人工智能視像監控

AI 人工智能視像監控

日漸普及的 AI 人工智能視像監控主要有智慧視頻分析(IVS),人面識別(Face Recognition),人體表徵分析 (Human Metadata),人群密度分析(Population Density Analysis),人類行為分析 (Human Behaviour Analysis),車牌識別 (ANPR),交通流量統計(Traffic Flow Statistics)等設備及解決方案,歡迎各界查詢。

常見的AI視頻監控技術:- 

人臉識別技術

 (Facial Recognition) 或人面識別是人類視覺系統的基本功能,也是人類互相辨識的最直接手段,因此他是生物特徵識別中的重要研究內容。人臉識別技術作為一種新興的生物特徵識別技術,概括說,它是一種依據人體面部特徵的自動身份鑑別技術。動態人臉識別綜合運用了數字圖像/視像處理、模式識別、計算機視覺等多種技術,人面辨識系統主要可分為以下5大功能:

(1)人面檢測(Face Detection):即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在並確定其位置。在大多數的場合中由於場景較複雜,人臉的位置是預先不知道的,因而首先必須確定場景中是否存在人臉,如果存在人臉,再確定圖像中人臉的位置。臉部毛髮、化妝品、光照、噪聲、面部傾斜和人臉大小變化以及各種遮擋等因素會使人臉檢測問題變得更為複雜。人臉檢測的主要目的是在輸入的整幅圖像上尋找人臉區域,把圖像分割成兩個部分2人臉區域和非人臉區域,從而為後續處理奠定基礎。

(2)人臉表徵(Face Representation):即採取某種表示方式表示檢測出的人臉和數據庫中的已知人臉。通常的表示法包括幾何特徵(如歐氏距離、曲率、角度)、代數特徵(如矩陣特徵矢量)、固定特徵模板、特徵臉、雲紋圖等。

(3)人臉辨識(Face Identification):即將已檢測到的待識別的人臉與數據庫中的已知人臉進行比較匹配,得出相關信息,這一過程的核心是選擇適當的人臉的表徵方式與匹配策略,系統的構造與人臉的表徵方式密切相關。通常或是選擇全局的方法或是選擇基於特徵的方法進行匹配。

(4)表情分析(Expression Analysis):即對待識別人臉的表情信息(快樂、悲傷、恐懼、驚奇等)進行分析,並對其加以歸類。

(5)生理分類(Physical Classification):即對待識別人臉的生理特徵進行分析,得出其種族、年齡、性別等相關信息。

車牌識別技術

車牌識別系統是一種新的科技,提供了自動辨認車牌的能力。許多車場或貨場需要記錄進出車輛車牌號嗎。但因爲人手不足,無法全面管理及登記進出汽車資料。車牌辨識視像監控系統就能提供高分辨率的影像監控和高清的錄影影像。能自動識別及記錄車輛車牌號碼,配合其它設備,可組成(記錄,收費或管理)車輛記錄的自動化系統,非常適合香港車多及人工成本高的地區使用,我們提供了可靠、高效、維護成本低的車牌識別系統。

人流統計技術

人流統計系統是監控人群流動的先進智能 安防系統。該系統利用人頭識別技術,能準確地統計通道口 出入人數和提供人群流動方向等信息。用戶可根據需要,指 定監測一個或多個出入口,也可以指定統計單一方向或雙向 的人群流動。本系統提供準確的統計數據,為科學管理提供 有力依據,並提供數據庫接口以供導出原始數據進行 2 次分析。各類公眾場所均可使用人流統計視像監控來進行對人流的記錄,系統可對運營和管理部門提供數據,有助分析及制定管理策略。

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