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系統(tǒng)能通過視頻分析學校圍墻或者大樓樓頂是否存在人員進入警界區(qū)行為，支持二次學習優(yōu)化，此功能具有如下特點：

1. 采用深度學習+人體姿態(tài)估計算法，人員樣本圖片超過100W張各種姿態(tài)樣本圖片，對人員的識別準確率超過99.99%

2. 支持繪制虛擬周界圍欄線，當有人拌虛擬周界圍欄線時產(chǎn)生抓拍報警事件

3. 對光線、極端天氣等不同應用場景環(huán)境適應性強

4. 檢測速度快，運算成本低

5. 自動非人體主動排除，人評分未達到閾值的自動排除，去除誤報

6. 支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件

7. 支持設(shè)定低于人體寬度或高度閾值的自動排徐

8. 支持手工繪制排除區(qū)

9. 支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)

10. 支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出

11. 支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控

12. 支持設(shè)定布控時間

13. 支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）

通過對監(jiān)控圖像進行處理，監(jiān)控考生是否存在查看手機作弊的行為，可以自動化和智能化的實現(xiàn)考試作弊檢測，可以提高檢測效果。

算法功能特點：

1. 檢測速度快，運算成本低

2. 對行人評分未達到閾值的自動排除，去除誤報

3. 支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件 

4. 支持手工繪制排除區(qū)

5. 支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)

6. 支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出

7. 支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控

8. 支持設(shè)定布控時間

9. 支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）

戴口罩檢測算法基于深度學習技術(shù)，用于檢測目標是否正確佩戴口罩，可用于學校、醫(yī)院、后廚等人員密集場所，有效監(jiān)測人員口罩佩戴情況，可有效保障工作場所安全狀況。

算法具有良好的適配性，對于各色普通口罩、外科口罩、醫(yī)用口罩、棉布口罩、KN 95口罩等多種口罩均可有效進行檢測。

算法功能特點：

1. 采用深度學習方式，支持口罩識別+人臉識別組合識別。

2. 檢測速度快，運算成本低

3. 對口罩評分未達到閾值的自動排除，未檢測到人臉的自動排除，去除誤報

4. 支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件

5. 支持設(shè)定低于口罩寬度或高度閾值的自動排徐

6. 支持手工繪制排除區(qū)

7. 支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊)

8. 支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出

9. 支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控

10. 支持設(shè)定布控時間

11. 支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）

持刀檢測主要應用用于校園附近，發(fā)現(xiàn)有人持刀行為立即預警，引起保安人員重視，及時監(jiān)視處置，防止惡意傷人事件發(fā)生  

采用深度學習+人體姿態(tài)估計算法，訓練大量持刀現(xiàn)場樣本圖片，通過深度學習持刀特征與行為模式，精準識別人體、各種刀具，非人體主動排除，識別準確率超99% 

1. 支持目標大小閾值設(shè)定，不受人員蹲起、躺倒、低頭、人體部分遮擋等姿態(tài)限制，能識別各種方向持刀，對光線、極端天氣等不同應用場景環(huán)境適應性強 

2. 檢測速度快，運算成本低 

3. 支持設(shè)定持續(xù)N秒后觸發(fā)抓拍事件 

4. 支持設(shè)定低于人體寬度或高度閾值的自動排徐

5. 支持手工繪制排除區(qū) 

6. 支持設(shè)定是否聯(lián)動語音TTS播報(本地或網(wǎng)絡(luò)語音模塊) 

7. 支持設(shè)定是否聯(lián)動開關(guān)量輸出 

8. 支持設(shè)定多邊形布控區(qū)，未設(shè)置布控區(qū)時，則全景布控 

9. 支持設(shè)定布控時間 

10. 支持設(shè)定是否聯(lián)動錄像(N秒）