訪問控制與身份管理

訪問控制與身份管理

Hailo AI 處理器於訪問控制

AI 驅動的訪問控制

使用智慧攝像頭授予或阻止對停車場、辦公大樓、商業甚至住宅財產的訪問已變得極為普遍。利用 AI 算法即時分析數據,以識別和追蹤人員或車輛,並將其身份與批準實體的數據庫進行比較,正在成為新標準。
基於神經網絡模型的應用程序,例如面部識別或車牌識別的實施,大大提高了訪問控制過程的準確性,避免了延遲、擁堵和挫折,同時降低了錯誤率和對人力干預的需求。

邊緣端的 AI 功能,無論是在智慧攝像頭的形式下還是在周界管理系統中,都提高了安全性和客戶體驗,通過防止未經授權的實體進入周界,或通過減少進出區域所需的登記和登出時間,創造人員和車輛的流暢流動,並消除了手動數據輸入的需求。

邊緣端的訪問控制
在邊緣端本地運行 AI 訪問控制任務,靠近數據生成或消耗的地方,顯著減少了串流帶寬,從而大幅降低運營成本。
此外,在邊緣運行這些應用消除了對網絡連接的依賴,使這些系統能夠在軍事基地或地下設施等偏遠地點部署。

最後,在邊緣運行 AI 訪問控制意味著更高的隱私,因為只有元數據和描述會被收集到雲端,而個人信息則在邊緣處理。
 

Benefits


 

增強的檢測準確性

為了滿足高準確性要求並實現最低錯誤率,使用高解析度攝像頭需要大量的計算能力。Hailo 使高 AI 性能能夠運行最先進的訪問控制處理流程,以高準確度確保安全系統的可靠性。

更高的計算能力允許使用更先進的模型,這不僅提高了檢測的細緻度,還能檢測多種車輛類型和場景。

靈活性與可升級性

Hailo 提供的全面軟件套件使訪問控制模型能夠持續更新和升級,以支持新場景、新數據類型和新使用模型。
例如,識別新類型的車牌(如電動滑板車、電動自行車等)或新的支付模型,如對電動車的折扣等。



車輛訪問控制

AI 驅動的車輛訪問控制,結合車牌識別、型號與品牌檢測

車輛訪問控制指的是用於調節和管理特定區域或設施內車輛進出技術和系統。其中一個重要方面是車牌識別(LPR)或自動車牌識別(ANPR),這涉及一系列任務,用於自動檢測車輛、在車輛內檢測車牌以及識別或讀取車牌字符。
LPR 系統使用攝像頭和圖像處理算法來檢測畫面中的車輛、識別其車牌、提取字母數字字符,並將其與數據庫進行比較,以實現識別或驗證。目標是允許授權車輛進入,同時限制未經授權或可疑車輛的訪問,或管理停放車輛的合規性和計費。

通過利用 AI,LPR 系統能夠應對挑戰性條件,例如高速行駛、多輛車輛同時出現、低光照、不同角度或遮擋,仍能準確檢測和讀取車牌。AI 驅動的算法可以適應不同的車牌設計,包括各種語言、字體、顏色和背景圖案。Hailo 處理器的高 AI 能力使得能夠運行更先進的 LPR 模型,提高準確性並降低錯誤率。

此外,額外的 AI 能力可以增強車輛訪問控制系統的高級功能,例如型號、品牌和顏色識別(MMCR)。這些信息可用於進一步的識別或驗證目的,並更有效、更準確地執行訪問控制政策。



