KI-basierte Objektklassifizierung von Dallmeier

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Die KI-basierten Objektklassifizierung funktioniert auch in schwierigen Belichtungssituationen.

Neben einer geringen Datenrate erlaubt die neue Encoder-Technologie eine bedeutend leistungsfähigere Objektklassifizierung. Schon nach einer kurzen Anlernphase ermöglichen die bereits auf der Kameraebene integrierten neuronalen Netzwerke eine effektivere Nutzung von Videoanalysefunktionen. Dies gestaltet die Auswertung der Ergebnisse von Analysefunktionen noch effizienter, darunter „Tamper Detection“, „Line Crossing“ oder „Intrusion Detection“.

Highend-Technik von Dallmeier in kompaktem Format

Im Vergleich zu herkömmlichen Modellen bietet die MDF5250HD-DN erhebliche Vorteile in puncto Diskretion, Platzbedarf und Flexibilität, indem Encoder-Gehäuse und Sensor voneinander getrennt sind. Anwender können die neueste Modulkamera von Dallmeier aufgrund ihres ultrakompakten Sensorgehäuses daher sogar auf engstem Raum verbauen. Mögliche Einsatzbereiche sind dabei beispielsweise Geldautomaten, Einzelhandel oder Tankstellen. Die Kamera verfügt sowohl über einen Tag- als auch über einen Nacht-Modus. Ist der HDR-Modus aktiviert, bedient der Sensor einen Dynamikbereich von bis zu 120 dB. Dies erlaubt in Kombination mit der hohen Lichtempfindlichkeit von 0.002 lux und dem innovativen Bild-Processing klare Aufnahmen mit einzigartigem Kontrast sowie hohe Detailauflösungen und Farbtreue, selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen.

Objektklassifizierung auch Dank geringer Datenrate trotz hoher Auflösung

Die MDF5250HD-DN liefert Bildraten von bis zu über 100 fps bei einer Auflösung von 1080p (Full HD). In der Regel erfordert dies entsprechend hohe Bandbreiten und große Mengen an Speicherplatz. Dank der H.265 Videokompression verringert sich die Datenrate um bis zu 50 % im Vergleich zu H.264 – und das bei gleichbleibender Auflösung und Bildqualität. Die Kombination mit Dallmeier Aufzeichnungssystemen ermöglicht es Anwendern zudem, die Netzwerk- und Speicherlast noch weiter zu reduzieren.


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