Ana içeriğe geç
Bosch Security and Safety Systems I Turkey
Video Analiz

Video Analiz artık eşleştirmek için beyinlere sahip

Bosch Camera Trainer

Camera Trainer teknolojisinde güvenlik sistemlerimizin “beyinleri” olarak görev yapmak üzere “makine öğrenimi” kullanılır.

Kamerayı eğitmek için dahili makine öğrenimi özellikleri

Üst düzey video güvenlikteki gelecek mantıksal adım olan yeni Camera Trainer teknolojisinde Bosch kameralarda yer alan dahili Intelligent Video Analytics'in daha da doğru ve uygulamaya özel şekillerde görev yapmasını sağlamak için "makine öğrenimi"nden yararlanılır. Müşterilerin bilgilendirici verileri daha iyi güvenliğe dönüştürmek için benzersiz bir fırsata, daha iyi iş verimliliklerine ve değerli gelir ekranlarına sahip olduğu anlamına gelen öncü bir yenilik.

Bosch Camera Trainer

Video Analiz günümüzdeki güvenlik kameralarını dönüştürdü. Artık sadece pasif sistemler olayları gözlemiyor, kaydetmiyor ve kayıttan yürütmüyor; kameralarda artık kayıtlara algı ve yapı katmak ve yanlış alarmlar ile potansiyel tehditler arasındaki farkı göstermek için meta verilerden yararlanılıyor. Ancak video analizi güvenlik ve iş zekası seviyelerini dikkate değer ölçüde iyileştirdiği halde, güvenlik olaylarında algılama ve bildirmeye ilişkin standart kuralların çok değiştiğini düşünmüyoruz. Kameralarımıza uygulanabilecek "makine öğrenimi" geliştirme konusunda önemli miktarda zaman ve çaba harcamamızın nedeni budur. Sonuçta, güvenlik sistemlerimizin "beyinlerinin" dikkat etme, öğrenme, belirli, özel sorunları çözme yeteneğini geliştiren bir özellik olan Camera Trainer ortaya çıktı.

Video analizinde sonraki adım

Video analizinde sonraki adım

Camera Trainer, Bosch kameralara kullanıcı tarafından özel olarak tanımlanan bir sahne içindeki yeni nesneleri ve durumları tanımlama talimatı verebilir. Talimatlar her zaman eklenebilir ve gelecekteki sahneleri işlemek üzere kamera tarafından saklanıp kullanılır. Ayrıca bu talimatlar, daha fazla esneklik ve doğruluk için zaten Bosch Intelligent Video Analytics'e eklenmiş olan önceden tanımlanmış alarm kuralları ve filtrelerle de birleştirilebilir.

Her uygulama için veri odaklı bilgiler

Ancak Camera Trainer sadece hareket algılamayı iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda sabit nesneleri de varken ya da yokken tanıyıp algılayabilir. Bu da güvenliğin çok ötesine geçen şekillerde kullanılabilen çok daha bilgilendirici veriler sağlar.

Örneğin perakende ortamlarında, kameralara bir alışveriş sepetinin şeklini veya bir taşıma arabasının tekerleğini tanımak öğretilebilir. Bu, mağaza hırsızlığını dikkate değer ölçüde azaltmak amacıyla kameraların birisinin taşıma arabalarına izin verilmeyen bir soyunma kabinine veya alana girdiğini algılamasını sağlar.

Camera Trainer destekli güvenlik kameraları otoparklarda yer sensörlerine ihtiyaç duyulmaksızın park yerlerinin dolu veya boş olduğunu algılayabilir. Bu, maliyetleri azaltır ve trafik akışını optimize eder. Dahası Camera Trainer sabit nesneleri tanıyabildiğinden zaman kısıtlaması olan bölgelerde izin verilen park sürelerinden fazla kalan arabaları da algılamak için kullanılabilir. Bu, düzenlemeleri uygulama ve gelir akışlarını artırmanın basit ama etkili bir yoludur.

Araç sayma, akıllı şehirler için önemi giderek artan başka bir uygulamadır. Camera Trainer ile belediyeler gelen ve giden trafik arasında ayrım yapan son derece güvenilir bir sayma sisteminden faydalanabilir. Böylece trafik ışıkları araç önceliklerini değiştirecek şekilde ayarlanarak trafik sıkışıklıkları engellenebilir ve şehirdeki trafik akışı optimize edilebilir.

Araç sayma
Lojistik merkezinde yük boşaltan kamyonlar

Camera Trainer ticari ve endüstriyel ambarlarda, bölmede kamyon olmadığını algılamak için zemindeki fiziksel bir işareti tanıyarak yükleme bölgesi durumunu tespit etmek için kullanılabilir. Böylece verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için sonraki kamyon gönderilebilir.

Camera Trainer ambar lojistiğini de optimize edebilir. Konveyör kayışlarında bir doluluk alarmı ayarlayarak, bir üretim hattında çok fazla sayıda kutu olduğunu algılayabilir. Bu, maliyetli faaliyet dışı kalma süresine yol açan olası iş birikmelerini ortadan kaldırmak için malların yığılmasını önleyebilir.

Camera Trainer, trafik akışı hakkında bilgi sahibi olmanın güvenlik açısından kritik olduğu havaalanları gibi ulaşım ortamlarında, bir uçağın bir terminalde ne kadar uzun kaldığı veya bagajları boşaltmanın ya da yakıt almanın ne kadar sürdüğü gibi önceden tanımlanan durumlarla ilgili veri toplayabilir. Tüm bunlar uçuşa hazırlanma süresini kısaltabilir, verimlilikleri artırabilir ve hava yolu maliyetlerini azaltabilir.

Camera Trainer, ayrıca standart video analizinin özelliklerinin ötesinde uygulamalarda da kendini gösterir. Örneğin sert iklimlerde binalarda oluşan buz saçakları hasara neden olabilir ve yayalar için tehlike oluşturabilir. Bir yatay-dikey hareket-yaklaşım (PTZ) kamerası buz saçaklarını algılayacak şekilde eğitilebilir, böylece bunlar erken oluşum aşamalarında temizlenerek binada hasar olasılığını ortadan kaldırır ve hayat kurtarabilir.
Bunlar güvenlik ve zeka çözümlerinin beyni olarak Camera Trainer kullanmaktan yarar sağlayabilecek uygulamalardan sadece bazılarıdır.

Küçük buz saçakları

Akıllı güvenlikte son nokta

Video Analytics Camera Trainer

Video Analiz'in güvenlik çözümlerinde yeniliklere yol açtığı şüphesizdir. Ancak Camera Trainer tanıtılmasıyla birlikte, değerini tam anlamıyla kanıtlayacaktır. Sistem entegratörleri için güvenliği müşterinin bireysel ihtiyaçlarına göre uyarlamanın esnek bir yoludur. Son kullanıcılar için ise dünyalarında beyinlere uyum sağlayacak dijital bir gözdür. Ama güvenlik dünyasında, bambaşka bir durumdur. Akıllı verilerin sunabileceği gönül rahatlığı, sonunda verimliliği ve performansı iyileştiren iş zekası sunmak üzere kişileri ve malları korumanın ötesine geçebilir.
Bu ise şu ana kadar hiçbir güvenlik kamerası böyle uygun beyinlere sahip olmamıştır.

Bunu şurada paylaş: