Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Hikvision (Хиквижн) |
Дата премьеры системы: | 2019/07/15 |
Отрасли: | Транспорт |
Технологии: | Системы безопасности и контроля автотранспорта, Системы видеонаблюдения |
2019: Презентация ANPR-камер на российском рынке
15 июля 2019 года компания Hikvision презентовала на российском рынке канальные ANPR-камеры для небольших и средних проектов. Устройства обладают встроенным механизмом распознавания автомобильных номеров (ANPR), который основан на базе алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning).
Как отметили в Hikvision, технологии Deep Learning позволяют не только считывать регистрационный номер транспортного средства, но также выявлять ТС без номера, определять направление движения. Также алгоритмы глубокого обучения способны различать автомобили и мотоциклы.
Со слов производителя, интеллектуальные ANPR-камеры также можно применять для мониторинга трафика, контроля за соблюдением ПДД, фиксации нарушений в широком диапазоне сценариев, таких как платные и городские дороги, смешанные типы дорог, туннели, парковки и т.д. Фирменная технология Hikvision – DarkFighter – обеспечивает более высокую чувствительность матрицы (0,001 лк), что позволяет ANPR-камерам передавать качественное и детализированное изображение даже в условиях низкой освещенности.
Особенности ANPR-камер, отмеченные производителем:
- Высокое разрешение: 2 Мп
- Моторизованный объектив с автофокусом. Два варианта камер для различных сценариев использования:
- объектив 2,8-12 мм – подходит для решения узконаправленных задач (контроль за зонами входа/выхода, пунктами взимания платы, заправками и т.д.)
- объектив 8-32 мм – подходит для решения широкого круга задач для обеспечения транспортной безопасности (контроль за городскими дорогами, платными трассами, дорогами смешанного типа и т.д.)
- Кодек сжатия H.265 – передача высококачественного изображения
- Высокая частота кадра до 50 Hz: 1920×1080 @ 50fps позволяет получить изображение с быстро движущимся ТС без задержки
- Функция трехмерного шумоподавления 3D DNR, стабилизации изображения EIS и широкий динамический диапазон WDR 140 дБ обеспечивают высокое качество видеосъемки
- ИК-подсветка до 50 м (2,8-12 мм) / 100 м (8-32 мм)
- Апертура F1.2 обеспечивает более широкое раскрытие объектива для качественного изображения даже в условиях низкой освещенности
- Алгоритмы глубокого обучения обеспечат высокую точность захвата (> 99%) и распознавания номеров автомобилей (> 98.5%)
- Smart-функции: определение ТС без автомобильного номера, определение направления движения автомобиля, определение мотоцикла
- Интерфейс Wiegand
- Открытый доступ к SDK и ISAPI обеспечивает широкие возможности для интеграции
- Защита классов IP67 и IK10 позволяет устройству работать в любых климатических условиях
- Поддержка PoE упрощает процесс инсталляции
- Широкий диапазон рабочих температур: от −40 °C до +70 °C.
Заказчик | Интегратор | Год | Проект |
---|---|---|---|
- Группа компаний «МАЙ» (ранее Май ЦКТ, Май Центр компьютерных технологий) | Без привлечения консультанта или нет данных | 2019.03 | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)