Resumen de precios de SentiVeillance SDK

La tecnología SentiVeillance 8.2 tiene estas capacidades específicas: Rendimiento en tiempo real. La tecnología SentiVeillance realiza reconocimiento facial, clasificación y seguimiento de peatones o vehículos en tiempo real. La tecnología está diseñada para ejecutarse en procesadores multinúcleo para lograr un rendimiento rápido. Tres modalidades para sistemas de vigilancia. Dependiendo del diseño del sistema de vigilancia, estas modalidades pueden usarse por separado o juntas, combinando los datos correspondientes para personas o vehículos rastreados: Reconocimiento facial biométrico – basado en redes neuronales profundas y proporciona estas capacidades para sistemas de vigilancia: Detección de múltiples rostros, extracción de características y comparación de plantillas con la base de datos interna en tiempo real. La fiabilidad de la identificación facial permite el uso de grandes bases de datos de listas de vigilancia. Las personas que usan mascarillas o respiradores pueden ser reconocidas sin registro separado. El seguimiento facial se realiza en todos los cuadros sucesivos de la fuente de video hasta que desaparecen del campo de visión de la cámara. El algoritmo de seguimiento facial utiliza modelos dinámicos de predicción de rostro y movimiento que lo hacen robusto a oclusiones como otros objetos o incluso otros rostros. El algoritmo es capaz de continuar rastreando un rostro incluso cuando reaparece después de estar completamente cubierto por oclusiones (como paredes, muebles, carteles, etc.). Además, si el algoritmo de seguimiento de peatones rastrea a una persona sin que su rostro sea visible, y luego se reconoce su rostro, todo el historial de seguimiento se asociará con la identidad de la persona, así como el seguimiento posterior sin rostro. Clasificación de género (opcional) para cada persona en el cuadro. Determinación de edad (opcional) para cada persona en el cuadro. Detección de atributos de mascarilla, sonrisa, boca abierta, ojos cerrados, gafas, gafas oscuras, barba y bigote (configurable). Detección, clasificación y seguimiento de movimiento de vehículos o humanos – realiza detección de objetos en movimiento y estáticos en la escena, su clasificación y seguimiento hasta que desaparecen. Estas características están disponibles para sistemas de vigilancia: Clasificación de objetos. SentiVeillance permite realizar clasificación de objetos, ubicaciones y seguimiento basado en su tipo. Se reconocen más de 20 clases: peatón, autobús, camión, sedán, SUV, etc. Estimación de color. El algoritmo devuelve la estimación de color más probable para automóviles y peatones. Los valores de color estimados son: rojo, naranja, amarillo, verde, azul, plateado, blanco, negro, marrón, gris. Estimación de marca y modelo para vehículos. Un algoritmo basado en redes neuronales realiza la estimación de la marca (marca) y modelo del vehículo rastreado. Análisis de vestimenta. Cuando se detecta un peatón, su apariencia puede evaluarse para la presencia de diferentes tipos de ropa. Se reconocen más de 20 clases de ropa y sombreros, como camisas, pantalones, faldas o abrigos, así como ciertas vestimentas nacionales. Además, este algoritmo puede estimar si la persona está parcialmente o totalmente desnuda. Estimación de dirección de movimiento. El algoritmo estima la dirección de movimiento del vehículo o peatón como un ángulo relativo a la orientación de la cámara. Tolerancia a la visibilidad de objetos. El algoritmo de detección funciona con objetos parcialmente visibles y desde gran distancia. Combinación con reconocimiento facial y ALPR. Si un peatón fue rastreado sin que su rostro sea visible, y luego la persona es reconocida por el algoritmo de reconocimiento facial, todo el historial de seguimiento se asociará con la identidad de la persona, así como el seguimiento posterior sin rostro. El seguimiento de vehículos puede actualizarse de manera similar con la ayuda del algoritmo ALPR. Reconocimiento automático de matrículas (ALPR) – una vez que se ha detectado un vehículo, el algoritmo SentiVeillance ALPR detecta y lee la matrícula: Procesamiento de datos de tráfico. Los algoritmos de SentiVeillance pueden leer simultáneamente matrículas de vehículos en movimiento. Tolerancia a la posición de la cámara. Dependiendo de la resolución de la cámara, el algoritmo ALPR puede leer matrículas desde una mayor distancia y ángulo más alto. Prevención de trampas con matrículas reemplazadas. Los integradores pueden usar el reconocimiento de vehículos y las modalidades ALPR juntas para crear una lógica de software que verifique si la matrícula reconocida corresponde a otros datos de registro, como el color o tipo del vehículo, y no está siendo falsificada o movida de otro vehículo. Operación automática. Un sistema basado en SentiVeillance 8.2 SDK es capaz de registrar sobre la marcha todos los eventos. Puede configurarse para informar automáticamente eventos como coincidencias con una lista de vigilancia, o realizar registros automáticos desde video. Soporte para grandes sistemas de vigilancia. SentiVeillance 8.2 SDK permite integrar su tecnología en sistemas de vigilancia con múltiples cámaras. Una PC común con una GPU puede procesar múltiples flujos de video simultáneamente. Imágenes térmicas. Además de cámaras ópticas y de infrarrojo cercano, el SDK de SentiVeillance incluye un ejemplo de programación específico para procesar flujos de video de cámaras de imágenes térmicas. Procesamiento de archivos de video. SentiVeillance también acepta datos de archivos de video. Los archivos de video pueden procesarse en tiempo real como si provinieran de una cámara virtual o pueden procesarse a máxima velocidad dependiendo de los recursos de hardware disponibles.