A escola Avenues (instituição global de ensino com campus no Brasil, Estados Unidos e China), anuncia investimento em tecnologia de reconhecimento facial e Inteligência Artificial para melhorar a visibilidade geral, as operações diárias e aumentar a segurança dos alunos e professores em seu campus localizado em São Paulo.
A tecnologia escolhida foi a solução SAFR®, da RealNetworks (empresa global de tecnologia com atuação no Brasil, pioneira em soluções de video). A escola instalou três câmeras Axis estrategicamente localizadas na entrada do campus. Os aparelhos detectam o fluxo de pessoas para fins analíticos e fornece recursos adicionais, como detecção de máscara e medição de temperatura.
A escola implantou uma câmera térmica acoplada com análises SAFR para fornecer leituras de temperatura corporal que são enviadas em tempo real para Milestone Xprotect (o Sistema de Gerenciamento de Vídeo da escola) graças à integração do SAFR para agrupamento de eventos e análises.
O SAFR oferece reconhecimento facial de alta precisão, rapidez e baixo viés, além de recursos adicionais de visão computacional baseada na face e na pessoa. As pontuações do SAFR no NIST (Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA) para velocidade, precisão e viés distinguem o SAFR como líder em precisão e desempenho do mundo real.
Câmeras vão ajudar a evitar aglomeração
O SAFR adicionou recursos projetados especificamente para ajudar os clientes a responder à pandemia global COVID-19, incluindo detecção de máscara e outras funcionalidades como contagem de ocupação. A Avenues também integrou essas features ao sistema Milestone para rastrear as máscaras e aumentar a segurança do campus.
A RealNetworks lançou o SAFR Inside para levar a inteligência artificial aos dispositivos de ponta. A iniciativa SAFR Inside tomou forma dentro da câmera Axis Q1615 MK III anunciada em julho deste ano. A câmera é vendida com o SAFR já embutido no equipamento. Ao eliminar a necessidade de hardware do servidor, o SAFR Inside visa ajudar operações como a da Avenues a reduzir o hardware geral e outros custos relacionados à manutenção.
