Detekcja ruchu All-ch 2.0
Wprowadzenie
All-ch 2.0 to wybitny system detekcji ruchu skonstruowany głównie do zaawansowanych systemów monitoringu. Kluczowymi cechami produktu są do 2 kanałów redukcji fałszywych alarmów poprzez klasyfikację celów ludzkich i pojazdów opartej na głębokim uczeniu oraz maksymalnie 1 kanał strumienia wideo do rozpoznawania twarzy na podstawie algorytmu głębokiego uczenia. Jest idealny dla wymagających zastosowań, takich jak kamery IP do monitoringu lub kamery AHD do monitoringu.
Szczegółowe cechy
Redukcja Fałszywych Alarmów
All-ch 2.0 potrafi redukować do 2 kanałów fałszywych alarmów przez celowaną klasyfikację ludzi i pojazdów. To oznacza, że system jest inteligentny i efektywny, wykorzystujący głębokie uczenie do rozróżnienia między prawdziwymi zagrożeniami a fałszywymi alarmami.
Rozpoznawanie twarzy
System All-ch 2.0 oferuje 1 kanał strumienia wideo do rozpoznawania twarzy oparty na algorytmie głębokiej nauki. To nie tylko poprawia bezpieczeństwo, ale także ułatwia monitorowanie i dostarcza cennych informacji do celów analizy zachowań. System jest w stanie przechowywać do 16 baz danych twarzy zawierających łącznie 20000 obrazów twarzy, co czyni go niezrównanie potężnym narzędziem do wszelkiego rodzaju zastosowań, od kamer IP do domu po kamery AHD do firmy.
Łatwa integracja
Niezależnie od tego, czy planujesz korzystać z kamer IP do monitoringu czy z kamer AHD, All-ch 2.0 można łatwo zintegrować z różnymi systemami monitoringu. Możliwości dekodowania to do 2 kanałów @ 12MP, 3 kanały @ 8MP, 6 kanałów @ 4MP lub 12 kanałów @ 1080P. Bez względu na rozdzielczość, którą wybierasz, możesz liczyć na płynność i precyzję systemu All-ch 2.0.
Podsumowanie
System detekcji ruchu All-ch 2.0 to perfekcyjny wybór dla tych, którzy cenią sobie zaawansowane funkcje i twarde bezpieczeństwo. Dzięki możliwościom klasyfikacji głębokiego uczenia, potężnej bazie danych do rozpoznawania twarzy oraz kompatybilności z szerokim zakresem systemów monitorowania, jest to rozwiązanie doskonałe dla każdej firmy lub domu.
