A Hikvision Deep Learning algoritmusai sokkal összetettebb rendszert alkotnak a hagyományos intelligens analitikákkal szemben. Ezek az algoritmusok funkció-tanulást végeznek és meglepően pontos és folyamatos videotartalom-elemzési (VCA) teljesítményt nyújtanak. A nagy sebességű GPU-adatfeldolgozással rendelkező Hikvision DeepinView kamerák gyorsabb számítási teljesítményre képesek nagy adatmennyiség mellett.
A kritikus analitikák - például a hamis riasztás szűrők, az arcfelismerés, az emberek számlálása és az ANPR - mostantól megbízhatóan alkalmazhatók a meglévő és az új felügyeleti rendszerekben, ezen felül sokoldalú alkalmazásokkal bővülnek, melyek kifinomult követési és riasztási jelzést biztosítanak a riasztások során. Ezek az elemzések lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy csökkentsék a felügyeleti felvételek kezeléséhez szükséges emberi erőt, valamint javítják az üzleti menedzsment hatékonyságát és a befektetés megtérülésének mutatóját.
Arcfelismerés
Az arcfelismerés számos biztonsági és kezelési folyamatban alkalmazható, hogy a rendszerkezelőket figyelmeztesse az érintett személyek jelenlétére. Ezt a rendszerbe beültetett arckép-modellezés és hasonlóság keresés számításaival érik el. Ez a technológia kulcsfontosságú eszköz a kaszinókba belépő feketelistás személyekkel szemben, mivel az egyén személyazonosságát megállapítva a rendszer képes a biztonsági őröket figyelmeztetni egy nemkívánatos személy jelenlétére. Ez lehetőséget biztosít a biztonsági személyzet számára, hogy megtagadja az ilyen személyek belépési szándékát. Ily módon meggátolják a csalók jelenlétét. A technológia képes megakadályozni a keresett személyek bejutását, olyan helyszíneken is, mint a sportpályák vagy az éttermek.
A közlekedési csomópontok, üzletek, sportlétesítmények, és parkolók számára a pontos látogatói információk összegyűjtése és elemzése segítheti a vállalkozásokat az adatkezelésük javításában.
Az emberszámlálási videoanalitika képes számon tartani az adott területen a be- és kilépő személyeket. Napi szinten képes rögzíteni a gyalogosforgalmat, vagy nyomon követni a helyszínen lévők számát, hogy a tartózkodásra vonatkozó biztonsági korlátokat ne lépje át egyetlen alkalommal sem, mint például egy múzeumban, ahol nagy tömegek vannak jelen.
A forgalomfigyelés és az automatikus rendszám-felismerés (ANPR) analitika alkalmazható a járműforgalom mozgásának figyelemmel kísérésére és a forgalomirányítási stratégiák hatékonyságának növelésére. Az ANPR használható a szabványos rendszámtáblákkal rendelkező járművek azonosítására, és lehetővé teszi számukra, hogy automatikusan behajthassanak a parkolókba. A Hikvision DeepinView Deep Learning kamerák önállóan megtanulják a rendszámtáblák azonosítását egy felvételen belül, és nagyobb mennyiségű rendszámtáblát képes felismerni, mint a hagyományos ANPR rendszerek, a gyakran nehézkes kamerapozícionálási beállítások nélkül.
A DeepinView forgalom megfigyelési rendszer, ha forgalmas területeken és autópályákon alkalmazzák, rögzíti a közlekedési szabálysértéseket, mint például a piros lámpán való áthaladást, a rossz irányú közlekedést, a szabálytalan parkolást és az illegális U-fordulatokat, hozzájárulva ezzel a forgalmi torlódások csökkentéséhez, valamint a köz- és a személyszállításhoz a balesetveszély mérséklésének köszönhetően.
A Hikvision fogta a Deep Learning technológiát és új termékcsaládot fejlesztett ki, annak érdekében, hogy maximalizálja ezek használatát, beleértve a DeepinView IP kamerarendszereket, a DeepinMind NVR-eket és a DeepinMind Videó Analitikai Szervereket.