No existe una solución única para el análisis de video en la protección perimetral. Cada entorno de implementación es único y puede haber objetos que no estén cubiertos en las muestras de capacitación. Hikvision ha desarrollado una tecnología que permite que un algoritmo aprenda y mejore en el entorno de implementación real.
No existe una solución única para el análisis de video en la protección perimetral. Cada entorno de implementación es único y puede haber objetos que no estén cubiertos en las muestras de capacitación. Hikvision ha desarrollado una tecnología que permite que un algoritmo aprenda y mejore en el entorno de implementación real.
La tecnología, Self-Learning Analytics, presenta el paradigma de aprendizaje autosupervisado (SSL) en el aprendizaje automático. No depende del etiquetado manual, lo que permite que los dispositivos de análisis de video se adapten a la dinámica dentro de la escena de manera autónoma.
El análisis de autoaprendizaje incorpora un motor de inferencia en un NVR para identificar y anotar automáticamente falsas alarmas generadas en la ronda inicial de análisis. Periódicamente, se necesita esa información para capacitar e implementar un nuevo algoritmo en la NVR.
Con el tiempo, el algoritmo mejora en la distinción entre personas, vehículos y otros objetos, especialmente esos objetos distintos en el entorno de implementación.
La tecnología, Análisis de autoaprendizaje, presenta el paradigma de aprendizaje autosupervisado (SSL) en el aprendizaje automático. No depende del etiquetado manual, lo que permite que los dispositivos de análisis de video se adapten a la dinámica dentro de la escena de manera autónoma.
El análisis de autoaprendizaje incorpora un motor de inferencia en un NVR para identificar y anotar automáticamente falsas alarmas generadas en la ronda inicial de análisis. Periódicamente, se necesita esa información para capacitar e implementar un nuevo algoritmo en la NVR.
Con el tiempo, el algoritmo mejora en la distinción entre personas, vehículos y otros objetos, especialmente esos objetos distintos en el entorno de implementación.
El algoritmo se itera automáticamente después de la implementación, sin necesidad de esfuerzo por parte del usuario.
El algoritmo se adapta a las condiciones particulares de un escenario con una precisión de detección creciente.
Al ejecutarse en el NVR, la función admite la aplicación en todos los canales de video conectados y es compatible con cámaras convencionales sin IA.
El algoritmo se itera automáticamente después de la implementación, sin necesidad de esfuerzo por parte del usuario.
El algoritmo se adapta a las condiciones particulares de un escenario con una precisión de detección creciente.
Al ejecutarse en el NVR, la función admite la aplicación en todos los canales de video conectados y es compatible con cámaras convencionales sin IA.
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