Verwandeln Sie Ihre CCTV-Archive in eine Fingerabdruck-Datenbank. Identifizieren Sie Personen in Menschenmengen anhand ihrer einzigartigen grobmotorischen Koordination, ohne Gesichtserkennung zu verwenden. Unsere KI analysiert und erkennt Gehbewegungen, die genauso einzigartig sind wie Fingerabdrücke. Unsere Technologie arbeitet effektiv unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich: - Tageslicht oder Dunkelheit - Wenn Personen maskiert sind - Wenn die Videoauflösung zu niedrig für Gesichtserkennung ist Was kann unsere KI noch aus Live-Videoaufnahmen aufdecken? - Erkennen von verdächtigem Verhalten, wie Anzeichen von Nervosität oder Flucht in Flughäfen, Büros und anderen öffentlichen Räumen - Markieren von unbefugter Nutzung von NFC- und RFID-Karten oder Nachlaufen an Zugangskontrollpunkten - Identifizieren von Unfällen oder Menschen in Not in Verkehrsknotenpunkten, Industrie- oder Sporteinrichtungen - Vorhersagen und Verhindern von Ladendiebstahl mit Objekt- und Pose-Erkennung Detaillierte Produktbeschreibung Die CCTV-Gangerkennungstechnologie von Cursor Insight stellt einen bahnbrechenden Fortschritt im Bereich Überwachung und Sicherheit dar. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle analysiert unsere Deep-Tech-Anwendung Live-Videoaufnahmen, um die einzigartige grobmotorische Koordination von Personen zu erkennen, was eine genaue Identifizierung von Menschen basierend auf ihren charakteristischen Gangmustern und Körperdimensionen ermöglicht. Die Vielseitigkeit unseres Systems ist eine wesentliche Stärke, anwendbar in verschiedenen Szenarien, von Flughäfen und Banken bis hin zu Industrie- und Sporteinrichtungen. Es kann Personen und verdächtiges Verhalten identifizieren, unbefugte Zugriffsversuche markieren und Unfälle oder Notsituationen erkennen. Durch die Nutzung bestehender CCTV-Archive verwandelt unsere Technologie diese in eine wertvolle Fingerabdruck-Datenbank, indem sie Hunderte von Bewegungsmerkmalen extrahiert, ohne die Privatsphäre persönlicher Daten zu gefährden. Darüber hinaus kann unser System nahtlos in autonome Drohnenüberwachungssysteme integriert werden und bietet Echtzeitanalysen der einzigartigen Bewegungsmuster einer Person auf Live-Videoaufnahmen. Unsere Technologie arbeitet effektiv unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich 24-7 Überwachung bei Tag und Nacht, Situationen, in denen Personen maskiert sind, und Fällen, in denen die Auflösung des Filmmaterials zu niedrig ist. Wir streben nach Innovation, was sich in unserer preisgekrönten maschinellen Lerntechnologie widerspiegelt, die für ihre Präzision in der Benutzeridentifikation und -klassifikation gelobt wird. Mit einem Team, das über ein Jahrhundert kollektive Erfahrung in maschinellem Lernen und Biometrie vereint, zielen wir darauf ab, Sicherheits- und Überwachungsstandards zu verbessern und streben nach Exzellenz in allen Aspekten unserer Technologie. Wir schätzen unsere Expertise in der Datenvorverarbeitung und nutzen einen Reverse-Engineering-Ansatz, um die Genauigkeit der rekonstruierten Bewegungen sicherzustellen. Unsere proprietäre Merkmalsextraktion nutzt einen universellen Merkmalsraum, der über 15 Jahre hinweg angepasst wurde, um tiefere Einblicke in motorische Programmmuster zu bieten. Unsere auf Random Forest basierende Multi-Round-Screening-Methode gewährleistet eine optimale Merkmalsauswahl und identifiziert entscheidende Teilmengen für effiziente maschinelle Lernmodelle. Durch unsere Partnerschaft mit dem Ungarischen Nationalen Institut für Klinische Neurowissenschaften haben wir Zugang zu einem speziellen Bewegungs-Labor, das mit modernster Technologie ausgestattet ist und effiziente Einblicke aus laboraufgezeichneten Daten ermöglicht. Zentral für unseren Ansatz ist der Schutz persönlicher Daten und der Privatsphäre. Im Gegensatz zu traditionellen biometrischen Systemen konzentrieren wir uns ausschließlich auf die Analyse der grobmotorischen Koordination und Körperdimensionen. Wir vermeiden die Verarbeitung oder Speicherung sensibler biometrischer Daten, wie z.B. Gesichtsaufnahmen, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.