Hikvision: Neue Kamerareihe DeepinView leistet verbesserte Überwachung

01.11.2017 |  Von  |  Elektronik, News
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Hikvision: Neue Kamerareihe DeepinView leistet verbesserte Überwachung
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Hikvision, der weltweit führende Anbieter innovativer Videoüberwachungsprodukte und -lösungen, bringt nach dem Launch der weltweit ersten Deep-Learning-Netzwerkvideorekorder (NVRs) eine neue IP-Kamera-Reihe heraus:

Die neue IP-Kamera-Reihe DeepinView erhöht durch ihre Leistung und intelligente Überwachung die Leistung von Überwachungssystemen in einer breiten Palette von Sicherheits- und Managementanwendungen.

Die Deep-Learning-Algorithmen von Hikvision gehen bei der Datenverarbeitung viel mehr in die Tiefe als konventionelle intelligente Algorithmen, welche lediglich auf der Oberfläche greifen. Diese Algorithmen sind selbstadaptiv und bieten erstaunlich akkurate und konsistente Ergebnisse im Bereich Video-Content-Analytics (VCA). Kombiniert mit Hochgeschwindigkeits-GPU-Processing sind die Hikvision-DeepinView-Kameras in der Lage, grössere Datenmengen schneller zu verarbeiten.

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Kritische Analytics – wie Filter für falsche Alarme, Gesichtserkennung, Personenzähler und automatische Nummernschilderkennung – können jetzt zuverlässig in bestehende und neue Überwachungssysteme implementiert werden und ermöglichen vielseitige Anwendungen mit Tracking und Alarmaktivierung während Ereignissen oder sogar für Alarme vor Ereignissen auf hohem Niveau. Diese Analytics-Features ermöglichen es Kunden auch, das bisher zum Durchsuchen von Überwachungsvideos erforderliche Personalaufkommen zu reduzieren und ihre Business-Management-Effizienz sowie ihren ROI zu verbessern.

Erkennung menschlicher Körper

Die Deep-Learning-Technologie von Hikvision ermöglicht es DeepinView Kameras, menschliche Körper dort zu erkennen und gleichzeitig irrelevante Objekte und Bewegungen herauszufiltern, wo konventionelle VCA-Systeme einen falschen Alarm auslöse würden. Das ist besonders für den Perimeterschutz nützlich, da hier Nutzer häufig zu viel Zeit und materielle Ressourcen investieren, um signifikante Alarme und relevante Informationen zu lokalisieren.

Gesichtserkennung

Gesichtserkennung kann in zahlreichen Sicherheits- und Managementszenarien in zahlreichen verschiedenen Anwendungen eingeführt werden, um Systembetreiber auf die Anwesenheit von Personen von besonderem polizeilichem Interesse hinzuweisen. Dies wird durch die in das System integrierte Gesichtsabbildmodellierung und Ähnlichkeitsberechnungen erreicht. Diese Technologie wird zunehmenden zu einem zentralen Tool, das gegen Personal, für das in Casinos ein Hausverbot gilt, eingesetzt wird.

Die Identität von Personen kann dazu verwendet werden, Sicherheitspersonal auf die Anwesenheit bekannter Täter hinzuweisen, wodurch es diesem ermöglicht wird, ihnen den Zutritt zu dem jeweiligen Casino zu verwehren. Auf diese Weise kann betrügerisches Verhalten potentiell verhindert werden. Die Technologie kann ebenso dazu eingesetzt werden, bekannten Tätern den Zugang zu Locations wie Sportstadien oder Restaurants zu verwehren.

Zählen von Personen

Für Transport-Hubs, Einzelhandelsgeschäfte, Sportveranstaltungsorte, Sehenswürdigkeiten und Parkplätze kann die Erfassung und Analyse akkurater Besucherinformationen die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Rentabilität und das Management der Einrichtung zu verbessern.

Video-Analytics-Zähler können die Anzahl der Menschen, welche einen bestimmten Bereich betreten und verlassen, nachverfolgen. Sie können den täglichen Fussgängerverkehr durch ein Einzelhandelsgeschäft festhalten oder die Anzahl der Personen in einer Location überwachen, um sicherzustellen, dass nie gegen Sicherheitsbestimmungen verstossen wird, wie z. B. in einem Museum, das von Besuchermengen zu Fuss durchschritten wird.

Fahrzeugmanagement

Die Analytics-Features zur Verkehrsüberwachung und automatischen Nummernschilderkennung (automatic number plate recognition, ANPR) können eingesetzt werden, um die Bewegung des Fahrzeugverkehrs zu überwachen und die Effizienz von Verkehrsmanagementstrategien zu verbessern.

ANPR kann eingesetzt werden, um Fahrzeuge mit aufgelisteten Nummernschildern zu identifizieren und ihnen automatisch Zugang zu öffentlichen und privaten Parkplätzen zu gewähren. Die Deep-Learning-Kameras Hikvision DeepinView lernen die Nummernschildinformationen in einer bestimmten Szene selbständig und erkennen eine grössere Menge von Nummernschildern als konventionelle ANPR-Systeme wieder, ohne dass die Kamerapositionierung angepasst werden muss, was häufig sehr mühselig ist.

In bevölkerungsreichen Gegenden und auf Highways angewendet, erfasst das Verkehrsüberwachungs-Analytics-Feature DeepinView Traffic Verkehrssünden wie das Fahren bei Rot über eine Ampel, das Fahren auf der falschen Spur, illegales Parken und illegales Wenden, und trägt damit zu einer Reduzierung von Verkehrsstaus und des Unfallrisikos für Öffentlichkeit und Fahrzeuginsassen bei.

„Die neue IP-Kamera-Reihe Hikvision DeepinView bietet Sicherheitsfachkräften sehr viel tiefgehendere Systemfunktionalitäten und kombinieren Videodaten, enorme Datenverarbeitungsleistung und die innovative Reihe intelligenter Technologien von Hikvision, um Videoüberwachungsleistung auf einem ganz neuen Niveau zu bieten“, erklärt Keen Yao, VP am Hikvision International Business Centre. „Mit der Reihe DeepinView verwandeln die Deep-Learning-Video-Analytics Standard-CCTV-Systeme in intelligente und hochwirksame automatische Detektions- und Alarmsysteme mit HD-Qualität, um die Betreiber zu unterstützen und ein effizienteres Management von Überwachungssystemen zu ermöglichen.“

Hikvision hat mithilfe von Deep-Learning-Technologie den Gebrauch einer Produktfamilie durch Innovationen maximiert. Diese umfasst die IP-Kamera-Reihe DeepinView, die NVRs DeepinMind und den Video-Analytics-Servers DeepinMind. Die Einführungstermine für diese Produkte werden auf der Website von Hikvision bekanntgegeben.

 

Quelle: Hikvision
Artikelbild: Symbolbild © Casimiro PT – shutterstock.com



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