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    • 周圍防護

    周圍防護

    Hailo AI處理器用於周圍防護
    AI驅動的周圍防護

    周圍防護指的是為保護某個實體位置或財產的邊界所採取的安全措施和系統。周圍防護的主要目標是防止未經授權的進入、檢測潛在威脅，以及威懾入侵者進入受保護區域。

    邊緣端的周圍防護
    傳統上，對實時影片流的分析是手動進行的，依賴人眼感知來識別每個畫面中發生的事件。而如今，邊緣端的深度學習使得分析任務得以自動化，從而更易於擴充，並提升整體性能。將周圍防護系統部署在邊緣端能實現對安全威脅的實時和即時回應，因為AI演算法能在邊緣端本地處理和分析大量資料，無需依賴集中處理和網路連接的穩定性。這降低了延遲，確保對潛在入侵的更快檢測和通知。此外，通過在邊緣端部署AI系統，即使在網路中斷或故障的情況下，系統也能繼續執行，維持周圍的安全，適用於遠端和無法連接的地點，如軍事基地或地下設施。基於邊緣端的AI還可最大限度地減少傳輸到雲端的數據量，增強隱私，並減少頻寬需求和成本。
    Hailo AI處理器對這些應用起到了變革性的作用，因為它們能以更低的成本更快速、更準確地識別事件。

     優勢:

    成本效益

    Hailo在影片分析方面提供顯著的成本節約，通過更高的計算性能來降低每單位價格，這轉化為每個應用程式的更高複雜性、每條流更多的應用程式，以及每個平台更多的流。得益於基於事件的錄製方式，它還顯著節省了串流媒體頻寬和儲存空間

    高可靠性

    Hailo的AI處理器設計用於在嚴苛環境中執行，符合工業操作條件，適用於安裝在戶外和其他具有挑戰性環境中的周圍防護系統。

    隱私提升

    周圍防護系統需要處理個人訊息。邊緣端的影片分析意味著只需要傳輸和儲存影片後設資料，而非個人身份訊息（PII），從而提高了隱私保護。


     

    多攝影機重新識別
    多攝影機與多目標重新識別

    多攝影機與多目標重新識別（Re-ID）是指在監控系統中，跨不同攝影機或在相同攝影機內隨時間重複出現的情況下，對個體進行識別的任務，用於安全或統計分析目的。這個任務包括多次識別特定個體，不論是在特定地點隨時間推移，還是在多個地點之間的路徑上。這需要將某攝影機拍攝到的某個人的外觀與另一攝影機拍攝到的同一個人的外觀相匹配，或者同一攝影機在不同時間的影像，並考慮光線、姿勢和遮擋的變化。

    AI使得多攝影機重新識別成為可能，因為這項任務需要同時處理和分析來自多個攝影機的大量影像資料，這對人類操作員來說非常具有挑戰性甚至不可能完成。AI模型可以學習從圖像或影片格中擷取和表示有意義的特徵和個人屬性，例如身形、服裝和配件，並利用這些特徵匹配和識別不同影片中的個體。在網路邊緣進行重新識別意味著個體的識別和重新識別可以在增強隱私保護的情況下進行，因為只有匿名信息會被傳輸和儲存在雲端。

    影片後設資料
    個人/面部屬性識別

    影片後設資料是指與影片相關的描述性訊息，其中包括各種屬性，如個人識別、面部屬性以及其他相關特徵。這些屬性可以通過AI擷取和分析，以取得有價值的見解並增強各種應用。
    AI在影片後設資料中的應用包括：

    1. 影片監控影像：AI可以分析影片後設資料來檢測和識別監控影像中的個體。通過擷取個人屬性（如年齡、性別、種族和情緒），基於AI的系統還可以協助識別潛在威脅、識別已知個體，或實時監控人群動態。
    2. 行為分析：AI可以通過分析影片後設資料來理解人類在各種場景下的行為。通過擷取個人屬性和跟蹤動作，AI驅動的系統可以識別模式、預測行為或檢測異常。
    3. 影片搜尋和索引：AI演算法可以分析影片後設資料來建立可搜尋的索引。通過擷取人物屬性（如外觀或活動），AI系統能夠根據所需的標準高效地搜尋和檢索特定影片或片段。

    影片後設資料越好、越詳細，結果和見解也會越好。後設資料的品質取決於分析的品質，而這正是Hailo在邊緣端執行高級演算法的優勢所在。

    資料來源:https://hailo.ai/applications/security/perimeter-protection/#Perimeter-Protection-Overview

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    周圍防護指的是為保護某個實體位置或財產的邊界所採取的安全措施和系統。周圍防護的主要目標是防止未經授權的進入、檢測潛在威脅，以及威懾入侵者進入受保護區域。

