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| | | Licencia Parking Violation Detection
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Ref.: PARKING_PROHIBID | | |
Licencia para Parking Violation Detection
Un paquete de análisis de contenido de video en Edge
Infracción de estacionamiento:
La detección de infracciones de estacionamiento puede detectar cuándo los vehículos se detienen dentro de un área restringida. Los escenarios de aplicación incluyen estacionamiento de automóviles en áreas restringidas en el aeropuerto, estaciones de tren y autobús y carriles para bicicletas.
Reduce la congestión del tráfico mediante la detección de vehículos estacionados ilegalmente.
La detección de infracciones de estacionamiento ayuda cuando los vehículos permanecen detenidos durante un período de tiempo en un área. Puede configurar un área donde el estacionamiento puede causar problemas. Puede configurar una notificación de evento cuando los vehículos permanecen más tiempo que un período de tiempo configurable, por ejemplo, 20 segundos.
Los escenarios aplicables de esta característica pueden ser:
- Detecta estacionamiento anormal al costado de la carretera.
- Para recibir notificaciones cuando alguien estacione frente a un acceso importante.
* Licencia para cada cámara
Consulte el listado de cámaras Vivotek compatibles con licencia Parking Violation Detection.
* Licencia de pago requerida.
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Descripción
Estas características pueden satisfacer una amplia variedad de necesidades de vigilancia en diferentes escenarios. El paquete de características es compatible con distintos modelos de cámaras domo fijas, bala u ojo de pez para adaptarse a varias instalaciones.
sitios Se pueden usar para monitorear edificios de oficinas, tiendas minoristas, activos industriales, para áreas menos atendidas por personal de seguridad. Los eventos VCA se incorporan al software VAST y NVR de VIVOTEK, lo que permite una búsqueda rápida a través de las filmaciones archivadas. Las indicaciones de video instantáneas permiten que el personal de seguridad reaccione rápidamente ante posibles problemas.
Cantidad minimizada de falsas alarmas:
Un factor importante en Deep Learning VCA es una base de datos de siluetas humanas y de vehículos y las respuestas rápidas a través de una tecnología de red neuronal artificial.
El motor inteligente reconoce instantáneamente las apariencias humanas en un área de videovigilancia. Dado que las personas y los vehículos son los objetos de interés en la mayoría de las videovigilancias, la función Detección de personas permite a los usuarios configurar rápidamente su instalación.
El análisis de contenido de video tradicional se basa en gran medida en la detección de cambios de píxeles o vectores de movimiento, y las falsas alarmas pueden activarse por el balanceo de los árboles, las nubes que pasan flotando o incluso la aparición de pequeños animales. La detección de Deep Learning VCA, con reglas de detección integrales y filtro de tiempo ajustable, puede eliminar los defectos de la detección de video tradicional y facilitar la configuración en un sitio de vigilancia.
Facilidad de configuración:
Con el algoritmo de autoaprendizaje, los cambios de luz o el balanceo de la vegetación o las actividades de los animales en la escena no se toman como desencadenantes de eventos. Solo las actividades que valen la pena activarán un evento. Esto ayuda a reducir las falsas alarmas y el tiempo y los esfuerzos necesarios para configurar una cámara.
Esfuerzos de gestión reducidos:
Integrado con el software VAST de VIVOTEK, los eventos de VCA se pueden etiquetar como videoclips, lo que facilita la búsqueda forense. Con las grabaciones de video ordinarias, a menudo lleva horas buscar videos significativos en los archivos. Con los eventos etiquetados con VCA, la búsqueda de evidencias relacionadas se reduce a cuestión de minutos. La correlación de eventos en diferentes cámaras está disponible de un vistazo como eventos etiquetados en la lista de alarmas de VAST.
Si los usuarios eligen grabar los videos solo cuando ocurren las alarmas VCA, los requisitos de ancho de banda y almacenamiento se pueden minimizar. Además, la detección y el análisis se realizan en cámaras individuales, en lugar de procesarse en un servidor dedicado. No hay necesidad de un hardware de servidor costoso y el uso del ancho de banda de la red para transmitir videos se reduce al mínimo.
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