Hệ thống có thể ứng dụng để quét các khu vực tập trung đông người để tìm ra người có hành vi đáng nghi hay đơn giản là cần giúp đỡ. Hãng điện tử Nhật Bản cho biết hệ thống tận dụng công nghệ deep learning, trong đó máy tính học được đặc điểm của các chủ thể đặc biệt. Công ty hi vọng có thể tiếp thị sản phẩm trước Olympics 2020 tại Tokyo khi lượng du khách được dự đoán tăng mạnh.

Hệ thống theo dõi nguồn video từ camera an ninh và phát hiện người nào có biểu hiện trùng với cơ sở dữ liệu sẵn có một cách tự động, theo thời gian thực. Chẳng hạn, nó biết ai đang mang theo đồ vật nghi ngờ như can xăng, ai đang đẩy xe đẩy hay người già đang chống gậy. Nó cũng nhận diện được các chuyển động đặc biệt để báo động nhân viên an ninh. Trong video minh họa, hệ thống khoanh vùng người đang xách một can dầu bằng khung trắng trong số nhiều người đi bộ.

Theo Hidenobu Kanda, Giám đốc bộ phận hệ thống an ninh Mitsubishi, việc sử dụng công nghệ deep learning cho phép lập trình để tìm ra người có hành vi khác thường dễ dàng hơn. Để có thể nhận diện được xe đẩy, hệ thống ban đầu phải ghi nhớ hình ảnh chụp vật thể từ nhiều góc độ, từ đó tự động nhận ra khi nó xuất hiện trước camera an ninh. Theo thời gian, phán đoán ngày càng chính xác hơn.

Ngược lại, hệ thống nhận diện hình ảnh thông thường lại phải học nhiều chi tiết hơn về một chủ thể, đòi hỏi lập trình phức tạp hơn. Trong trường hợp một người, nó đầu tiên phải học con người như một đối tượng có tỉ lệ chiều rộng – chiều cao là 2-8, di chuyển ở vận tốc khoảng 20 km/giờ… Tiếp đến, nó phải học chi tiết của xe đẩy trước khi nhận ra một người đang sử dụng.

" />

Mitsubishi Electric phát triển công cụ giám sát đám đông

Bóng đá 2025-03-03 09:59:07 3797
Mitsubishi Electric phát triển công cụ giám sát đám đông trí tuệ nhân tạo

Hệ thống có thể ứng dụng để quét các khu vực tập trung đông người để tìm ra người có hành vi đáng nghi hay đơn giản là cần giúp đỡ. Hãng điện tử Nhật Bản cho biết hệ thống tận dụng công nghệ deep learning,áttriểncôngcụgiámsátđámđôlich da bong trong đó máy tính học được đặc điểm của các chủ thể đặc biệt. Công ty hi vọng có thể tiếp thị sản phẩm trước Olympics 2020 tại Tokyo khi lượng du khách được dự đoán tăng mạnh.

Hệ thống theo dõi nguồn video từ camera an ninh và phát hiện người nào có biểu hiện trùng với cơ sở dữ liệu sẵn có một cách tự động, theo thời gian thực. Chẳng hạn, nó biết ai đang mang theo đồ vật nghi ngờ như can xăng, ai đang đẩy xe đẩy hay người già đang chống gậy. Nó cũng nhận diện được các chuyển động đặc biệt để báo động nhân viên an ninh. Trong video minh họa, hệ thống khoanh vùng người đang xách một can dầu bằng khung trắng trong số nhiều người đi bộ.

Theo Hidenobu Kanda, Giám đốc bộ phận hệ thống an ninh Mitsubishi, việc sử dụng công nghệ deep learning cho phép lập trình để tìm ra người có hành vi khác thường dễ dàng hơn. Để có thể nhận diện được xe đẩy, hệ thống ban đầu phải ghi nhớ hình ảnh chụp vật thể từ nhiều góc độ, từ đó tự động nhận ra khi nó xuất hiện trước camera an ninh. Theo thời gian, phán đoán ngày càng chính xác hơn.

Ngược lại, hệ thống nhận diện hình ảnh thông thường lại phải học nhiều chi tiết hơn về một chủ thể, đòi hỏi lập trình phức tạp hơn. Trong trường hợp một người, nó đầu tiên phải học con người như một đối tượng có tỉ lệ chiều rộng – chiều cao là 2-8, di chuyển ở vận tốc khoảng 20 km/giờ… Tiếp đến, nó phải học chi tiết của xe đẩy trước khi nhận ra một người đang sử dụng.

本文地址:http://member.tour-time.com/news/667e699292.html
版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。

全站热门

Nhận định, soi kèo Shabab Al Ahli vs Baniyas Club, 23h15 ngày 28/2: Khách khởi sắc

Nhận định, soi kèo Arda Kardzhali vs Spartak Varna, 22h30 ngày 7/2: Thiếu cảm giác bóng

Nhận định, soi kèo Al Hilal vs Persepolis, 01h00 ngày 5/2: Bệ phóng sân nhà

Nhận định, soi kèo Atalanta vs Bologna, 3h00 ngày 5/2: Không dễ cho chủ nhà

Nhận định, soi kèo Yarmouk vs Al

Nhận định, soi kèo Alanyaspor vs Fatih Karagumruk, 22h30 ngày 6/2: Chiến thắng nhọc nhằn

Nhận định, soi kèo Al Orobah vs Al Wehda, 20h05 ngày 7/2: Khách thắng thế

Nhận định, soi kèo Esteghlal Khuzestan vs Shams Azar, 19h45 ngày 6/2: Khó tin cửa trên

友情链接