    邊緣端的周圍防護
    傳統上，對實時影片流的分析是手動進行的，依賴人眼感知來識別每個畫面中發生的事件。而如今，邊緣端的深度學習使得分析任務得以自動化，從而更易於擴充，並提升整體性能。將周圍防護系統部署在邊緣端能實現對安全威脅的實時和即時回應，因為AI演算法能在邊緣端本地處理和分析大量資料，無需依賴集中處理和網路連接的穩定性。這降低了延遲，確保對潛在入侵的更快檢測和通知。此外，通過在邊緣端部署AI系統，即使在網路中斷或故障的情況下，系統也能繼續執行，維持周圍的安全，適用於遠端和無法連接的地點，如軍事基地或地下設施。基於邊緣端的AI還可最大限度地減少傳輸到雲端的數據量，增強隱私，並減少頻寬需求和成本。
    Hailo AI處理器對這些應用起到了變革性的作用，因為它們能以更低的成本更快速、更準確地識別事件。

     優勢:

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    多攝影機重新識別
    多攝影機與多目標重新識別

    多攝影機與多目標重新識別（Re-ID）是指在監控系統中，跨不同攝影機或在相同攝影機內隨時間重複出現的情況下，對個體進行識別的任務，用於安全或統計分析目的。這個任務包括多次識別特定個體，不論是在特定地點隨時間推移，還是在多個地點之間的路徑上。這需要將某攝影機拍攝到的某個人的外觀與另一攝影機拍攝到的同一個人的外觀相匹配，或者同一攝影機在不同時間的影像，並考慮光線、姿勢和遮擋的變化。

    AI使得多攝影機重新識別成為可能，因為這項任務需要同時處理和分析來自多個攝影機的大量影像資料，這對人類操作員來說非常具有挑戰性甚至不可能完成。AI模型可以學習從圖像或影片格中擷取和表示有意義的特徵和個人屬性，例如身形、服裝和配件，並利用這些特徵匹配和識別不同影片中的個體。在網路邊緣進行重新識別意味著個體的識別和重新識別可以在增強隱私保護的情況下進行，因為只有匿名信息會被傳輸和儲存在雲端。

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    影片後設資料是指與影片相關的描述性訊息，其中包括各種屬性，如個人識別、面部屬性以及其他相關特徵。這些屬性可以通過AI擷取和分析，以取得有價值的見解並增強各種應用。
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    1. 影片監控影像：AI可以分析影片後設資料來檢測和識別監控影像中的個體。通過擷取個人屬性（如年齡、性別、種族和情緒），基於AI的系統還可以協助識別潛在威脅、識別已知個體，或實時監控人群動態。
    2. 行為分析：AI可以通過分析影片後設資料來理解人類在各種場景下的行為。通過擷取個人屬性和跟蹤動作，AI驅動的系統可以識別模式、預測行為或檢測異常。
    3. 影片搜尋和索引：AI演算法可以分析影片後設資料來建立可搜尋的索引。通過擷取人物屬性（如外觀或活動），AI系統能夠根據所需的標準高效地搜尋和檢索特定影片或片段。

    影片後設資料越好、越詳細，結果和見解也會越好。後設資料的品質取決於分析的品質，而這正是Hailo在邊緣端執行高級演算法的優勢所在。

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    周圍防護指的是為保護某個實體位置或財產的邊界所採取的安全措施和系統。周圍防護的主要目標是防止未經授權的進入、檢測潛在威脅，以及威懾入侵者進入受保護區域。

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    傳統上，對實時影片流的分析是手動進行的，依賴人眼感知來識別每個畫面中發生的事件。而如今，邊緣端的深度學習使得分析任務得以自動化，從而更易於擴充，並提升整體性能。將周圍防護系統部署在邊緣端能實現對安全威脅的實時和即時回應，因為AI演算法能在邊緣端本地處理和分析大量資料，無需依賴集中處理和網路連接的穩定性。這降低了延遲，確保對潛在入侵的更快檢測和通知。此外，通過在邊緣端部署AI系統，即使在網路中斷或故障的情況下，系統也能繼續執行，維持周圍的安全，適用於遠端和無法連接的地點，如軍事基地或地下設施。基於邊緣端的AI還可最大限度地減少傳輸到雲端的數據量，增強隱私，並減少頻寬需求和成本。
    Hailo AI處理器對這些應用起到了變革性的作用，因為它們能以更低的成本更快速、更準確地識別事件。

     優勢:

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    Hailo在影片分析方面提供顯著的成本節約，通過更高的計算性能來降低每單位價格，這轉化為每個應用程式的更高複雜性、每條流更多的應用程式，以及每個平台更多的流。得益於基於事件的錄製方式，它還顯著節省了串流媒體頻寬和儲存空間

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    多攝影機重新識別
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    多攝影機與多目標重新識別（Re-ID）是指在監控系統中，跨不同攝影機或在相同攝影機內隨時間重複出現的情況下，對個體進行識別的任務，用於安全或統計分析目的。這個任務包括多次識別特定個體，不論是在特定地點隨時間推移，還是在多個地點之間的路徑上。這需要將某攝影機拍攝到的某個人的外觀與另一攝影機拍攝到的同一個人的外觀相匹配，或者同一攝影機在不同時間的影像，並考慮光線、姿勢和遮擋的變化。

