Hikvision пуска термокамера с deep learning алгоритъм.

Hikvision, водещият световен доставчик на иновативни продукти и решения за видеонаблюдение, пусна нова термокамера с deep learning, която ще донесе подобрени възможности за откриване на пожар в закрити помещения, включително усъвършенствана аларма за температурна аномалия и визуално предупреждение. Тази нова камера (DS-2TD1217 / V1 серия) намалява рисковете от пожар.

Технология за двуспектърно изображение

pip-thermocam-hikvision

Термичната камера с deep learning на Hikvision поддържа откриване на пожар, като използва висококачествени хардуерни компоненти за заснемане на изображението, използвайки както видимата светлина, така и инфрачервена светлина, наричана още „биспектърна“ технология на изображението.

 

Технологията за двуспектърно изображение създава визуализация на картина в картина и сливане на изображение, което може да заснеме причината за алармата и да помогне на персонала да провери ситуацията бързо. Камерата следи само по един канал, намалявайки честотната лента и опростявайки процедурата за предварителен преглед на превключване на канали между термични и оптични канали.

Функцията за сливане на двуспектърно изображение също осигурява повече детайли на изображението при различни обстоятелства в околната среда, което улеснява намирането на скрити предмети и документирането на необичайни събития.

Аларма за температурна аномалия

Тази нова термична камера разполага и с надеждна аларма за температурни аномалии, която ще задейства аларма, след като температурата надвиши границата, зададена от потребителя. Тази настройка ефективно подобрява възможностите за предупреждение преди възникването на пожар и може да предупреди персонала по безопасността да елиминира скритите опасности, преди температурата да достигне критично ниво.

Намаляване на фалшивите аларми с deep learning алгоритъм.

В допълнение, камерата има вграден графичен процесор за изпълнение на алгоритъма за дълбоко обучение. Неговата интелигентна технология за анализ на видео съдържание може да помогне за намаляване на фалшивите аларми чрез филтриране на факторите на смущения като промени в осветлението или движението на животни в зрителното поле. Само действителните заплахи задействат аларми, което прави мерките за сигурност значително по-ефективни.