i-PRO On-Site Learning (Train Your Own) Analytics Tested

****'* ******* ** ****-******* ********* *** found ***** *********** ** ** *************, now **** *** ******** ******* ****** *********, ****** *** **** ** ****** to ***** ***** *** ********* ** recognize *******, *** *** **** **** it ****?

** ****** *** ****** ** ****** Training ********* ** ***-************, *********:

• *** ********* ** ** ** ********* objects **** **** *** *******?
• *** **** ******** ****** **** ** need *** ******** *********?
• *** ******** ** ** ** ****** with *****?
• *** ******** ** ** **** ******* that ****** *****?
• **** ** ****** ********* ** ** object ***** ********?
• *** **** **** ** ****** *** trained ******* ** ********* ******?
• ** ******** **** **-**** ** ** the *****?
• *** **** ** ******* ** ***** offerings ** **** *******?

********

**********'* ************ (******), ***** ****** *** ** ***** your *** *********, *-*** **-**** ******** is ******** **** ******-************* *** **** *** ******* * license. **** *-*** **-**** ********, ********, and ***** ****** *** ********* ******** on *** ******, ******** ******** ** be ********* **** *** ******** ***** the **** ************* ****. ** ********, Hanwha's ******** ******** *** ******** ** be **** ** * ******** *** then ******** ** *** ******.

*******

** *** *******, **** ****** ******** accurately ******* ** *****-******* *** ********* objects ** ********. *******, ** ********* with ***** *********** *** ******** ****** objects. ***** **** ********** ***** ************, this ** *** **** ** **** evaluated ** *** ** *** **** systems ** **** ****** ** *** last **** *****.

Improvement **** ******'* ************ ****** ****** *******

**** ** ****** ******** ************ ******’* Wisedetector ** ********** ********* ******* ** a ***** **** ~** - **' depth *** *********** ******* ******* ****** multiple ******, **** *********** *** ******. Additionally, **** ** ******* * **** flexible ******** *******, **** ** ************ on ******** *** ****** *** *** ability ** ****** ********** ********** ***** training *** **** ******** **********.

*******, **** ******* *** ******* ******, including * ******* ***** *******, ***** positives ** ****** ***** *****, *** issues **** ********* ******* ******* **** transitioning **** *** ** ***** ****** (IR).

*******, **** ** *** ******* ** areas ******* ***** **** ************, ***** allows ** ** ** **** ******** with *** ***** ** ******** (*.*., monitoring ***** *** ******* ** ********* people ****** ***** ******* ******* ** vests). ************ ** ******* ** ***** that ***'* **** ******* **** ****** PPF ** ****** *****, **** ** monitoring ** **** *** ** ********* object *******.

Poor ********* ******** **** ******** **** *** ** ***** (**)

** ***** **** ******* ******* **** only ****** ** *** ******** **** result ** ******** ****** ** *** detection ***** ** ***** **** *** camera **** ** *** ** **********. This ***** *** ** ******* ** adding ********** ****** ** *** *******, however, ********** *** ** ** ******* to ****** *** ******* ********* ** false ****** ** ****** ***** ** the *****.

************, **** ******** * *** ** add ********** ****** ** *** ******* without ******** **** ***, ****** **** works ********* ** ******** ** **** own ******** ********** ******.

**** *********** ***** *** ****** ** train ** ** *** ****** *** also ** ***** *** *****, *******, we ***** **** ******** ******** **** if ** ******* ***** ******** ********** images:

** *** ********* ****** *** ** color, **** ** ********* ******** *** option ** ***** *** ****** ********* as ** *** ****** *** **** in ***** *** *****. ** *** reference ****** *** ** ***** *** white, **** ********* *** *********** **** improve *** *********. *******, *** *** also *** ****** **** ******** ***** during ** **** ** ********* ****** and **** **** ******* *** ****** detection.

Objects ********** ******** ** ****** **** ***** ** ** ~**'

** *** *******, **** ********** ******* and ******** ******* ** ****** **** depths ** ~**', ********* **** ******** images ** ******* ********* ****** *** scene. ******* ** ******* ****** ** the ****** **** ******** ***** ** the ***** *** **** ** ********** bounding ***** ** ******** ****** ** the ******.

