Walking Recognition

将您的闭路电视档案\n转化为指纹数据库\n通过独特的粗大运动协调识别人群中的个体，无需使用面部识别。我们的AI分析并识别步态模式，这些模式与指纹一样独特。\n- 使用您现有的闭路电视系统\n或自主无人机\n- 通过不处理或存储敏感生物特征来保护个人数据\n\n我们的技术在多种条件下均能有效运行，包括：\n- 白天或黑暗环境\n- 当个体佩戴口罩时\n- 视频分辨率过低，无法进行面部识别时\n- 利用我们的计算机视觉专业知识和获奖的运动分析AI，增强您的视频分析能力。\n\n我们的AI还能从实时视频中发现什么？\n- 侦测可疑行为，如机场、办公室及其他公共场所的紧张或逃离迹象\n- 标记未授权使用NFC和RFID卡或尾随进入门禁点\n- 识别旅行枢纽、工业或体育设施中的事故或遇险人员\n- 通过物体和姿态识别预测并防止商店盗窃\n\n详细产品描述\nCursor Insight的闭路电视步态识别技术代表了监控和安全领域的开创性进展。\n\n利用先进算法和机器学习模型，我们的深度技术应用分析实时视频，辨别个体独特的粗大运动协调，实现基于其独特步态模式和身体尺寸的准确识别。\n\n系统的多功能性是其关键优势，适用于机场、银行、工业及体育设施等多种场景。它能识别人员和可疑行为，标记未授权访问尝试，检测事故或紧急情况。利用现有闭路电视档案，我们的技术将其转化为宝贵的指纹数据库，提取数百个运动特征，同时保护个人数据隐私。\n\n此外，系统可无缝集成自主无人机监控系统，实时分析视频中个体独特的运动模式。\n\n技术在多种条件下均能有效运行，包括全天候监控、个体佩戴口罩及视频分辨率过低等情况。\n我们致力于创新，凭借获奖的机器学习技术，在用户识别和分类方面表现精准。团队汇聚了百年以上机器学习和生物识别领域的集体经验，致力于提升安全和监控标准，追求技术各方面的卓越。\n\n我们重视数据预处理专业知识，采用逆向工程方法确保重建动作的准确性。专有特征提取利用经过15年适应的通用特征空间，深入洞察运动程序模式。基于随机森林的多轮筛选方法确保最佳特征选择，识别关键子集以支持高效机器学习模型。\n\n通过与匈牙利国家临床神经科学研究所的合作，我们可使用配备先进技术的专用运动实验室，高效获取实验室录制数据的洞察。\n\n我们方法的核心是保护个人数据和隐私。与传统生物识别系统不同，我们仅分析粗大运动协调和身体尺寸，避免处理或存储面部图像等敏感生物特征，确保符合隐私法规。

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