    AI使得多攝影機重新識別成為可能，因為這項任務需要同時處理和分析來自多個攝影機的大量影像資料，這對人類操作員來說非常具有挑戰性甚至不可能完成。AI模型可以學習從圖像或影片格中擷取和表示有意義的特徵和個人屬性，例如身形、服裝和配件，並利用這些特徵匹配和識別不同影片中的個體。在網路邊緣進行重新識別意味著個體的識別和重新識別可以在增強隱私保護的情況下進行，因為只有匿名信息會被傳輸和儲存在雲端。

    影片後設資料
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    影片後設資料是指與影片相關的描述性訊息，其中包括各種屬性，如個人識別、面部屬性以及其他相關特徵。這些屬性可以通過AI擷取和分析，以取得有價值的見解並增強各種應用。
    AI在影片後設資料中的應用包括：

    1. 影片監控影像：AI可以分析影片後設資料來檢測和識別監控影像中的個體。通過擷取個人屬性（如年齡、性別、種族和情緒），基於AI的系統還可以協助識別潛在威脅、識別已知個體，或實時監控人群動態。
    2. 行為分析：AI可以通過分析影片後設資料來理解人類在各種場景下的行為。通過擷取個人屬性和跟蹤動作，AI驅動的系統可以識別模式、預測行為或檢測異常。
    3. 影片搜尋和索引：AI演算法可以分析影片後設資料來建立可搜尋的索引。通過擷取人物屬性（如外觀或活動），AI系統能夠根據所需的標準高效地搜尋和檢索特定影片或片段。

    影片後設資料越好、越詳細，結果和見解也會越好。後設資料的品質取決於分析的品質，而這正是Hailo在邊緣端執行高級演算法的優勢所在。

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    邊緣端的周圍防護
    傳統上，對實時影片流的分析是手動進行的，依賴人眼感知來識別每個畫面中發生的事件。而如今，邊緣端的深度學習使得分析任務得以自動化，從而更易於擴充，並提升整體性能。將周圍防護系統部署在邊緣端能實現對安全威脅的實時和即時回應，因為AI演算法能在邊緣端本地處理和分析大量資料，無需依賴集中處理和網路連接的穩定性。這降低了延遲，確保對潛在入侵的更快檢測和通知。此外，通過在邊緣端部署AI系統，即使在網路中斷或故障的情況下，系統也能繼續執行，維持周圍的安全，適用於遠端和無法連接的地點，如軍事基地或地下設施。基於邊緣端的AI還可最大限度地減少傳輸到雲端的數據量，增強隱私，並減少頻寬需求和成本。
    Hailo AI處理器對這些應用起到了變革性的作用，因為它們能以更低的成本更快速、更準確地識別事件。

     優勢:

    成本效益

    Hailo在影片分析方面提供顯著的成本節約，通過更高的計算性能來降低每單位價格，這轉化為每個應用程式的更高複雜性、每條流更多的應用程式，以及每個平台更多的流。得益於基於事件的錄製方式，它還顯著節省了串流媒體頻寬和儲存空間

    高可靠性

    Hailo的AI處理器設計用於在嚴苛環境中執行，符合工業操作條件，適用於安裝在戶外和其他具有挑戰性環境中的周圍防護系統。

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    多攝影機與多目標重新識別（Re-ID）是指在監控系統中，跨不同攝影機或在相同攝影機內隨時間重複出現的情況下，對個體進行識別的任務，用於安全或統計分析目的。這個任務包括多次識別特定個體，不論是在特定地點隨時間推移，還是在多個地點之間的路徑上。這需要將某攝影機拍攝到的某個人的外觀與另一攝影機拍攝到的同一個人的外觀相匹配，或者同一攝影機在不同時間的影像，並考慮光線、姿勢和遮擋的變化。

    AI使得多攝影機重新識別成為可能，因為這項任務需要同時處理和分析來自多個攝影機的大量影像資料，這對人類操作員來說非常具有挑戰性甚至不可能完成。AI模型可以學習從圖像或影片格中擷取和表示有意義的特徵和個人屬性，例如身形、服裝和配件，並利用這些特徵匹配和識別不同影片中的個體。在網路邊緣進行重新識別意味著個體的識別和重新識別可以在增強隱私保護的情況下進行，因為只有匿名信息會被傳輸和儲存在雲端。

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    影片後設資料是指與影片相關的描述性訊息，其中包括各種屬性，如個人識別、面部屬性以及其他相關特徵。這些屬性可以通過AI擷取和分析，以取得有價值的見解並增強各種應用。
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    1. 影片監控影像：AI可以分析影片後設資料來檢測和識別監控影像中的個體。通過擷取個人屬性（如年齡、性別、種族和情緒），基於AI的系統還可以協助識別潛在威脅、識別已知個體，或實時監控人群動態。
    2. 行為分析：AI可以通過分析影片後設資料來理解人類在各種場景下的行為。通過擷取個人屬性和跟蹤動作，AI驅動的系統可以識別模式、預測行為或檢測異常。
    3. 影片搜尋和索引：AI演算法可以分析影片後設資料來建立可搜尋的索引。通過擷取人物屬性（如外觀或活動），AI系統能夠根據所需的標準高效地搜尋和檢索特定影片或片段。

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