Las empresas buscan, cada vez más, soluciones tecnológicas que ayuden al personal de seguridad a detectar más incidentes y más rápido para poder resolverlos todos y antes. Pero además se han dado cuenta que el sistema de videovigilancia puede además aportar datos muy interesantes que afectan a otros departamentos de la organización.
Para ello, utilizan sistemas de videovigilancia con Inteligencia Artificial Deep Learning
Una de las herramientas que más potencial para aportar datos relevantes a la dirección de la empresa es LAVA-COUNT de Lanaccess.
LAVA-COUNT es uno de los nuevos algoritmos de analítica de vídeo Deep Learning que ha desarrollado el equipo de I+D de Lanaccess.
¿Qué es LAVA-COUNT y qué es lo que ofrece a las empresas?
LAVA-COUNT es una analítica que incluye un pack de algoritmos basados en redes neuronales que ofrece la posibilidad de ver los datos de conteo de personas y vehículos un un dashboard intuitivo para explotación de datos mediante un potente Business Intelligence (BI Xplorer).
Gracias a esta analítica, el sistema consigue información anónima sobre la afluencia, el comportamiento y la segmentación de los objetos (tanto de personas como vehículos).
Esta información permite controlar distintas situaciones como el flujo de tráfico y la afluencia en un espacio, el análisis de colas, la densidad de ocupación, el tiempo de permanencia y los eventos de tailgating (cuando un individuo accede a espacios restringidos al seguir de cerca a personal autorizado).
¿Por qué necesita una empresa la analítica LAVA-COUNT?
La analítica exclusiva de Lanaccess ofrece funcionalidades específicas útiles para cualquier empresa que quiera mantener la seguridad de un espacio.
LAVA-COUNT permite definir 10 áreas y líneas diferentes a analizar por cada canal y detecta la presencia de personas o vehículos en las áreas, líneas y reglas de configuración:
– Cuando el vehículo o el cuerpo de la persona no se ven del todo en la imagen.
– En aquellas situaciones en que la persona se encuentra parcialmente tapada, agachada, gateando, caminando o corriendo, entre otras.
– En las circunstancias de poca luz y eventos nocturnos gracias a las cámaras con IR.
Además, esta solución exclusiva con Deep Learning no confunde reflejos ni sombras con personas o vehículos, detecta y realiza un seguimiento de personas gracias a las cámaras térmicas y evita que las cámaras se tengan que calibrar previamente.
Con cruce de línea direccional, la solución permite dibujar tres tipos de líneas, bidireccionales, direccionales o cruce en grupo. Con las líneas bidireccionales se incrementa el contador cuando una persona cruza la línea en cualquier dirección, mientras que con las líneas direccionales se aumenta el contador cuando un individuo cruza la línea en una dirección en concreto. Con el cruce en grupo o tailgating se incrementa el contador cuando más de una persona han cruzado una línea.
Con cruce de doble línea, el sistema aumenta el contador cuando una persona ha cruzado la doble línea que se ha dibujado previamente.
Cada una de estas reglas envía información al sistema que posteriormente los responsables del negocio pueden analizar a través de la herramienta de Business Intelligence BI Xplorer, gracias a esta solución permite a las responsables tomar medidas, al saber por ejemplo que los lunes a las 13:00 hay mucha afluencia en la estación de metro cercana a la universidad y es por ello hay que regular la entrada a la estación para no provocar situaciones de riesgo, o que los jueves a las 15:00 en el centro comercial se concentra mucha gente en la zona de moda joven y hay que reforzar ese punto, o que en la sucursal bancaria el grueso de los usuarios primero extraen dinero del cajero automático y luego entran a hacer gestiones con los empleados.
Lanaccess proporciona a las empresas analíticas Deep Learning como LAVA-COUNT para mejorar sus sistemas de videovigilancia y proteger al máximo sus activos y usuarios, pero también para optimizar la gestión de la empresa y así poder dar un mejor servicio a sus clientes.
Contacto
https://www.lanaccess.com/
lanaccess@lanaccess.com
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