Конфигурация метаданных с IP-камерами UNV серии AlphaView
Конфигурация метаданных для поддержки обнаружения, различения и захвата автотранспортных средств, мотоциклов и пешеходов.
_________________________________________
Компания Uniview представляет IP-камеры UNV cо встроенным видеоаналитическим функционалом Deep Learning (глубокое обучение) серии AlphaView. Технология Deep Learning в наши дни начинает широко применяться в сфере видеонаблюдения и похожа на процесс обучения человека, когда используются принципы моделирования структуры взаимосвязанных нейронов ответственных за память и обучение. При этом целью «глубокого обучения» IP-камеры, является способность данной технологии самостоятельно осуществлять заданные функции аналитики без вмешательства человека, подключая искусственный интеллект. Использование функционала Deep Learning, в отличие от традиционных алгоритмов видеоаналитики, имеет более глубокую структуру обработки сигналов, что позволяет точнее распознавать и отфильтровывать события, попадающие в поле зрения камер видеонаблюдения, классифицируя их в процессе обработки.
✔️ IP-камеры UNV серии AlphaView с функционалом Deep Learning имеют высокое разрешение (4 Мп и 8 Мп), большую диафрагму (F 1.2), большую матрицу (1/ 1.8”) и технологию LightHunter для съёмок в условиях низкой освещённости, что позволяет в полной мере реализовывать функционал глубокого обучения.
☝️ Применение IP-камер UNV серии AlphaView с функционалом глубокого обучения повышает эффективность систем безопасности и увеличивает информативность для пользователей за счёт своевременной классификации объектов, ускоренной работы с архивом и фильтрации ложных тревог, которые могут быть вызваны дождём, появлением в кадре транспортных средств, животных, деревьев, смены освещения сцены и т.д.
✔️ IP-камеры UNV серии AlphaView это продукция будущего и их применение в проектах «умного» города, в сфере розничной торговли, строительства, в местах массового скопления людей и в других областях обеспечения безопасности позволяет достичь лучшей точности распознавания при видеонаблюдении.
_________________________________________
➡️ Полный обзор IP-камер UNV серии AlphaView с функционалом Deep Learning по ссылке:
➡️ Модели UNV серии AlphaView в нашем каталоге:
3 views
1520
437
6 months ago 00:20:19 20
1С Конвертация данных: пошаговая инструкция по настройке первого обмена
10 months ago 00:11:32 1
Как нестандартно отсортировать объекты метаданных в дереве конфигурации 1С?
10 months ago 00:15:23 1
Объекты 1С. Урок №20. Регистры накопления
11 months ago 01:54:59 1
Собеседование 1С программиста
1 year ago 01:37:17 1
Работа с Obsidian, github pages и publisher. Стрим с тайм кодами.
1 year ago 00:09:21 5
#4 Основы 1С (8.3) с нуля. Конфигурация. Объекты метаданных и их свойства.
1 year ago 00:29:15 1
Учимся обновлять 1С. Урок 6: Как внести изменения в конфигурацию 1С, мои рекомендации
1 year ago 00:25:35 39
Решение тестового задания в 1С: учет вознаграждения мастеру
1 year ago 01:04:52 1
1С БСП “Обмен данными“. Универсальный обмен по правилам.
2 years ago 10:18:07 1
1C-RarusTechDay 2023 — VI открытая техническая конференция для специалистов 1С
2 years ago 00:08:58 3
Файловое хранилище конфигурации
2 years ago 00:16:48 2
Объекты 1С. Урок №18. Отчёты
2 years ago 00:13:07 1
Объекты 1С. Урок №17. План видов характеристик
2 years ago 00:25:52 2
Объекты 1С. Урок №19. Внешние отчеты и обработки
2 years ago 00:13:21 3
Объекты 1С. Урок №5. Ссылка
2 years ago 00:15:42 6
Объекты 1С. Урок №2. Метаданные
2 years ago 02:38:08 11
Хардкорная разработка на РУССКОМ! / Тёмная сторона 1С / Интервью с Мастером 1С Никитой Грызловым
2 years ago 00:18:33 5
Первые шаги 1С 2023 Урок 3 Реквизиты документов Приходная и Расходная накладная
2 years ago 00:38:17 1
Да кто такая эта Катя?! 🤔 Дубль 2.
2 years ago 00:26:46 3
Создание программного проекта с нуля. Требования, выделение модулей и дизайн решения. [1/3]
3 years ago 00:27:54 2
Объекты 1С: 1С Справочники. Создание справочников, формы справочников 1с, элементы справочников 1с.
4 years ago 00:07:36 9
🏆 Восстановление RAID томов в Windows Storage Spaces (Parity, Чередование, Зеркало, Составной)