CIAS Synapses

¡Synapses Va Más Allá Del Análisis De Vídeo!

Desarrollamos SYNAPSES inspirados en la necesidad del mercado de integrar sistemas de vídeo con dispositivos de seguridad perimetral. SYNAPSES es un nuevo sistema de "supersensores" que, gracias a la IA integrada, puede armonizar el rendimiento de toda la solución antiintrusión del perímetro externo.

SYNAPSES EN 5 PUNTOS

1. Conexión neuronal entre el análisis de vídeo y los sensores

perimetrales

2. Autoadaptación de la sensibilidad de los sensores perimetrales en función del objetivo

identificado

3. Gestión de áreas perimetrales con criterios

de analítica de vídeo y deep learning

4. Reducción de NAR (tasa de alarma molesta) y aumento de pod (probabilidad de detección) como nunca antes

5. Se puede integrar en sistemas CCTV o perimetrales existentes

INTERACCIÓN «FUZZY» ENTRE ÁREAS DE VÍDEO <> SENSORES DIGITALES CIAS

El FoV (Campo de visión) de la cámara conectada única se puede dividir en 8 áreas libremente configurables y se puede combinar con 32 sensores de campo. SYNAPSES es capaz de distinguir dentro del flujo de vídeo (stream vía RTSP IP) la presencia de diferentes objetivos llamados "Clases": hombre, animal, coche, camión y otros objetivos importantes que pueden generar alarmas. Esta información se envía a los sensores conectados, que cambiarán los umbrales de detección previamente establecidos para calibrarlos en consecuencia. El resultado de esta conectividad neuronal es una mejora de la tasa de detección junto con una mayor discriminación de falsas alarmas.

¿CÓMO FUNCIONA SYNAPSES?

SYNAPSES clasifica objetos en movimiento a través del análisis de video Deep Learning, adaptando dinámicamente los umbrales de los sensores digitales CIAS.

Si el objeto en movimiento se clasifica como un animal, SYNAPSES advierte al sensor que baje el umbral de sensibilidad para evitar falsas alarmas.

Si el objeto en movimiento se clasifica como un hombre, SYNAPSES advierte al sensor que eleve los umbrales de alerta aumentando la probabilidad de detección.