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AI動物識別算法，采用人工智能機器視覺分析識別技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法對覆蓋周界區(qū)域的監(jiān)控視頻圖像中的運動對象進行識別，當(dāng)設(shè)定對象進入預(yù)警范圍或拌觸警戒線則觸發(fā)抓拍并產(chǎn)生預(yù)警事件。
AI動物識別算法包含對如下動物識別：
老鼠識別，狗識別，貓識別，鳥識別，蛇識別，牛識別，馬識別，羊識別
本算法具有如下特點：
支持設(shè)定指定對象類別，如：人、常用動物（狗、貓、牛、馬、老鼠...)
支持上傳中心管理平臺選項
不受光線影響,逆光、強光、夜間紅外都可以
支持時間段布控
支持設(shè)定最小評分閾值設(shè)定，檢測對象評分小于此閾值時被過濾掉。
支持手工繪制排除區(qū)
支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)
支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出
支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控
支持設(shè)定布控時間
支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）
AI警戒線算法，支持設(shè)定指定對象類別，如：人、常用動物（狗、貓、牛、馬、老鼠...)、車輛（汽車、貨車、巴士、三輪車、自行車、摩托車、電動摩托...)，設(shè)置的對象如果拌觸警戒線則觸發(fā)抓拍并產(chǎn)生預(yù)警事件。
算法功能特點：
采用深度學(xué)習(xí)方式，支持定制新的對象類別。
檢測速度快，運算成本低
對設(shè)定的對象類別評分未達到閾值的自動排除，去除誤報
支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件
支持設(shè)定低于對象寬度或高度閾值的自動排徐
支持手工繪制排除區(qū)
支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)
支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出
支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控
支持設(shè)定布控時間
支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）
采用人工智能機器視覺分析識別技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法對覆蓋周界區(qū)域的監(jiān)控視頻圖像中的運動對象進行識別，將行人進入設(shè)置區(qū)域時，產(chǎn)生預(yù)警并抓拍。實時抓拍預(yù)警并通知管理人員，管理人員及時引導(dǎo)誤入對象或行人離開危險區(qū)域，防止事故發(fā)生。
算法功能特點：
支持識別對象如：人、車輛等
對設(shè)定的對象類別評分未達到閾值的自動排除，去除誤報
支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件
支持手工繪制排除區(qū)
支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)
支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出
支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控
支持設(shè)定布控時間
支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）
飛鳥是飛行物中典型的"低慢小"目標(biāo)，具有低可觀測性，在很多場景中它又是巨大的安全隱患。所以對飛鳥進行有效的檢測和驅(qū)趕是機場，高壓電站等高風(fēng)險區(qū)域安保工作的重心。
AI飛鳥檢測算法通過監(jiān)控攝像機裝置采集到的視頻圖像中提取單幀圖像，快速進行飛鳥檢測識別抓拍。
算法功能特點：
采用深度學(xué)習(xí)結(jié)合鳥類檢測數(shù)據(jù)集，進行快速目標(biāo)檢測，并進行抓拍。
檢測速度快，運算成本低
對設(shè)定的對象類別評分未達到閾值的自動排除，去除誤報
支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件
支持設(shè)定低于車輛寬度或高度閾值的自動排徐
支持手工繪制排除區(qū)
支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)
支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出
支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控
支持設(shè)定布控時間
支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）
核心產(chǎn)品
核心算法
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