更高的準確性,盡在 Hailo

Hailo 的高性能 AI 處理器能夠運行更複雜的 LPR 和 MMCR 模型,從而降低錯誤率,提高訪問控制系統的可靠性,增強安全性並減少人工成本。



人員訪問控制

AI 驅動的面部識別

人員訪問控制是指利用生物識別技術根據個人的面部特徵進行身份驗證,授予或拒絕進入的權限。這涉及捕捉個人的面部圖像或視頻,提取獨特的面部特徵,並將其與預先註冊的面部數據庫進行比較,以確定身份。
AI 算法在執行面部識別任務中被證明非常有效。AI 驅動的面部識別系統能夠處理各種挑戰性場景,例如光照條件變化、面部表情變化或衰老外觀。這些算法能夠適應並通用於不同的個體,包括不同膚色、面部毛髮或配飾的人。此外,AI 還可以通過分析深度、紋理和其他細微線索,提高活體檢測的結果,增強系統區分真實面孔和欺騙企圖(例如照片或面具)的能力。

Hailo 使 AI 訪問控制能夠在網路的邊緣執行,無論是在攝像頭本身還是 NVR 中,以實現更高的隱私和數據保護,因為個人的私密信息在邊緣處理,只有元數據被傳輸到雲端。


Source:
https://hailo.ai/applications/security/access-control/#Human_Access_Control

訪問控制與身份管理

訪問控制與身份管理

Hailo AI 處理器於訪問控制

AI 驅動的訪問控制

使用智慧攝像頭授予或阻止對停車場、辦公大樓、商業甚至住宅財產的訪問已變得極為普遍。利用 AI 算法即時分析數據,以識別和追蹤人員或車輛,並將其身份與批準實體的數據庫進行比較,正在成為新標準。
基於神經網絡模型的應用程序,例如面部識別或車牌識別的實施,大大提高了訪問控制過程的準確性,避免了延遲、擁堵和挫折,同時降低了錯誤率和對人力干預的需求。

邊緣端的 AI 功能,無論是在智慧攝像頭的形式下還是在周界管理系統中,都提高了安全性和客戶體驗,通過防止未經授權的實體進入周界,或通過減少進出區域所需的登記和登出時間,創造人員和車輛的流暢流動,並消除了手動數據輸入的需求。

邊緣端的訪問控制
在邊緣端本地運行 AI 訪問控制任務,靠近數據生成或消耗的地方,顯著減少了串流帶寬,從而大幅降低運營成本。
此外,在邊緣運行這些應用消除了對網絡連接的依賴,使這些系統能夠在軍事基地或地下設施等偏遠地點部署。

最後,在邊緣運行 AI 訪問控制意味著更高的隱私,因為只有元數據和描述會被收集到雲端,而個人信息則在邊緣處理。
 

Benefits


 

增強的檢測準確性

為了滿足高準確性要求並實現最低錯誤率,使用高解析度攝像頭需要大量的計算能力。Hailo 使高 AI 性能能夠運行最先進的訪問控制處理流程,以高準確度確保安全系統的可靠性。

更高的計算能力允許使用更先進的模型,這不僅提高了檢測的細緻度,還能檢測多種車輛類型和場景。

靈活性與可升級性

Hailo 提供的全面軟件套件使訪問控制模型能夠持續更新和升級,以支持新場景、新數據類型和新使用模型。
例如,識別新類型的車牌(如電動滑板車、電動自行車等)或新的支付模型,如對電動車的折扣等。



車輛訪問控制

AI 驅動的車輛訪問控制,結合車牌識別、型號與品牌檢測

車輛訪問控制指的是用於調節和管理特定區域或設施內車輛進出技術和系統。其中一個重要方面是車牌識別(LPR)或自動車牌識別(ANPR),這涉及一系列任務,用於自動檢測車輛、在車輛內檢測車牌以及識別或讀取車牌字符。
LPR 系統使用攝像頭和圖像處理算法來檢測畫面中的車輛、識別其車牌、提取字母數字字符,並將其與數據庫進行比較,以實現識別或驗證。目標是允許授權車輛進入,同時限制未經授權或可疑車輛的訪問,或管理停放車輛的合規性和計費。

