v-ENGINE AI-8

L’analisi video per il rilevamento delle biciclette utilizza algoritmi per identificare e tracciare le biciclette nei filmati. Questa tecnologia aiuta nel monitoraggio del traffico, nella sorveglianza della sicurezza e nella pianificazione urbana per infrastrutture a misura di ciclista.

L’analisi video per il rilevamento di oggetti nei sistemi di sicurezza utilizza algoritmi per identificare e tracciare gli oggetti di interesse, migliorando l’efficacia della sorveglianza e consentendo una risposta rapida a potenziali minacce alla sicurezza.

L’analisi video del rilevamento della folla utilizza la visione artificiale per analizzare riprese video, identificando e monitorando il movimento, la densità e il comportamento della folla in tempo reale per varie applicazioni come la sicurezza e la gestione della folla.

L’analisi video per il conteggio delle persone utilizza algoritmi per contare con precisione le persone in una scena, aiutando nella gestione della folla, nell’analisi della vendita al dettaglio e nell’ottimizzazione dell’allocazione delle risorse in vari ambienti.

Un algoritmo di conteggio dei veicoli è un metodo computazionale progettato per contare il numero di veicoli che passano attraverso una linea in un’area particolare, in genere basato sui dati provenienti da feed video.
Questi algoritmi sono spesso utilizzati nei sistemi di gestione del traffico, nei sistemi di sorveglianza e nella pianificazione dei trasporti.

L’analisi video per il rilevamento dei veicoli utilizza algoritmi per identificare e tracciare i veicoli all’interno delle riprese, consentendo applicazioni come il monitoraggio del traffico, la gestione dei parcheggi e la sorveglianza di sicurezza negli ambienti urbani e nei sistemi di trasporto.

Il rilevamento degli animali utilizza algoritmi per identificare e tracciare gli animali all’interno delle riprese. Impiega tecniche come il riconoscimento degli oggetti, il rilevamento del movimento e l’apprendimento automatico per distinguere gli animali dallo sfondo riducendo i falsi allarmi nei moderni sistemi di sicurezza e video sorveglianza.

Software automatico ad apprendimento neurale della scena, in grado di riconoscere ed identificare la presenza di soggetti umani a terra. Il riconoscimento della persona a terra funziona sia in caso di persona che si muove che in caso di persona a terra completamente ferma.

L’analisi video per la rilevazione di fumo e incendio nei sistemi di sicurezza utilizza algoritmi per identificare e avvisare di segnali di fumo o fiamme, migliorando la sicurezza antincendio e le misure di risposta alle emergenze.

Software automatico per il rilevamento di oggetti (blob) che attraversano linee virtuali di allarme definite all’interno della scena ripresa da una telecamera. L’algoritmo è in grado di controllare l’attraversamento delle linee virtuali nei due sensi e generare notifiche diversificate per ognuno di essi (notifiche di tipo event, warning, alarm).  Le linee di demarcazione delle aree sono delle spezzate al fine di adattarle perfettamente all’area che si intende delimitare con lo strumento di analisi.

Software automatico ad apprendimento neurale della scena, per la classificazione, su base della forma, degli oggetti che intervengono su un’area allarmata. Questo algoritmo permette di discriminare la natura esatta degli oggetti che muovono in una scena al fine di poter diversificare le strategie di reazione sulla base del tipo di oggetto riconosciuto e ridurre i falsi allarmi.

Software automatico per la identificazione di oggetti (blob) in movimento nella scena inquadrata dalla telecamera, con analisi della forma, baricentro, tracking temporale ed istogramma dei colori dell’oggetto indagato. Impiega tecniche di background modelling con apprendimento continuo della scena di riferimento.

L’algoritmo di anti oscuramento impiega algoritmi per identificare le aree oscurate e i tentativi di sabotaggio del dispositivo, prevenendo potenziali attività criminali  e di vandalismo e migliorando l’efficacia della sorveglianza.