю транспортних потоків та управління транспортною інфраструктурою.
Розпізнавання осіб у системах відеоспостереження - це технологія, яка дозволяє автоматично виявляти, аналізувати та розпізнавати обличчя людей на відео або кадрі зображення. Для реалізації цієї функції у системах відеоспостереження використовуються різні методи машинного навчання та комп'ютерного зору, такі як виділення осіб, класифікація, сегментація, розпізнавання та інші методи. Результатом розпізнавання осіб може бути ідентифікація конкретної особи, порівняння особи з базою даних відомих осіб або визначення статі та віку людини. Функція розпізнавання осіб широко застосовується в системах відеоспостереження для забезпечення безпеки та покращення сервісу, наприклад, для контролю доступу, моніторингу робочого часу, розшуку злочинців та покращення маркетингових стратегій. Проте впровадження систем розпізнавання осіб може викликати етичні та юридичні питання, тому воно потребує відповідних правових та організаційних заходів.
Детекція осіб у системах відеоспостереження - це технологія, яка дозволяє автоматично виявляти на відео чи кадрі зображення наявність і становище осіб людей. Для реалізації цієї функції в системах відеоспостереження використовують різні методи комп'ютерного зору, такі як виділення осіб, сегментація, класифікація та інші методи. Результатом детекції осіб є просторове становище осіб відео, що дозволяє використовувати їх задля її подальшої ідентифікації чи розпізнавання.
Функція детекції осіб широко застосовується в системах відеоспостереження для вирішення завдань забезпечення безпеки, моніторингу та контролю доступу, а також збору статистичних даних. Наприклад, детекція осіб може використовуватися для автоматичного підрахунку відвідувачів у магазинах чи транспорті, визначення настрою людей у громадських місцях або виявлення людей, які маскують своє обличчя, що може бути корисно в умовах поширення інфекційних захворювань. Однак використання технологій детекції осіб може викликати етичні та юридичні питання, тому потрібне уважне звернення до законодавчих норм та рекомендацій щодо захисту даних та конфіденційності.
Порівняння облич у системах відеоспостереження - це технологія, яка дозволяє автоматично розпізнавати обличчя людей на відео та порівнювати їх із базою даних відомих осіб для ідентифікації конкретної людини. Для реалізації цієї функції у системах відеоспостереження використовуються методи машинного навчання та комп'ютерного зору, такі як виділення облич, сегментація, класифікація, розпізнавання та інші методи.
Порівняння облич може використовуватися на вирішення широкого кола завдань, включаючи автоматичний контроль доступу, розшук злочинців, і навіть визначення лояльності і задоволеності клієнтів у маркетингу. Однак використання технологій порівняння осіб також викликає етичні та юридичні питання, пов'язані із захистом даних та конфіденційності, тому потрібне уважне звернення до законодавчих норм та рекомендацій у сфері захисту даних та конфіденційності.
Технологія порівняння облич у системах відеоспостереження використовується у поєднанні з іншими методами, такими як детекція облич та розпізнавання облич, щоб досягти найкращих результатів. Наприклад, для автоматичного контролю доступу в будинках або на території підприємства система відеоспостереження може спочатку виявити обличчя, потім розпізнати їх і, нарешті, порівняти їх з базою даних відомих облич для визначення, чи має людина право доступу до будівлі чи ні.
Підрахунок відвідувачів у системах відеоспостереження – це технологія, яка дозволяє автоматично визначати кількість людей, які перебувають у зоні спостереження на основі відео-потоку. Для реалізації цієї функції у системах відеоспостереження використовуються методи машинного навчання та комп'ютерного зору, такі як детектування об'єктів, сегментація, класифікація, трекінг та інші методи.
Ця технологія може бути використана для контролю відвідуваності місць, таких як музеї, торгові центри, виставки, стадіони, транспортні вузли та інші місця з великим потоком людей. Вона дозволяє автоматично рахувати кількість відвідувачів, визначати найбільш популярні зони та встановити співвідношення відвідувачів у різний час та дні тижня. Ця інформація може бути використана для оптимізації рекламних кампаній, покращення керування трафіком та ресурсами, а також для підвищення якості обслуговування.
Для більш точного підрахунку відвідувачів у системах відеоспостереження можуть бути використані додаткові методи, такі як розпізнавання осіб або аналіз поведінки людей, які допомагають ідентифікувати відвідувачів та відокремити їх від перехожих. Однак використання технологій підрахунку відвідувачів також викликає етичні та юридичні питання, пов'язані із захистом даних та конфіденційності, тому потрібне уважне звернення до законодавчих норм та рекомендацій у сфері захисту даних та конфіденційності.
Відеоаналітика залишених або зниклих предметів у системах відеоспостереження може допомогти у швидкому виявленні проблеми. Аналітичні інструменти можуть автоматично виявляти предмети, що залишилися або зникли, а також сигналізувати про підозрілі активності на місці. Крім того, вони можуть визначати, коли предмет залишено або забрано, а також відстежувати його переміщення по системі відеоспостереження. Це дозволяє швидко вживати заходів та забезпечувати безпеку та захист майна.
Підрахунок цілей у системах відеоспостереження – це функція, яка автоматично визначає кількість об'єктів, що проходять через зону спостереження камери. Вона може бути використана для моніторингу трафіку, потоків покупців, відвідуваності заходів тощо.