通過利用 AI,LPR 系統能夠應對挑戰性條件,例如高速行駛、多輛車輛同時出現、低光照、不同角度或遮擋,仍能準確檢測和讀取車牌。AI 驅動的算法可以適應不同的車牌設計,包括各種語言、字體、顏色和背景圖案。Hailo 處理器的高 AI 能力使得能夠運行更先進的 LPR 模型,提高準確性並降低錯誤率。

此外,額外的 AI 能力可以增強車輛訪問控制系統的高級功能,例如型號、品牌和顏色識別(MMCR)。這些信息可用於進一步的識別或驗證目的,並更有效、更準確地執行訪問控制政策。



更高的準確性,盡在 Hailo

Hailo 的高性能 AI 處理器能夠運行更複雜的 LPR 和 MMCR 模型,從而降低錯誤率,提高訪問控制系統的可靠性,增強安全性並減少人工成本。



人員訪問控制

AI 驅動的面部識別

人員訪問控制是指利用生物識別技術根據個人的面部特徵進行身份驗證,授予或拒絕進入的權限。這涉及捕捉個人的面部圖像或視頻,提取獨特的面部特徵,並將其與預先註冊的面部數據庫進行比較,以確定身份。
AI 算法在執行面部識別任務中被證明非常有效。AI 驅動的面部識別系統能夠處理各種挑戰性場景,例如光照條件變化、面部表情變化或衰老外觀。這些算法能夠適應並通用於不同的個體,包括不同膚色、面部毛髮或配飾的人。此外,AI 還可以通過分析深度、紋理和其他細微線索,提高活體檢測的結果,增強系統區分真實面孔和欺騙企圖(例如照片或面具)的能力。

Hailo 使 AI 訪問控制能夠在網路的邊緣執行,無論是在攝像頭本身還是 NVR 中,以實現更高的隱私和數據保護,因為個人的私密信息在邊緣處理,只有元數據被傳輸到雲端。


Source:
https://hailo.ai/applications/security/access-control/#Human_Access_Control

訪問控制與身份管理

訪問控制與身份管理

Hailo AI 處理器於訪問控制

AI 驅動的訪問控制

使用智慧攝像頭授予或阻止對停車場、辦公大樓、商業甚至住宅財產的訪問已變得極為普遍。利用 AI 算法即時分析數據,以識別和追蹤人員或車輛,並將其身份與批準實體的數據庫進行比較,正在成為新標準。
基於神經網絡模型的應用程序,例如面部識別或車牌識別的實施,大大提高了訪問控制過程的準確性,避免了延遲、擁堵和挫折,同時降低了錯誤率和對人力干預的需求。

邊緣端的 AI 功能,無論是在智慧攝像頭的形式下還是在周界管理系統中,都提高了安全性和客戶體驗,通過防止未經授權的實體進入周界,或通過減少進出區域所需的登記和登出時間,創造人員和車輛的流暢流動,並消除了手動數據輸入的需求。

邊緣端的訪問控制
在邊緣端本地運行 AI 訪問控制任務,靠近數據生成或消耗的地方,顯著減少了串流帶寬,從而大幅降低運營成本。
此外,在邊緣運行這些應用消除了對網絡連接的依賴,使這些系統能夠在軍事基地或地下設施等偏遠地點部署。

最後,在邊緣運行 AI 訪問控制意味著更高的隱私,因為只有元數據和描述會被收集到雲端,而個人信息則在邊緣處理。
 

Benefits


 

增強的檢測準確性

為了滿足高準確性要求並實現最低錯誤率,使用高解析度攝像頭需要大量的計算能力。Hailo 使高 AI 性能能夠運行最先進的訪問控制處理流程,以高準確度確保安全系統的可靠性。

更高的計算能力允許使用更先進的模型,這不僅提高了檢測的細緻度,還能檢測多種車輛類型和場景。

靈活性與可升級性

Hailo 提供的全面軟件套件使訪問控制模型能夠持續更新和升級,以支持新場景、新數據類型和新使用模型。
例如,識別新類型的車牌(如電動滑板車、電動自行車等)或新的支付模型,如對電動車的折扣等。



