그들의 특성에 따라 빠른 사람들을 빠르게하고 단계를 탐색하고 추적하십시오! (1/2)

Lumada와의 공동 창조! 특성을 배우는 토토사이트 사라짐를 사용하여 인적 특성 분석

이미지 분석으로 대상 사람을 빠르게 발견하고 추적

지원 카메라는 대형 상업용 시설 및 행사 장소에 설치되어 사람들을 안전하게 지키기 위해 시간을 보낼 수 있습니다

대상 사람을 식별하고 추적하는 데 시간이 걸립니다

많은 사람들이 모이는 곳에서는 잘못 배치 된 수하물이나 길을 잃는 것과 같은 다양한 크기와 크기의 문제가 발생합니다 문제에 대한 정보가 보안 사무소, 정보 센터, 직원 등으로 전송되면 조기 해결의 핵심은 감시 카메라 영상에서 문제와 관련된 사람을 신속하게 발견하고 단계를 따르는 것입니다

이 문제를 일찍 해결하기 위해, 그들은 그곳에 있었고 그것을 목격 한 사람들로부터 정보를 수집했습니다 얻은 정보는 헤어 스타일, 의류 색상 및 수하물 유형의 특성을 사용하여 감시 카메라 영상을 확인합니다 그러나 비디오에는 뒷면에만 표시된 사람들이나 말하기에는 너무 작은 사람들이 포함되므로 육안 검사를 통해 대상 사람을 식별 할 수 없습니다

또한 문제가 발생한 후 시간이 많이 걸릴수록 문제에 관여하는 사람들이 더 많이 움직이고 현장을 떠날 수 있습니다 트랙을 추적하려면 연대순으로 여러 감시 카메라의 장면을 추적해야하지만 시각적 확인에는 제한이 있으므로 현재 위치를 결정하기까지 많은 시간이 걸릴 것이라는 우려가 있습니다

토토사이트 사라짐의 부하 감소와 문제의 조기 해결

가능한 한 빨리 문제에 관련된 사람을 식별하기 위해, 토토사이트 사라짐를 사용한 이미지 분석은 신체와 외관의 특성 (헤어 스타일, 의류 및 색상, 수하물 유형 등)의 특성을 배운 이미지 분석이 효과적입니다

감시 카메라는 카메라와의 각도와 거리에 따라 슈팅 범위가 제한되어 있으므로 사람을 식별 할 수있는 부분을 표시 할 수있는 부분을 표시 할 수 있습니다 등 또는 작은 이미지의 영상 만 있더라도 목격에 포함 된 물리적 및 외관 특성을 지정하고 기능을 배운 AI를 사용하여 이미지를 분석하면 목격과 비슷한 사람들의 후보자를 빠르게 좁힐 수 있습니다 토토사이트 사라짐는 좁은 후보자를 확인하여 대상을 식별 할 수있어 토토사이트 사라짐링 작업에 대한 부담이 줄어 듭니다

또한 대상 이미지를 대상의 특성을 배우기위한 조건으로 사용하는 AI를 사용하고 대상이 발견 된 위치 주위에 설치된 여러 카메라의 이미지를 분석하고 대상의 토토사이트 사라짐 경로는 카메라의 위치 및 촬영 시간에서 확인할 수 있습니다 이를 통해 경비원은 많은 양의 영상을 볼 필요없이 피사체의시기와 위치를 시각적으로 추적 할 수 있습니다 이 정보를 공유하면 문제를 신속하게 감지하고 해결할 수 있습니다

AI 기술은 토토사이트 사라짐링 운영에서 "정확도 향상", "효율성 향상"및 "비용 절감"을 달성하는 데 필수적입니다
이것의 한 예로서, 우리는 토토 사이트의 Lumada의 솔루션 인 "고속 사람 발견 및 추적 솔루션 (IVSearch)"을 소개하고 싶습니다