Di solito il rilevamento del movimento viene effettuato tramite il monitoraggio del cambiamento dei pixel. Ciò causa molti falsi allarmi causati da elementi irrilevanti, come il movimento di una foglia o di un ramo. Per questo motivo, Safire ha sviluppato la tecnologia TrueSense, capace di filtrare il rilevamento in caso di persone o veicoli. In questo modo si migliora l’affidabilità e l’efficienza delle registrazioni.
In cosa consiste TrueSense
L’algoritmo TrueSense si basa sul Deep Learning e la sua configurazione è molto semplice:
Quando si crea una regola VCA è necessario indicare se si desidera che gli allarmi siano prodotti da veicoli, persone o entrambi. Inoltre, bisogna anche selezionare la dimensione massima e minima degli elementi da monitorare.
TrueSense è particolarmente utile quando si stabiliscono regole antintrusione nell’area o nell’attraversamento linea, in modo da ottenere la protezione e la sorveglianza delle zone perimetrali.
Ciò permette di filtrare il 90% dei falsi allarmi, consente registrazioni per evento in modo affidabile e garantisce che la memoria del dispositivo sia utilizzata in situazioni rilevanti. Inoltre, consente di realizzare ricerche per elemento, sia per veicoli che per esseri umani.
Telecamere Speed Dome
Per la prima volta questa tecnologia sarà inclusa nelle telecamere Speed Dome, il che migliorerà la capacità di rilevamento e tracking degli oggetti.
Queste telecamere hanno la capacità di eseguire traiettorie motorizzate con movimento orizzontale e verticale, in più gli obiettivi hanno uno zoom ottico fino a 32x.
Grazie a questa tecnologia è possibile creare regole per la protezione perimetrale con filtri di persone e veicoli; tali regole saranno valide per la zona scelta, anche se la telecamera realizza traiettorie diverse.
Inoltre, la maggior parte delle telecamere Speed Dome ha la funzione di Autotracking, il che significa che la telecamera è in grado di muoversi seguendo un oggetto, se è stata configurata in questo modo. TrueSense fa la differenza quando si tratta di rilevare l’elemento da seguire, poiché permette di farlo con precisione grazie al Deep learning.
Tutto questo è fondamentale nella videosorveglianza di grandi spazi aperti. Tuttavia, coprire uno spazio così ampio può causare una moltitudine di falsi allarmi. È qui l’importanza dell’utilizzo del sistema TrueSense.
