Share your requirements and we'll get back to you with how we can help.
Da Videoinhalte zunehmend Mainstream werden, wird die Fähigkeit, schnell Informationen aus Live- und aufgezeichnetem Bildmaterial zu extrahieren, wertvoll sein. Durch die Anwendung von maschinelles Lernen-Algorithmen auf Videofeeds zerlegen wir das Rohmaterial, um Informationen zu gewinnen, die die Geschäftsergebnisse in Echtzeit verbessern können.
Abgesehen vom Sicherheitsbereich findet die Videoanalyse Anwendung im Produktmarketing, in der Patientenversorgung, im Transportwesen und in vielen anderen Bereichen. Erkenntnisse aus der Videoinhaltsanalyse werden zunehmend genutzt, um den Betrieb zu transformieren und die Effizienz in diesen Sektoren zu steigern.
Mit Videoanalyse-Software verbundene Wärmebildkameras können Bewegungen auch im Dunkeln erkennen und in Echtzeit vor Eindringlingen warnen. Sicherheitspersonal kann die Situation visuell überprüfen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
Die Objekterkennung in Live-Verkehrsstreams zeigt Fahrzeugkarambolagen und mögliche Straßenstaus auf. Die Kennzeichenerkennung kann die Ein- und Ausfahrt auf Parkplätzen automatisieren oder den freien Verkehrsfluss auf Mautstraßen ermöglichen.
Mitarbeiter müssen keine Ausweise tragen. Kameras erfassen sie beim Betreten des Arbeitsplatzes und Gesichtserkennungssysteme identifizieren Personen, um ihre Anwesenheit automatisch zu markieren.
Video-Analytics dient dazu, Hotspots innerhalb von Einzelhandelsgeschäften aus CCTV-Aufzeichnungen zu identifizieren. Endkappen und Regalanordnungen können entsprechend angeordnet werden. Video-basierte Personenzählung hilft Einzelhändlern, die Mitarbeiterzahl in Bezug auf die Kundenfrequenz anzupassen.
Die Analyse von Live-Videostreams von Kundendienstschaltern oder Kassen hilft, Menschenansammlungen zu erkennen. Dies ermöglicht es dem Management, proaktiv einzugreifen, um Wartezeiten und Überfüllung an Kundendienststellen zu reduzieren.
Video Analytics im Geschäft hat das Potenzial, den Geschäftsbetrieb zu optimieren und den Produktverkauf zu verbessern. Von der Geschlechtserkennung bis zur Heatmap- und Verhaltensanalyse können Videodaten mit maschinelles Lernen-Algorithmen analysiert werden, um Objekte zu identifizieren, Bewegungen zu erkennen und Muster zu erkennen, die einem Einzelhändler vielfältige Erkenntnisse ermöglichen.
Die häufigste Anwendung von Video Analytics liegt in der Gewährleistung der Sicherheit. Feeds von Überwachungskameras werden in Echtzeit analysiert, um ungewöhnliche Ereignisse zu erkennen und Sicherheitsverletzungen in einer Vielzahl von Umgebungen zu verhindern.
Die Integration von Videoanalyse mit einer IoT-Anwendung ermöglicht komplexere Entscheidungen. Wenn Kameras zu IoT-Sensoren werden, kann eine viel größere Bandbreite von Eingaben zur Analyse gesammelt werden. So liefert beispielsweise der Ersatz von Beacons durch Kameras zur Ortung und Verfolgung von Besuchern in einem Einzelhandelsgeschäft zusätzliche Informationen wie demografische Daten. Innerhalb von Organisationen können videoaktivierten IoT-Lösungen die Anwesenheitsverfolgung automatisieren sowie die Aktivitäten von Mitarbeitern und Besuchern überwachen.
In einer intelligenten Produktionseinheit hilft die Qualitätskontrolle mit Edge-Videoanalyse in Echzeit, kostspielige Fehler zu erkennen und zu vermeiden. Die schnelle Edge-Analyse von Videodaten lokalisiert die Entscheidungsfindung, wodurch die Latenz erheblich reduziert wird. Edge-Verarbeitung erhöht auch die Sicherheit und spart Bandbreite, indem die Übertragung von Daten in die Cloud eliminiert wird. Darüber hinaus ermöglicht die Identifizierung und Verfolgung menschlichen Verhaltens an Arbeitsplätzen oder Produktionsstätten die Identifizierung von nicht produktiven Arbeitsstunden.
Open-Source-Softwarebibliothek mit über 2500 Algorithmen für Computer Vision und Algorithmen für maschinelles Lernen.
Von Google entwickelte Software-Bibliothek, die für für Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet werden kann.
API und SDK zur Erkennung von Gesichtern, Emotionen und demografischen Daten wie Alter und Geschlecht.
Softwaresystem auf der Grundlage von Caffe2 Deep Learning Framework, das Algorithmen zur Objekterkennung implementiert.
Tiefe neuronale Netze für die Gesichtserkennung, Schätzung der Kopfhaltung und des Blickwinkels.
Weit verbreitete Technik zur Erkennung von Objekten der Vordergrund eines Bildes, das enthält Objekte von Interesse werden zur weiteren Verarbeitung extrahiert.
Ein tiefes Faltungsnetzwerk, das darauf trainiert ist, Lösungen zu finden Gesichtsüberprüfung, -erkennung und -clusterung Probleme mit hoher Genauigkeit.
C++-Toolkit mit maschinelles Lernen Algorithmen und Werkzeuge zur Erkennung von Objekten in Bildern.