Возможность нахождения поисковых ключей в тексте и определения их количества полезна как для написания нового текста, так и для оптимизации уже существующего. Данный параметр отображает процент наличия в тексте стоп-слов, фразеологизмов, а также словесных

Rubezh Video Operator HAS представляет собой программно-аппаратный модуль для реализации аналитических задач на базе deep learning (глубокое обучение). Аппаратный компонент построен на ARM-архитектуре и позволяет в реальном времени анализировать до 16 видеопотоков в разрешении Full HD на предмет детектирования целевых объектов, и выдавать полученные результаты в виде тревожных событий для обработки в ПО Rubezh Video Operator. Данное решение обладает рядом преимуществ,

Тестовый блог

Блоговый тест

Встроенная аналитика способна распознавать основные типы интересуемых объектов: Человек, Человек/Автомобиль/Велосипед. интеллектуальные алгоритмы способны идентифицировать пересечение объектом линии, вторжение в область, вход/выход из области, остановку в области, подсчитать количество объектов в области и определить праздношатание человека.

Программно-аппаратный модуль распознавания лиц выполняет работу по обнаружению лица в кадре, сравнению его с предустановленной базой лиц и формированию события с результатами распознавания. Объем базы лиц не ограничен по количеству записей, но оптимальным является значение 10 000 уникальных фотографий. Система позволяет проводить группировку отдельных снимков для организации подразделений или отделов со своим набором сотрудников.

Интегрированные возможности для масштабирования аналитических модулей в рамках одной системы позволяют проектировать решения разного уровня сложности.

Координация взаимодействия между аналитическими модулями и блоками видеопотоков, которые они требуют, достигается централизованно. В процессе работы система позволяет: обнаруживать и классифицировать объекты фиксировать их появление и движение сопоставлять полученные данные с заданными условиями и правилами

Доступные аналитические детекторы объектов:

В рамках детекторов предусмотрен учет различных свойств: размер объекта, направление движения, скорость, нахождение в определенной зоне и т.п.

Примеры аналитических сценариев:

Все события сопровождаются подробными изображениями и метаданными с детальными характеристиками объекта. Это позволяет в дальнейшем производить точный поиск по архиву.

Для удобства эксплуатации системы распознавания номеров транспортных средств от разработчика предусмотрен специальный виджет R-AUTO, позволяющий оператору быстро получать необходимую информацию:

В архиве появилась возможность использовать параметры только объектов (распознанных модулем аналитики), что значительно ускоряет поиск. Например, можно выбрать события, где в кадре присутствовал человек или автомобиль. Ключевые возможности поиска в архиве:

Ключевым отличием является то, что в архиве хранится не только само видео, но и отдельные данные, полученные от аналитических модулей.