Закрыть
ГОРОДА
Филиалы в данном регионе пока не открыты. Но мы работаем над этим)
Филиалы в данном регионе пока не открыты. Но мы работаем над этим)
Филиалы в данном регионе пока не открыты. Но мы работаем над этим)
Ваш город определен автоматически, если вы не согласны - измените город
Новосибирск
(383) 2990-111, 8-913-917-01-11
Зарегистрироваться
Логин: Пароль:

Забыли пароль?

Войти как пользователь:
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
КАТАЛОГ ТОВАРОВ
МЫ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
04 октября, 2018
Искусственный интеллект для видеонаблюдения.

   Стандартные и традиционные методы, используемые в построении систем видеонаблюдения, уже не очень хорошо сочетаются с современным уровнем цифровизации и с огромными объёмами данных, которые приходится обрабатывать центрам мониторинга. Сейчас всё больше идет повышение скорости передачи данных, увеличивается мощность процессоров и ёмкостей хранения, повсеместно внедряются облачные технологии, развивается искусственный интеллект. Все эти процессы резко увеличивают и расширяют варианты построения любой системы видеонаблюдения.

   Совсем недавно решений как построить систему видеонаблюдения было очень немного. Все эти системы делались однотипными и различались, как правило, размерами, из чего и предполагалось разрешение камер, видеопотоки, сроки хранения архивов. Далее вперед вышли также типовые решения для вертикальных рынков. Сейчас, при дальнейшем увеличении возможностей видеонаблюдения, пользователи хотят интегрировать его с собственными конкретными задачами, и тут типовых решений уже не хватает.

   Самый большой вклад от ухода единообразия систем вносит разработка искусственного  интеллекта. Системы машинного обучения играют всё более важную роль в системах видеонаблюдения. Эти системы могут сразу оценивать много параметров, например, цвета, звуки, контуры объектов, вибрацию, температуру и многое другое. Искусственный интеллект сможет проверять, отслеживать и оценивать сочетание самых различных параметров, сможет обрабатывать в реальном времени большие объемы информации и данных. Такие системы главную основную часть обучения должны проходить на конкретных объектах, применять задачи и условия работы определенного объекта видеонаблюдения. 

Вверх