SENTIVEILLANCE SDK 8.2

RECONHECIMENTO E RASTREAMENTO DE PESSOAS , FACES OU VEÍCULOS PARA SISTEMAS DE VÍDEO VIGILÂNCIA

O SentiVeillance SDK foi projetado para desenvolvedores de software que realiza a identificação biométrica de Faces, detecta pedestres ou veículos em movimento ou outros objetos e realiza o reconhecimento automático de placas usando fluxos de vídeo ao vivo de câmeras de vigilância digital.

O SDK é usado para identificação passiva – quando os transeuntes não fazem nenhum esforço para serem reconhecidos. A lista de usos possíveis inclui aplicação da lei, segurança, controle de presença, contagem de visitantes, monitoramento de tráfego e outras aplicações comerciais.

CARACTERÍSTICAS E CAPACIDADES

• Rastreamento e classificação de pedestres e veículos em tempo real.
• Identificação facial biométrica e comparação com o banco de dados da lista de observação.
• Reconhecimento automatizado de placas (ALPR) para veículos em movimento.
• Estimativa de cor, tamanho e direção de movimento para veículos e outros objetos.
• Classificação de gênero, avaliação de idade, expressão facial e detecção de atributos.
• A operação automática registra e relata eventos, atualiza a lista de observação do fluxo de vídeo.
• Suporte a grandes sistemas de vigilância com várias câmeras.
• Servidor pronto para uso para integração em sistemas de gerenciamento de vídeo (VMS) disponível opcionalmente.
• Preços razoáveis, licenciamento flexível e suporte gratuito ao cliente.

A tecnologia SentiVeillance 8.2 possui esses recursos específicos:

• Desempenho em tempo real. A tecnologia SentiVeillance realiza reconhecimento facial, classificação e rastreamento de pedestres ou veículos em tempo real. A tecnologia foi projetada para ser executada em processadores multi-core para obter um desempenho rápido.
• Três modalidades para sistemas de vigilância. Dependendo do projeto do sistema de vigilância, essas modalidades podem ser usadas separadamente ou em conjunto, combinando os dados de identificação para pessoas ou veículos rastreados:

• Reconhecimento facial biométrico – baseado em redes neurais profundas e fornece esses recursos para sistemas de vigilância:

• Detecção de múltiplas faces, extração de recursos e matching de templates com o banco de dados interno em tempo real.
• A confiabilidade da identificação facial permite o uso de grandes bancos de dados de listas de observação. Pessoas usando máscaras faciais ou respiradores podem ser reconhecidas sem inscrição separada.
• O rastreamento de face é realizado em todos os frames sucessivos da fonte de vídeo até que eles desapareçam do campo de visão da câmera. O algoritmo de rastreamento de face usa templates dinâmicos de previsão de face e movimento que o tornam robusto a oclusões como outros objetos ou até mesmo outros faces. O algoritmo é capaz de continuar rastreando um face mesmo quando ele reaparece após ser totalmente coberto por oclusões (como paredes, móveis, pôsteres etc). Além disso, se o algoritmo de rastreamento de pedestres rastrear uma pessoa sem seu face visível e, posteriormente, seu face for reconhecido, todo o histórico de rastreamento será associado à identidade da pessoa, bem como o rastreamento adicional sem face.
• Classificação de gênero (opcional) para cada pessoa no frame.
• Determinação de idade (opcional) para cada pessoa no frame.
• Máscara facial, sorriso, boca aberta, olhos fechados, óculos, óculos escuros, detecção de atributos de barba e bigode (configurável).

• Detecção, classificação e rastreamento de movimento de veículos ou humanos

  – realiza a detecção de objetos em movimento e estáticos na cena, sua classificação e rastreamento até que desapareçam. Esses recursos estão disponíveis para sistemas de vigilância:

• Classificação de objetos. O SentiVeillance permite realizar a classificação, localização e rastreamento de objetos com base em seu tipo. Mais de 20 classes são reconhecidas: pedestre, ônibus, caminhão, sedã, SUV etc.
• Estimativa de cores. O algoritmo retorna a estimativa de cor mais provável para carros e pedestres. Os valores de cor estimados são: vermelho, laranja, amarelo, verde, azul, prata, branco, preto, marrom, cinza.
• Estimativa de marca e modelo para veículos. Um baseado em redes neurais realiza a estimativa da marca (marca) e modelo do veículo rastreado.
• Análise de roupas. Quando um pedestre é detectado, sua aparência pode ser avaliada quanto à presença de diferentes tipos de roupas. São reconhecidas mais de 20 classes de vestuário e chapelaria, como camisas, calças, saias ou casacos, bem como algumas indumentárias nacionais. Além disso, este algoritmo pode estimar se a pessoa está parcialmente ou totalmente nua.
• Estimativa da direção do movimento. O algoritmo estima a direção do movimento do veículo ou do pedestre como ângulo em relação à orientação da câmera.
• Tolerância à visibilidade do objeto. O algoritmo de detecção funciona com objetos parcialmente visíveis e de grande distância.
• Combinação com reconhecimento facial e ALPR. Se um pedestre foi rastreado sem o face visível e, posteriormente, a pessoa for reconhecida pelo algoritmo de reconhecimento facial, todo o histórico de rastreamento será associado à identidade da pessoa, bem como o rastreamento não facial. O rastreamento de veículos pode ser atualizado de maneira semelhante com a ajuda do algoritmo ALPR.

• Reconhecimento automatizado de placas (ALPR) – assim que um veículo é detectado, o algoritmo SentiVeillance ALPR detecta e lê a placa:

• Processamento de dados de tráfego. Os algoritmos SentiVeillance podem ler simultaneamente placas de veículos de vários veículos em movimento.
• Tolerância à posição da câmera. Dependendo da resolução da câmera, o algoritmo ALPR pode ler placas de maior distância e ângulo mais alto.
• Evitando trapaças com placas substituídas. Os integradores podem usar as modalidades de reconhecimento de veículo e ALPR em conjunto para fazer uma lógica de software que verifica se a placa reconhecida corresponde a outros dados de registro, como cor ou tipo do veículo, e não está sendo falsificada ou movida de outro veículo.
• Operação automática. Um sistema baseado no SentiVeillance 8.2 SDK é capaz de registrar dinamicamente todos os eventos. Ele pode ser configurado para relatar automaticamente eventos como matching com uma lista de observação ou realizar inscrição automática de vídeo.
• Suporte a grandes sistemas de vigilância. O SentiVeillance 8.2 SDK permite integrar sua tecnologia em sistemas de vigilância com várias câmeras. Um PC comum com GPU pode processar vários fluxos de vídeo simultaneamente.
• Imagem térmica. Além das câmeras ópticas e de infravermelho próximo, o SentiVeillance SDK inclui uma amostra de programação específica para processar fluxos de vídeo de câmeras de imagem térmica.
• Processamento de arquivos de vídeo. SentiVeillance também aceita dados de arquivos de vídeo. Os arquivos de vídeo podem ser processados ​​em tempo real como provenientes de uma câmera virtual ou podem ser processados ​​em velocidade máxima dependendo dos recursos de hardware disponíveis.