Walking Recognition
Verwandeln Sie Ihre CCTV-Archive in eine Fingerabdruck-Datenbank Identifizieren Sie Personen in Menschenmengen anhand ihrer einzigartigen grobmotorischen Koordination, ohne Gesichtserkennung zu verwenden. Unsere KI analysiert und erkennt Gangmuster, die ebenso einzigartig sind wie Fingerabdrücke. -Verwenden Sie Ihr bestehendes CCTV-System oder autonome Drohnen -Schutz persönlicher Daten durch Nichtverarbeitung oder Speicherung sensibler biometrischer Merkmale Unsere Technologie arbeitet effektiv unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich: -Taglicht oder Dunkelheit -Wenn Personen Masken tragen -Wenn die Videoauflösung für Gesichtserkennung zu niedrig ist -Verbessern Sie Ihre Videoanalyse mit unserer Computer-Vision-Expertise und preisgekrönter Bewegungsanalyse-KI. Was kann unsere KI sonst noch aus Live-Videoaufnahmen erkennen? -Erkennung verdächtigen Verhaltens, wie Anzeichen von Nervosität oder Flucht in Flughäfen, Büros und anderen öffentlichen Räumen -Kennzeichnung unbefugter Nutzung von NFC- und RFID-Karten oder Tailgating an Zugangskontrollpunkten -Identifikation von Unfällen oder Personen in Not in Verkehrsknotenpunkten, Industrie- oder Sportanlagen -Vorhersage und Verhinderung von Ladendiebstahl durch Objekt- und Haltungs-Erkennung Detaillierte Produktbeschreibung Die CCTV-Gangerkennungstechnologie von Cursor Insight stellt einen bahnbrechenden Fortschritt im Bereich Überwachung und Sicherheit dar. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle analysiert unsere Deep-Tech-Anwendung Live-Videoaufnahmen, um die einzigartige grobmotorische Koordination von Personen zu erkennen, was eine genaue Identifikation anhand ihrer charakteristischen Gangmuster und Körpermaße ermöglicht. Die Vielseitigkeit unseres Systems ist eine seiner Stärken und kann in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, von Flughäfen und Banken bis hin zu Industrie- und Sportanlagen. Es kann Personen und verdächtiges Verhalten identifizieren, unbefugte Zugriffsversuche melden und Unfälle oder Notfälle erkennen. Durch die Nutzung bestehender CCTV-Archive verwandelt unsere Technologie diese in eine wertvolle Fingerabdruck-Datenbank, indem sie Hunderte von Bewegungsmerkmalen extrahiert, ohne die Privatsphäre persönlicher Daten zu gefährden. Darüber hinaus kann unser System nahtlos mit autonomen Drohnenüberwachungssystemen integriert werden und bietet eine Echtzeitanalyse der einzigartigen Bewegungsmuster einer Person in Live-Videoaufnahmen. Unsere Technologie funktioniert effektiv unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich 24/7 Tag- und Nachtüberwachung, Situationen, in denen Personen Masken tragen, und Fällen, in denen die Auflösung der Aufnahmen zu niedrig ist. Wir streben nach Innovation, was sich in unserer preisgekrönten maschinellen Lerntechnologie widerspiegelt, die für ihre Präzision bei der Benutzeridentifikation und -klassifikation gelobt wird. Mit einem Team, das über ein Jahrhundert kollektive Erfahrung in maschinellem Lernen und Biometrie vereint, wollen wir Sicherheits- und Überwachungsstandards vorantreiben und in allen Bereichen unserer Technologie Exzellenz anstreben. Wir schätzen unsere Expertise in der Datenvorverarbeitung und verwenden einen Reverse-Engineering-Ansatz, um die Genauigkeit der rekonstruierten Bewegungen sicherzustellen. Unsere proprietäre Merkmalsextraktion nutzt einen universellen Merkmalsraum, der über 15 Jahre angepasst wurde, um tiefere Einblicke in motorische Programmmuster zu bieten. Unsere auf Random Forest basierende Multi-Round-Screening-Methode gewährleistet eine optimale Merkmalsauswahl und identifiziert entscheidende Teilmengen für effiziente maschinelle Lernmodelle. Durch unsere Partnerschaft mit dem Ungarischen Nationalen Institut für Klinische Neurowissenschaften haben wir Zugang zu einem speziellen Motion Lab, das mit modernster Technologie ausgestattet ist und effiziente Einblicke aus laboraufgezeichneten Daten ermöglicht. Im Mittelpunkt unseres Ansatzes steht der Schutz persönlicher Daten und der Privatsphäre. Im Gegensatz zu traditionellen biometrischen Systemen konzentrieren wir uns ausschließlich auf die Analyse der grobmotorischen Koordination und der Körpermaße. Wir vermeiden die Verarbeitung oder Speicherung sensibler biometrischer Daten wie Gesichtsaufnahmen, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen.
