Convierte tus archivos de CCTV en una base de datos de huellas dactilares Identifica a individuos en multitudes a partir de su coordinación motora gruesa única, sin el uso de reconocimiento facial. Nuestra IA analiza y reconoce patrones de caminata, que son tan únicos como las huellas dactilares. -Protégete los datos personales al no procesar ni almacenar características biométricas sensibles Nuestra tecnología opera eficazmente bajo diversas condiciones, incluyendo: -Luz diurna o oscuridad -Cuando las personas están enmascaradas -Si la resolución del video es demasiado baja para el reconocimiento facial ¿Qué más puede descubrir nuestra IA a partir de imágenes de video en vivo? -Detectar comportamientos sospechosos, como signos de nerviosismo o huida en aeropuertos, oficinas y otros espacios públicos -Marcar el uso no autorizado de tarjetas NFC y RFID o el acceso no autorizado en puntos de control -Identificar accidentes o personas en peligro en centros de transporte, instalaciones industriales o deportivas -Predecir y prevenir robos en tiendas con reconocimiento de objetos y poses Descripción detallada del producto La tecnología de reconocimiento de marcha de CCTV de Cursor Insight representa un avance pionero en el campo de la vigilancia y la seguridad. Utilizando algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático, nuestra aplicación de tecnología profunda analiza imágenes de video en vivo para discernir la coordinación motora gruesa única de los individuos, permitiendo el reconocimiento preciso de personas basándose en sus patrones de marcha distintivos y dimensiones corporales. La versatilidad de nuestro sistema es una fortaleza clave, aplicable en diversos escenarios, desde aeropuertos y bancos hasta instalaciones industriales y deportivas. Puede identificar personas y comportamientos sospechosos, marcar intentos de acceso no autorizados y detectar accidentes o situaciones de peligro. Aprovechando los archivos de CCTV existentes, nuestra tecnología los transforma en una valiosa base de datos de huellas dactilares, extrayendo cientos de características de movimiento sin comprometer la privacidad de los datos personales. Además, nuestro sistema puede integrarse sin problemas con sistemas de monitoreo de drones autónomos, proporcionando análisis en tiempo real de los patrones de movimiento únicos de una persona en imágenes de video en vivo. Nuestra tecnología opera eficazmente bajo diversas condiciones, incluyendo vigilancia 24-7 día y noche, situaciones donde las personas están enmascaradas e instancias donde la resolución de las imágenes es demasiado baja. Nos esforzamos por la innovación, como se refleja en nuestra tecnología de aprendizaje automático galardonada, elogiada por su precisión en la identificación y clasificación de usuarios. Con un equipo que reúne más de un siglo de experiencia colectiva en aprendizaje automático y biometría, buscamos avanzar en los estándares de seguridad y vigilancia, esforzándonos por la excelencia en todos los aspectos de nuestra tecnología. Valoramos nuestra experiencia en el preprocesamiento de datos, utilizando un enfoque de ingeniería inversa para asegurar la precisión de los movimientos recreados. Nuestra extracción de características patentada utiliza un espacio de características universal adaptado durante 15 años para proporcionar una visión más profunda de los patrones de programas motores. Nuestro Método de Selección de Múltiples Rondas basado en Bosques Aleatorios asegura una selección óptima de características, identificando subconjuntos cruciales para modelos de aprendizaje automático eficientes. A través de nuestra asociación con el Instituto Nacional de Neurociencias Clínicas de Hungría, tenemos acceso a un Laboratorio de Movimiento dedicado equipado con tecnología de última generación, facilitando conocimientos eficientes a partir de datos grabados en laboratorio. Central en nuestro enfoque es la protección de los datos personales y la privacidad. A diferencia de los sistemas biométricos tradicionales, nos enfocamos únicamente en analizar la coordinación motora gruesa y las dimensiones corporales. Evitamos procesar o almacenar datos biométricos sensibles, como imágenes faciales, para asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.