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徘徊识别

徘徊识别算法基于计算机识别技术,配合现场摄像头,自动识别监控点下同一人物进出次数,对多次进出徘徊人员实时检测预警,填补人为管控死角,加强安全管控。
徘徊识别

应用场景

  • 银行/ATM机
    自动识别银行、保险箱附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失
  • 珠宝店
    自动识别珠宝首饰店附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失
  • 园区楼宇
    自动识别园区内外徘徊人员,提醒安保人员重点关注,及早预防不安全行为

常见问题

  • 算法怎么使用
    算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式,边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子,开箱即用
  • 算法怎么收费
    算法交付方式灵活,可根据实际需求情况和规模进行评估,主要有按路数授权/服务器授权/年包授权
  • 算法对摄像头有什么要求
    正常200万像素即可,支持摄像头利旧使用,RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入,节省改造成本
  • 算法如何定制
    根据实际需求评估,通常单场景需要2000-5000张左右图片样本,定制流程:方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代
  • 算法效果如何
    平均准确率≥90%,采用深度学习技术可持续迭代提升效果,平均每个算法有500+个细分场景,每个场景500-800张/段精准标注数据,从数据源头保障算法质量
  • 是否支持国产化部署
    已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配,兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求
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