Walking Recognition
Convierte tus archivos de CCTV\nen una base de datos de huellas digitales\nIdentifica individuos en multitudes por su coordinación motora gruesa única, sin usar reconocimiento facial. Nuestra IA analiza y reconoce patrones de caminata, que son tan únicos como las huellas digitales.\n-Usa tu sistema CCTV existente\no drones autónomos\n-Protege datos personales al no procesar ni almacenar características biométricas sensibles\n\nNuestra tecnología funciona eficazmente bajo diversas condiciones, incluyendo:\n-Luz diurna o oscuridad\n-Cuando las personas usan mascarillas\n-Si la resolución del video es demasiado baja\n-para reconocimiento facial\n-Impulsa tu análisis de video con nuestra experiencia en visión por computadora y IA galardonada en análisis de movimiento.\n\n¿Qué más puede descubrir nuestra IA\nen imágenes de video en vivo?\n-Detectar comportamientos sospechosos, como signos de nerviosismo o huida en aeropuertos, oficinas y otros espacios públicos\n-Señalar uso no autorizado de tarjetas NFC y RFID o colarse en puntos de control de acceso\n-Identificar accidentes o personas en peligro en centros de viaje, instalaciones industriales o deportivas\n-Predecir y prevenir robos en tiendas con reconocimiento de objetos y posturas\n\nDescripción detallada del producto\nLa tecnología de reconocimiento de marcha de CCTV de Cursor Insight representa un avance pionero en el campo de la vigilancia y seguridad.\n\nUtilizando algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático, nuestra aplicación de alta tecnología analiza imágenes de video en vivo para discernir la coordinación motora gruesa única de los individuos, permitiendo un reconocimiento preciso de personas basado en sus patrones distintivos de marcha y dimensiones corporales.\n\nLa versatilidad de nuestro sistema es una fortaleza clave, aplicable en diversos escenarios, desde aeropuertos y bancos hasta instalaciones industriales y deportivas. Puede identificar personas y comportamientos sospechosos, señalar intentos de acceso no autorizados y detectar accidentes o situaciones de peligro. Aprovechando archivos de CCTV existentes, nuestra tecnología los transforma en una valiosa base de datos de huellas digitales, extrayendo cientos de características de movimiento sin comprometer la privacidad de los datos personales.\n\nAdemás, nuestro sistema puede integrarse perfectamente con sistemas de monitoreo con drones autónomos, proporcionando análisis en tiempo real de los patrones de movimiento únicos de una persona en imágenes de video en vivo.\n\nNuestra tecnología funciona eficazmente bajo diversas condiciones, incluyendo vigilancia 24/7 de día y noche, situaciones donde las personas usan mascarillas y casos donde la resolución del video es demasiado baja.\nNos esforzamos por la innovación, reflejada en nuestra tecnología de aprendizaje automático galardonada, elogiada por su precisión en la identificación y clasificación de usuarios. Con un equipo que reúne más de un siglo de experiencia colectiva en aprendizaje automático y biometría, buscamos avanzar los estándares de seguridad y vigilancia, aspirando a la excelencia en todos los aspectos de nuestra tecnología.\n\nValoramos nuestra experiencia en preprocesamiento de datos, utilizando un enfoque de ingeniería inversa para asegurar la precisión de los movimientos recreados. Nuestra extracción de características propietaria utiliza un espacio de características universal adaptado durante 15 años para proporcionar una visión más profunda de los patrones de programas motores. Nuestro Método de Selección Múltiple basado en Random Forest asegura una selección óptima de características, identificando subconjuntos cruciales para modelos eficientes de aprendizaje automático.\n\nA través de nuestra asociación con el Instituto Nacional Húngaro de Neurociencias Clínicas, tenemos acceso a un Laboratorio de Movimiento dedicado equipado con tecnología de última generación, facilitando conocimientos eficientes a partir de datos grabados en laboratorio.\n\nCentral en nuestro enfoque está la protección de datos personales y la privacidad. A diferencia de los sistemas biométricos tradicionales, nos enfocamos únicamente en analizar la coordinación motora gruesa y las dimensiones corporales. Evitamos procesar o almacenar datos biométricos sensibles, como imágenes faciales, para asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.