Алгоритми обробки відео використовують комп'ютерний зір та машинне навчання, щоб визначити об'єкти на відеофайлі та підрахувати їх кількість. Зазвичай підрахунок цілей може бути виконаний як реальному часі, і у аналітичному режимі.
Для точного підрахунку цілей необхідно правильно налаштувати параметри системи відеоспостереження, такі як кут огляду камери, чутливість руху детектора і т.д. Важливо також враховувати фактори, такі як натовпи, перехрестя та рух безлічі об'єктів, які можуть вплинути на точність підрахунку цілей.
Ретроградний рух (англ. "reverse motion") у системах відеоспостереження - це функція, яка дозволяє виявляти рух об'єктів, що рухаються у напрямку, протилежному напрямку руху, заздалегідь заданому в налаштуваннях системи.
Наприклад, якщо система відеоспостереження налаштована на виявлення руху об'єктів, що рухаються ліворуч, функція ретроградного руху може автоматично виявляти об'єкти, що рухаються праворуч ліворуч, на відеофайлах.
Функція ретроградного руху може бути корисною для виявлення небажаних рухів, наприклад, якщо необхідно контролювати вихід із певної зони або запобігти входу несанкціонованих осіб у певну область.
Алгоритми обробки відео використовують комп'ютерний зір та машинне навчання, щоб виявляти об'єкти, що рухаються у напрямку, протилежному заданому напрямку. Однак, ця функція може вимагати складніших алгоритмів та обчислювальних ресурсів, тому її використання може бути обмежене в деяких системах відеоспостереження.
Відеоаналітика "Покинув місце" (англ. "Left Object Detection") у системах відеоспостереження - це функція, яка дозволяє автоматично виявляти об'єкти, що залишилися на місці або були забуті у певній зоні.
Функція "Покинув місце" може бути особливо корисною для забезпечення безпеки в громадських місцях, наприклад, в аеропортах, торгових центрах та на залізничних вокзалах. Якщо об'єкт, наприклад, сумка або рюкзак, залишається на місці тривалий час, система відеоспостереження може автоматично надсилати сповіщення про підозрілу поведінку на контрольну панель оператора або на мобільний пристрій відповідального співробітника.
Алгоритми обробки відео використовують комп'ютерний зір та машинне навчання, щоб виявляти об'єкти, які залишилися на місці або були забуті у зоні. Вони можуть бути налаштовані для виявлення об'єктів, які залишаються на місці протягом заданого часу, або для виявлення об'єктів, які були переміщені всередині зони.
Функція "Покинув місце" може допомогти у запобіганні потенційним загрозам та забезпеченню безпеки в громадських місцях.
Відеоаналітика "Електронний паркан" (англ. "Virtual Fence Detection") у системах відеоспостереження - це функція, яка дозволяє визначити перетин об'єктами заданого кордону або лінії на відео.
Функція "Електронний паркан" може бути використана для контролю за переміщенням об'єктів усередині зони відеоспостереження. Наприклад, якщо система відеоспостереження налаштована для охорони периметра будівлі або складу, функція "Електронний паркан" може визначити, коли об'єкти перетинають задані межі або лінії та надсилати сповіщення про це на контрольну панель оператора або на мобільний пристрій відповідального співробітника.
Алгоритми обробки відео використовують комп'ютерний зір та машинне навчання, щоб виявляти об'єкти, що перетинають межі чи лінії на відео. Функція "Електронний паркан" може бути налаштована для виявлення об'єктів, що переміщуються у певному напрямку, або для виявлення об'єктів, які не повинні перетинати задані межі чи лінії.
Функція "Електронний паркан" може допомогти у забезпеченні безпеки та контролю за переміщенням об'єктів усередині зони відеоспостереження.
Відеоаналітика "Черги людей" (англ. "People Queue Management") у системах відеоспостереження - це функція, яка дозволяє автоматично виявляти та аналізувати черги людей, забезпечуючи керування потоком людей у зонах високого трафіку.
Функція "Черги людей" може бути використана в різних областях, таких як торгові центри, аеропорти, стадіони, державні установи та інші місця з високим потоком людей. Вона дозволяє автоматично визначати кількість людей у черзі, час очікування, середній час очікування та інші показники.
Алгоритми обробки відео використовують комп'ютерний зір та машинне навчання, щоб виявляти черги людей та аналізувати їх параметри. Ця інформація може бути використана для управління потоком людей, зменшення часу очікування та підвищення зручності відвідувачів.
Функція "Черги людей" може допомогти покращити управління та організацію потоків людей, знизити час очікування та підвищити задоволеність відвідувачів. Вона також може бути використана для покращення маркетингових стратегій та збільшення доходів, наприклад, шляхом визначення найбільш популярних місць та часу у зонах високого трафіку.
Визначення автомобільних номерів у системах відеоспостереження Чернівці – це процес, який дозволяє ідентифікувати номери автомобілів у реальному часі за допомогою відеоспостереження. Він виконується за допомогою спеціальних програмних інструментів, які аналізують відеопотік та ідентифікують номери автомобілів. Це може бути використане для вирішення різних завдань, таких як контроль доступу, моніторинг пересування транспортних засобів, дослідження потоків руху і т.д.