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O mecanismo Deep Learning reconhece múltiplas classes de objetos, mesmo com ângulos de câmera difíceis e em grandes distâncias.
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O mecanismo Deep Learning reconhece múltiplas classes de objetos, mesmo com ângulos de câmera difíceis e em grandes distâncias.
01 – Decodificação e análise
O iSentry decodifica com eficiência vários fluxos de vídeo em tempo real
que são analisados com base em inteligência artificial.
02 – Enriquecimento de dados
Um certo número de quadros detectados, são analisados por um servidor Deep Learning. Este processo maximiza a eficiência
do processamento e dá ao sistema uma compreensão muito maior do alerta.
03 – Automação
Com o maior entendimento obtido na etapa 02, o sistema descartará automaticamente muitos alertas.
04 – Componente humano
Os alertas que não são automaticamente elevados para alarme na etapa 03 são apresentados ao operador como uma lista de alertas atuais. O operador então
decide se um alerta é importante ou não.
05 – Alarmes e escalações
Assim que um alarme for gerado automaticamente na etapa 03 ou por um operador na etapa 04, o processo do iSentry estará concluído.
O iSentry foi projetado para fornecer análises de vídeo extremamente rápidas e eficientes por meio de automação. As principais melhorias permitem o uso do Open VINO para Deep Learning integrado.
Gerencia centenas de canais de análise de vídeo em uma única estação de trabalho ou servidor corporativo, proporcionando tempos de resposta mais rápidos e redução de anomalias.
O iSentry foi projetado para funcionar com
diferentes ambientes de infraestrutura,
maximizando o valor dos investimentos
existentes em Hardware e dimensionando da
maneira mais flexível e eficiente possível,
mantendo os custos no mínimo sem perder
desempenho.
Parceiros de integração: Digiforte, Evalink, Genetec, Immix, Manitou, Marco, Prova360, Ramsys, SBN, Visetec, Mobotix,
Safr, Nvida e Intel.