車輛訪問控制

AI 驅動的車輛訪問控制,結合車牌識別、型號與品牌檢測

車輛訪問控制指的是用於調節和管理特定區域或設施內車輛進出技術和系統。其中一個重要方面是車牌識別(LPR)或自動車牌識別(ANPR),這涉及一系列任務,用於自動檢測車輛、在車輛內檢測車牌以及識別或讀取車牌字符。
LPR 系統使用攝像頭和圖像處理算法來檢測畫面中的車輛、識別其車牌、提取字母數字字符,並將其與數據庫進行比較,以實現識別或驗證。目標是允許授權車輛進入,同時限制未經授權或可疑車輛的訪問,或管理停放車輛的合規性和計費。

通過利用 AI,LPR 系統能夠應對挑戰性條件,例如高速行駛、多輛車輛同時出現、低光照、不同角度或遮擋,仍能準確檢測和讀取車牌。AI 驅動的算法可以適應不同的車牌設計,包括各種語言、字體、顏色和背景圖案。Hailo 處理器的高 AI 能力使得能夠運行更先進的 LPR 模型,提高準確性並降低錯誤率。

此外,額外的 AI 能力可以增強車輛訪問控制系統的高級功能,例如型號、品牌和顏色識別(MMCR)。這些信息可用於進一步的識別或驗證目的,並更有效、更準確地執行訪問控制政策。



更高的準確性,盡在 Hailo

Hailo 的高性能 AI 處理器能夠運行更複雜的 LPR 和 MMCR 模型,從而降低錯誤率,提高訪問控制系統的可靠性,增強安全性並減少人工成本。



人員訪問控制

AI 驅動的面部識別

人員訪問控制是指利用生物識別技術根據個人的面部特徵進行身份驗證,授予或拒絕進入的權限。這涉及捕捉個人的面部圖像或視頻,提取獨特的面部特徵,並將其與預先註冊的面部數據庫進行比較,以確定身份。
AI 算法在執行面部識別任務中被證明非常有效。AI 驅動的面部識別系統能夠處理各種挑戰性場景,例如光照條件變化、面部表情變化或衰老外觀。這些算法能夠適應並通用於不同的個體,包括不同膚色、面部毛髮或配飾的人。此外,AI 還可以通過分析深度、紋理和其他細微線索,提高活體檢測的結果,增強系統區分真實面孔和欺騙企圖(例如照片或面具)的能力。

Hailo 使 AI 訪問控制能夠在網路的邊緣執行,無論是在攝像頭本身還是 NVR 中,以實現更高的隱私和數據保護,因為個人的私密信息在邊緣處理,只有元數據被傳輸到雲端。


Source:
https://hailo.ai/applications/security/access-control/#Human_Access_Control

訪問控制與身份管理

訪問控制與身份管理

Hailo AI 處理器於訪問控制

AI 驅動的訪問控制

使用智慧攝像頭授予或阻止對停車場、辦公大樓、商業甚至住宅財產的訪問已變得極為普遍。利用 AI 算法即時分析數據,以識別和追蹤人員或車輛,並將其身份與批準實體的數據庫進行比較,正在成為新標準。
基於神經網絡模型的應用程序,例如面部識別或車牌識別的實施,大大提高了訪問控制過程的準確性,避免了延遲、擁堵和挫折,同時降低了錯誤率和對人力干預的需求。

邊緣端的 AI 功能,無論是在智慧攝像頭的形式下還是在周界管理系統中,都提高了安全性和客戶體驗,通過防止未經授權的實體進入周界,或通過減少進出區域所需的登記和登出時間,創造人員和車輛的流暢流動,並消除了手動數據輸入的需求。

