Hangzhou, China – julio de 2019 – Hikvision, el proveedor líder mundial de productos y soluciones innovadoras de videovigilancia, lanzó una nueva cámara termal fija de doble espectro que cuenta con tecnología Deep Learning para así ofrecer capacidades mejoradas de detección de incendios en espacios interiores, dada la incorporación de una temperatura avanzada, que permite evocar una alarma de anomalía y un aviso visual. Esta nueva cámara rentable (serie DS-2TD1217 / V1) reduce los riesgos de incendio y pérdida de propiedad.
Tecnología de imagen de doble espectro
La cámara termal fija de doble espectro y de aprendizaje profundo, es compatible con la detección de incendios mediante el uso de un hardware de alta calidad, el cual permite capturar imágenes con luz visible e infrarroja gracias a la tecnología de imagen de Deep Learning más conocida como «doble espectro».
La tecnología de doble espectro, crea una vista previa de la imagen, que puede capturar lo que causó la alarma, para así ayudar al personal a verificar la situación rápidamente. Esta anomalía se supervisa a través de un solo canal, lo que reduce el ancho de banda y simplifica el procedimiento de vista previa en vivo, ya que se puede observar la imagen por medio del canal térmico y el canal óptico.
La función de fusión de imágenes de doble espectro proporciona también más detalles de la imagen en diferentes circunstancias ambientales, lo que, a su vez, facilita la búsqueda de objetos ocultos y la documentación de eventos inusuales.
La tecnología de procesamiento de imágenes de la cámara combina múltiples técnicas para crear los mejores resultados de imágenes térmicas. También utiliza una «diferencia de temperatura de ruido equivalente» (NETD) de menos de 40 mK (esta es una medida de qué tan bien un detector de imágenes térmicas distingue entre las diferencias mínimas en la radiación térmica dentro de una imagen). Esto significa que cuanto menor sea la diferencia de temperatura detectada por la cámara, menor será el valor y mejor será la imagen.
Alarma de anomalía de temperatura
Esta nueva cámara térmica también cuenta con una alarma de anomalía de temperatura confiable, que activará una alarma una vez que la temperatura supere el límite establecido por el usuario. Esta configuración mejora efectivamente la capacidad de advertencia previa antes de que ocurra un incendio, y puede alertar al personal de seguridad para que así éstos puedan eliminar los peligros ocultos antes de que la temperatura alcance la ignición o la combustión.
En la práctica, la cámara puede detectar los comportamientos de una persona al fumar en primer, especialmente cuando éstas situación se produce en áreas que claramente están prohibidas como los centros comerciales, o bien los que incluso se encuentran fuertemente prohibidas como los depósitos de petróleo. A través de alarmas efectivas, el personal puede encontrar y evitar que la persona fume a tiempo para así reducir la contaminación ambiental o los daños causados al encender un cigarrillo.
Reducir las falsas alarmas con Deep Learning
Además, la cámara contiene una GPU incorporada para ejecutar el algoritmo de aprendizaje profundo para ayudar de manera efectiva a la supervisión en interiores y detectar intrusiones ilegales. Su tecnología inteligente de análisis de contenido de video puede ayudar a reducir las falsas alarmas al filtrar los factores de interferencia, como los cambios en la iluminación o el movimiento de los animales en el campo de visión. Solo las amenazas reales activan las alarmas, lo que hace que las medidas de seguridad sean mucho más eficientes y evitan la entrada no deseada.
Equipada para tareas dobles (detección de incendios y detección de intrusos), esta cámara es altamente recomendada para su uso en soluciones de detección de intrusos y detección de incendios en espacios interiores, especialmente lugares como almacenes, museos, centros de datos y bancos. El amplio ángulo de visión (hasta 90 grados) junto con las carcasas de la cámara relativamente pequeñas y bien diseñadas hacen que sean fáciles de instalar y convenientes de usar.
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