Smart video analytics

Smart Video Analytics

Die Welt um uns herum verändert sich schneller denn je und unsere Technik sammelt dabei so viele Daten wie noch nie zuvor. Diese zu verwalten, verarbeiten und zu verstehen, ist zu einer fast unmöglichen Herausforderung geworden. Nur mithilfe smarter Systeme, die maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, können diese Daten in nutzbare, priorisierte Informationen übersetzt und passende Prozesse ausgelöst werden.

Die zunehmende Allgegenwärtigkeit von Videoüberwachungssystemen und Datenmengen die diese Systeme beinhalten, erschwert es Zugbetreibern alle verfügbaren Erkenntnisse und Informationen proaktiv aus denSystemen zu extrahieren.

Immer leistungsfähigere ML- und KI-Algorithmen ermöglichen es Zugbetreibern solche Informationen in Echtzeit zu erfassen. Darüber hinaus macht der Aufstieg von Edge-basierten ML- und KI-Funktionen die Notwendigkeit einer hohen Bandbreite und einer äußerst zuverlässigen Verbindung mit der Cloud unkritisch.

Videoüberwachungssysteme zeichnen mehr Videomaterial auf, als ein Mensch jemals anzeigen und auswerten könnte. Daher gewinnt die Verwendung von ML- und KI-Algorithmen zur Erkennung verschiedener Bedingungen zunehmend an Bedeutung.

Die Erkennung von Kameramanipulation und zurückgelassenen Objekten, das Bestimmen der Sitzplatzbelegung, das Erkennen von Menschenansammlungen in bestimmten Bereichen oder von Personen, die einen Gang entlangrennen, ja sogar die Branderkennung sind Realität geworden.

Darüber hinaus entwickeln und verbessern wir viele weitere Funktionen gemeinsam mit unseren Kunden.

Video surveillance camera

VORTEILE

  1. Bestimmen von Ereignissen in Live-Videoaufnahmen.
  2. Erstellen von Videodateien für besondere Ereignisse, die vor dem eigentlichen Ereignis begonnen haben.
  3. Einfacherer Zugriff auf Filmmaterial für forensische Zwecke.
  4. Alarmieren des Personals noch während des Ereignisses, auch am Streckenrand.
People in subway

FUNKTIONEN

  • Kameramanipulationserkennung.
  • Erkennung von rennenden Menschen.
  • Erkennung zurückgelassener Objekte.
  • Abschätzung von Menschenansammlungen.
  • Branderkennung.

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