Multi-Camera Tracking
CAI通过人工智能技术革新了空间信息
可使用现有的CCTV,无需另行安装标记(传感器),
以深度学习(Deep Learning)为基础实时测定位置及检测事物。
通过分析空间来测量空间内的物体识别和个体距离。
为了提高最佳的准确度和反复性能,确保持续的学习数据并进行学习,提高发动机性能。
多种角度,消除盲点,
以身体部位分析
匿名并存储
个人信息
将位置信息数值化,
并实时与外部系统进行连接。
多摄像机分析
可以同时并行连接1台到最多16台摄像头,并在多台摄像机内将跟踪目标识别为一个对象,
能够在没有盲点的情况下分析广阔区域。
工人的工作区域的识别
测量操作者与物体之间的距离
进入危险区域时发出警告
能够以身体的部分识别/辨别
追踪工作人员的移动路线
根据工人移动路径的热图
建设智能工厂
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世界一流的识别性能
通过在实际场地上收集了60万条的训练数据,进行训练,支持世界领先水平的识别性能。因此,以工人的身体的部分,也可以进行识别,从而解决了现场情况的遗漏和盲点问题。
无限空间测量
您可以根据需要大幅扩展摄像头数量,从而消除空间的盲点,并提高物体跟踪的准确性。
实时增量学习
我们会根据每天变化的现场情况生成新的训练数据,以保持最佳状态和准确性。
CAI system
Cai Location 竞争力
实现的技术是通过IPM(Inverse Perspective Mapping), Calibration 技术,
可以检测和定位单个摄像头无法检测的障碍物或复杂结构的对象。
该技术是将从摄像头获取的片段图像转换为俯视图,
并通过对区域建模进行测量的专利技术。
引进优点
初始引进成本低
不需要建立昂贵的AI服务器,因此初始引入成本只有三分之一。
易于安装和操作
支持用于无线网络设置和监控专用界面。
多种报表功能
除了记录出入人员的位置信息外,还可报告热图、人流计数以及每周/每月的趋势报告。
System Demo
使用普通FHD级CCTV,通过实时流媒体测定对象,分析位置
(平均分析速度0.01秒,测量误差0.1m,测量范围,12mx10m)
探测野生动物的AI算法
基于R-CNN的野生动物识别深度学习算法模块
按识别对象分类的坐标、 相对距离、 热图报告
将Semantic Segmentation分类为识别对象
- 采用Denoising/Background Subtraction技术,最大程度地减少误探测
# 利用本公司引擎的野生动物识别系统内的实时探测画面
解决方案应用履历
韩国电力
安全举报应用内的物体识别算法/2020.09
铁道厅
野生动物识别算法/2021.03~
KT
智能大厦防灾算法/2021.07~
现代(MOTOR GROUP)
工人位置测量算法/ 2021.09 ~
解决方案咨询:bsyeo@peopei.kr