*** ******* ***** *** ******* ** ~100 ******, ********* ** *** ******** boxes ** *** *** ****.

Live *** ********* ******* ******** ** ********* ******

** *** *******, **** ******** **** objects ** ********* ****** **** *** originally ******* ****** ******* ********** ********. However, *** ******** ** ********* ***** differently ******* ******* *** ***** **** the ********, *** *** ********* *** lowered ** **********. *** ****** *** detecting *** *****-******* ******* ** *** expense ** ***** ********* ** ****** areas ** *** *****.

****** ****** ** *** ****** ** various ****** ******** ******** *** ********* training **** *** ** *** **** needed (~** ******) *** **** ***** live ******.

******** ** ** *********, ***-****** *****, or ***-******** ****** ******** ** ******** detections ** ******** ******, ****** *** number ** ******** ***** *** ******* to ~*.

Issues **** ********* **** ******** ******* ******* ****

**** *** ****** ********* ******** ** the **** ******* ****** ** ** moved ****** ** *** ***** *** constantly ******* ****** ***** *** ***. Below, *** ***** *** ******* ** one ****** *** *** ****** ******* bounding ***** **** *** ** ****.

**** ******** ** **** ********* *** confidence ****** ** **** ******** *** result ** **** ******* ***** *******, which, ** *** *****, ******** *** detection ** ******** ****** ******* ** the ******* ** **** ***** *********.

** ******** *** **-**** ******** *********** to ****** ******** ******* ****** *** same *****. ** ********* ********* *** detection *********** ** ******* *** ******** of *** ******* ****** *********.

Poor ********* ****** ***** ******

** ***** **** **** ** ****** is ******* ** *** *****, ********* it ** ******* ***** **** **** not **** * ******* ***** ** view *** *** ** *** ****** resulted ** ******** ****** ** *** object.

** ******** ********* ********, ******** **** had ** ** ***** ** **** scene ** * *** ****** *** to ** *******.

**** ***** **** *** ******* ****** can ** ****** ****** ****** ******* to ******* ******** ** ********* ** the ****** ****** **** ***** ** had ** ** ********* ** * different ******.

******* ******* **** *** ****** *** be ****** ** ***** ******* ** part ** *** **** ************ ******. We ********* ******* *** ******** ** the ****** ********* **** ******* ********* objects ****** *** ******. ** ***** such **** *** ********, *********, ***** of **** *** *******, *** *** expect * **** **** ** *********. However, ** *** ****** ********* ** not ******* *** ********* ********, **** we ********* ************ ******** ***** ******* to ******** *** ********* ********.

Objects ******** **** ****** ***********/****** *****

** *** ****, **** ******** ******* that ******* ****** *****, **** ** a ******, ***** *** ******** ******, open, *** ********, *** ***** *** aspect ***** ******* ****** ********. *******, we ***** **** ***** ******* ******** more ****** ** ***** ** (~**) due ** *** **** ****** ******. Below *** ******** ** ****** ** which *** ****** *** ** ** trained.

Training **** *** *******

**** ******** ******** ******* ~**-*** ****** of *** ****** ** ****** ** accurate ******** *****, ***** ***** ** an ***** ** *** ****** *** to ** ***** ********** ** *** a ********* *****. **** ****** ** auto ***** **** **** ***** ** image ***** ** - *** *******, simplifying ******** ** ******* **** **** be ****** ******.

***** ****** *** *****, ***** **** draw ******** ***** ****** *******, ***** can *** ~**-** *******, ********* ** how **** ****** ***** ***. *******, training *** ********* ****** *** **** up ** ~** *******. **********, ******** on ** **** **** **** **** ~50-100 ****** *** ** ~**-** *******.

Training *** ***** ******** **** ******* ******

**** ** **-**** ******** ****** ******* and ***** ****** ******* *** ******, saving **** **** ****** ******* ******* because *** **** *** **** ******* systems *** **** ** ***** **** left *** **** ********.

**** ******** ** **** ***** ** no **** *** * ******** *** when ******** *** *******.

*** ****** ******** ****** ***** *** camera ********. ***** ** ** **** for ******** ****** ** ****** **** a ******** ***.

Random ******** **** *** ****** ** ***********

****** *******, ** ******** ********** ******** indicating **** *** ****** *** *********** within *** ** ****** ******** *********, despite *** ****** ***** ***** **********. These ******** *** ** ****** ** performance.

Versions ****

*** ********* ******** **** **** ****** testing.

• **** **-******-****: *.**
• ** ****** ********: **.**