CCTV

Jeden model oparty na głębokim uczeniu jest szeroko stosowany do wykrywania obiektów w analizie wideo CCTV. Jest on przeznaczony do wykrywania i śledzenia ludzi, pojazdów i obiektów w czasie rzeczywistym.

Ta technologia oferuje wysoką dokładność i szybką prędkość przetwarzania, co czyni ją przydatną w różnych branżach. Na przykład w zarządzaniu ruchem drogowym jest stosowana do rozpoznawania tablic rejestracyjnych i wykrywania naruszeń przepisów ruchu drogowego. W systemach bezpieczeństwa pomaga identyfikować nieautoryzowany dostęp. Ponadto w środowiskach handlowych może analizować ruch klientów i wykrywać określone zachowania.

Model działa w oparciu o splotowe sieci neuronowe (CNN) i ma zoptymalizowaną strukturę, która umożliwia wydajne wykrywanie przy stosunkowo niskich zasobach obliczeniowych.