Центр внимания – улица
Еще один подарок тепловидения. Было проверено известное в профессиональной среде явление изменения температуры тела в районе лица между глаз, если человек говорит неправду.
Видеонаблюдение без помех. Интересный и, главное, недорогой образец тепловизионной камеры производства шведской компании Axis удачно вписался в архитектуру GOALcity.Днем камера прекрасно видела объекты, сливающиеся с фоном. Максимальная дальность обнаружения людей тепловизором составляет 870 метров, а транспортных средств -на расстоянии до 2760 метров. Это прекрасно укладывается в режим работы системы «След» с поворотными SpeedDom-камерами.
Электронный учет интересов
Чтобы учесть интересы покупателей, их надо посчитать.Такое может сделать автоматически система GOALcity.Аналитическая видеокарта активности, разработанная в СпецЛаб, способна воспринимать движение избирательно. Ее фильтры имеют несколько видов карт, каждая из которых настроена на свой тип движения со своим характером поведения. Кроме того, спецлабовская видеостатистика может оценивать совершенно конкретный тип видеодетектора. Например, детектора лиц.
След на снегу
И снова про помехи. Нет смысла объяснять, как съезжают мозги у видеодетекторов, когда они видят крупные хлопья с причудливыми узорами. Обзорные камеры то и дело выдают команды на наведение в мнимые точки атмосферы. Но вы можете увидеть, как справляется с такими помехами система След, работающая на поворотных камерах. Вы можете затормозить любой кадр и лицезреть четкую картинку.
Привносим и уносим. За ненужными помехами - например, качанием веток деревьев, След продолжает отыскивать характерные признаки рукотворного и телодвигательного характера: как раз кстати пригодился суперДОП-детектор. В этом ролике наш боевик стоит на фоне кустика (неслабо качающегося в ветреную погоду), зона которого замаскирована низким приоритетом. И вот как енто работает.
Динамическая маска детекции
3D-память. Проводим рекогносцировку местности.В этом ролике мы увидим способности Следа запоминать расположение объектов на местности. Прежде всего, мы научим След запоминать, где находятся подверженные ложной детекции объекты. Процесс обучения довольно прост, вы лишь закрашиваете подверженную ветру растительность красным цветом. После чего След более адекватно оценивает полезность целей.