Aprendizaje Profundo

Tecnología de Aprendizaje Profundo

En esta era en constante expansión de la tecnología de datos de vigilancia, la inteligencia profunda se convertirá en la base del sector de seguridad. Tecnologías que ¨aprenden¨  se volverán más comunes y más poderosas. Esta tendencia fortalecerá a los importantes esfuerzos de seguridad en todas las esferas. Ahora las cámaras y servidores liderarán el camino en este nuevo mundo de la tecnología de vigilancia al hacer que la inteligencia invencible sea visible para los usuarios.

El aprendizaje profundo no requiere intervención manual, sino que se basa en una computadora para extraer características por sí mismo. Cuantas más características haya, más preciso serán el reconocimiento y la clasificación.

Detección Facial

El software de detección facial analizará imágenes y determinará la presencia de rostros humanos. Cuando se detecta un rostro, el sistema captura su posición, tamaño y expresión. La transmisión de un video juzgará si hay un rostro humano. De ser así, se registrarán posición, tamaño y principales características. Se puede obtener características de identificación a partir de estas informaciones. Cuando se comparar con rostros humanos grabados en una base de datos se puede identificar un rostro.Comparación facial es el proceso por el cual las informaciones de datos estructurados operan después de modelado y análisis de datos para el rostro humano.

Búsqueda de Cuerpo Humano

La función de búsqueda por imágenes del cuerpo humano permite que el sistema utilice una imagen del cuerpo humano proporcionada para encontrar coincidentes e informaciones en el material grabado.

Conteo de Personas

Las funciones de conteo de personas cuenta las personas que entran, salen y pasan por una escena específica, como en un supermercado o en un museo, donde grandes multitudes se mueven a pie.

Datos Estructurados de Vehículos

Datos estructurados de vehículos se refieren a una tabla bivariada formada por la extracción de informaciones de los vehículos, como número de matrícula, color, modelo, marca, sub-marca, etc. y se utilizan para recuperación de informaciones de vehículos.