FootfallCam Centroid™

Добавление аналитики видео AI к существующей системе видеонаблюдения

◉ Обрабатывает до 8 систем видеонаблюдения в режиме реального времени

◉ Предназначен для обнаружения людей и автомобилей

◉ Соединение с FootfallCam счетчик людей и / или любые камеры видеонаблюдения

◉ Простота установки, обслуживания и интеграции на сервере FootfallCam или локальном сервере

◉ Продукт FootfallCam ODM: Сделано в Великобритании

Об этом пункте

FootfallCam Centroid ™ обрабатывает до восьми потоков полноформатного видео высокой четкости в режиме реального времени и может быть развернут как маломощная интеллектуальная платформа видеоаналитики для сетевых видеорегистраторов (NVR), интеллектуальных камер и шлюзов Интернета вещей. Приложения включают обнаружение людей, оценку позы и обнаружение автомобилей.

2D AI видеоаналитика

Он оснащен мощным процессором для развертывания в качестве маломощной платформы интеллектуальной видеоаналитики для сетевых видеорегистраторов (NVR), интеллектуальных камер и шлюзов Интернета вещей. FootfallCam Centroid ™ выполняет обнаружение и классификацию объектов для любой отрасли.

  • Подсчет пешеходов
  • Подсчет автомобилей
  • Подсчет площади (например: подсчет толпы)
  • Отслеживание профиля
  • Отслеживание пути

Аналитика многопоточного видео

FootfallCam Centroid ™ можно подключить до 8 камер видеонаблюдения для максимального охвата и экономической эффективности. Видео с PoE Switch / DVR / NVR обрабатываются в реальном времени для создания углубленной аналитики данных. Агрегированные данные из каждого необработанного видеопотока доступны для доступа через FootfallCam Analytic Manager V9 ™ с готовыми модулями и отчетами.

Аналитика данных как в помещении, так и на улице

Для анализа данных FootfallCam Centroid ™ требуется только видео и соединение между FootfallCam Analytic Manager V9 ™. Развертывание может выполняться в общественных местах, как в укрытых, так и в открытых местах. Например: футбольные поля, площади, парки развлечений, музеи и т. Д.

Обнаружение толпы на большой территории

  1. Контроль толпы, чтобы избежать панического бегства
    Следите за плотностью толпы, чтобы избежать скопления людей и хаоса в часы пик.
  2. Мониторинг уровня занятости в реальном времени
    Данные о загруженности в реальном времени с визуальными предупреждениями и предупреждениями о приближении или превышении пределов.
  3. Экипаж и распределение команд
    Разделите персонал на группы в зависимости от ситуаций в реальном времени.

Подсчет улиц на улице

  1. Измерьте пешеходный объем
    Измеряйте использование общественных объектов, таких как пешеходные дорожки, пешеходные переходы или пешеходные переходы, по интенсивности движения, чтобы улучшить или построить новую инфраструктуру в районах с высокой проходимостью в рамках планирования в умном городе.
  2. Измерение использования общественных объектов
    Измеряйте использование общественного транспорта, чтобы принимать обоснованные решения по инфраструктуре, такие как улучшение автобусных маршрутов или более крупные приюты в популярных местах.

Обнаружение пустой полки

  1. Пополнение запасов
    • Выявление отсутствия на складе полки с помощью обработки изображений.
    • Создавайте автоматические уведомления для менеджеров магазинов.
  2. Повысить качество обслуживания клиентов
    • Уменьшите разочарование клиентов, основываясь на информации об отсутствии на складе и данных о быстро продаваемых товарах.
    • Позволяет системе прогнозировать спрос на товары.

Отслеживание скелета

Решение управленческих проблем на основе показателей и анализа на основе данных.

  1. Анализ взаимодействия с продуктом
    Комбинируя отслеживание движения человека с местонахождением продукта, он может проводить многоуровневый анализ взаимодействия с продуктом, например на уровне области, на уровне полки, а также на уровне продукта.
  2. Отслеживание позы и поведения
    Чтобы оптимизировать обнаружение людей и отличать их от других объектов, таких как плечи, локти, руки и колени.