邊緣端的訪問控制
在邊緣端本地運行 AI 訪問控制任務,靠近數據生成或消耗的地方,顯著減少了串流帶寬,從而大幅降低運營成本。
此外,在邊緣運行這些應用消除了對網絡連接的依賴,使這些系統能夠在軍事基地或地下設施等偏遠地點部署。

最後,在邊緣運行 AI 訪問控制意味著更高的隱私,因為只有元數據和描述會被收集到雲端,而個人信息則在邊緣處理。
 

Benefits


 

增強的檢測準確性

為了滿足高準確性要求並實現最低錯誤率,使用高解析度攝像頭需要大量的計算能力。Hailo 使高 AI 性能能夠運行最先進的訪問控制處理流程,以高準確度確保安全系統的可靠性。

更高的計算能力允許使用更先進的模型,這不僅提高了檢測的細緻度,還能檢測多種車輛類型和場景。

靈活性與可升級性

Hailo 提供的全面軟件套件使訪問控制模型能夠持續更新和升級,以支持新場景、新數據類型和新使用模型。
例如,識別新類型的車牌(如電動滑板車、電動自行車等)或新的支付模型,如對電動車的折扣等。



車輛訪問控制

AI 驅動的車輛訪問控制,結合車牌識別、型號與品牌檢測

車輛訪問控制指的是用於調節和管理特定區域或設施內車輛進出技術和系統。其中一個重要方面是車牌識別(LPR)或自動車牌識別(ANPR),這涉及一系列任務,用於自動檢測車輛、在車輛內檢測車牌以及識別或讀取車牌字符。
LPR 系統使用攝像頭和圖像處理算法來檢測畫面中的車輛、識別其車牌、提取字母數字字符,並將其與數據庫進行比較,以實現識別或驗證。目標是允許授權車輛進入,同時限制未經授權或可疑車輛的訪問,或管理停放車輛的合規性和計費。

通過利用 AI,LPR 系統能夠應對挑戰性條件,例如高速行駛、多輛車輛同時出現、低光照、不同角度或遮擋,仍能準確檢測和讀取車牌。AI 驅動的算法可以適應不同的車牌設計,包括各種語言、字體、顏色和背景圖案。Hailo 處理器的高 AI 能力使得能夠運行更先進的 LPR 模型,提高準確性並降低錯誤率。

此外,額外的 AI 能力可以增強車輛訪問控制系統的高級功能,例如型號、品牌和顏色識別(MMCR)。這些信息可用於進一步的識別或驗證目的,並更有效、更準確地執行訪問控制政策。



更高的準確性,盡在 Hailo

Hailo 的高性能 AI 處理器能夠運行更複雜的 LPR 和 MMCR 模型,從而降低錯誤率,提高訪問控制系統的可靠性,增強安全性並減少人工成本。



人員訪問控制

AI 驅動的面部識別

人員訪問控制是指利用生物識別技術根據個人的面部特徵進行身份驗證,授予或拒絕進入的權限。這涉及捕捉個人的面部圖像或視頻,提取獨特的面部特徵,並將其與預先註冊的面部數據庫進行比較,以確定身份。
AI 算法在執行面部識別任務中被證明非常有效。AI 驅動的面部識別系統能夠處理各種挑戰性場景,例如光照條件變化、面部表情變化或衰老外觀。這些算法能夠適應並通用於不同的個體,包括不同膚色、面部毛髮或配飾的人。此外,AI 還可以通過分析深度、紋理和其他細微線索,提高活體檢測的結果,增強系統區分真實面孔和欺騙企圖(例如照片或面具)的能力。

Hailo 使 AI 訪問控制能夠在網路的邊緣執行,無論是在攝像頭本身還是 NVR 中,以實現更高的隱私和數據保護,因為個人的私密信息在邊緣處理,只有元數據被傳輸到雲端。


Source:
https://hailo.ai/applications/security/access-control/#Human_Access_Control

返回頂部
返回頂部
返回頂部