Камеры видеонаблюдения DemoLink с ИИ
 

Как DemoLink борется с ложными сработками, котами и наглыми соседями

Мой личный кейс: кот Персик, 8 кг рыже-золотистой шерсти и амбиций, обожал устраивать пробежки ровно после полуночи, регулярно превращая мой телефон в пейджер из 2007-го. Теперь? DemoLink чётко выделяет животных, распознаёт их по размерам — и «звонки» ночью прекратились.

Бонус — у соседей начался ремонт, рабочие таранят забор, и обычно камера орёт в приложение, рассылая тревожные уведомления. DemoLink учится (реально самообучается!), и замолкает, если шум — но не подозрительный визит. Если сосед в третий раз подряд «случайно» перепутал двор — на видеозаписи уже всё как на ладони.

Интеграция с Trassir/Flussonic — просто, быстро, удобно

Самое кайфовое — для айти-лентяев (то есть для меня). Я выбрал интеграцию с Trassir на компе и Flussonic в облаке — соединение заняло 15 минут, из которых 12 ушло на установку обновлений (классика!), подробности можете узнать на этом источнике. Всё интуитивно, инфа поступает туда, куда надо: живые кадры на экране — архив в облаке. Когда уехал в отпуск, просто перешёл на мониторинг с планшета, не мучаясь пятью приложениями.

И, внимание — официальная интеграция! То есть никаких кривых скриптов, VPN, «подпаяй эту железку, чтобы заработало». Всё штатно, в несколько кликов, поддержка реально отвечает (и на русском!).

Поисковая техника — это совокупность методов, средств и алгоритмов, используемых для поиска информации в различных информационных ресурсах, таких как интернет, базы данных, локальные системы хранения данных и другие источники. Основная задача поисковой техники — эффективно и быстро находить нужную информацию по заданным запросам.

Ключевые компоненты поисковой техники включают:

1. Индексация: процесс сбора и структурирования информации для Поисковая техника. Это включает создание индексных структур, которые позволяют быстро находить документы или страницы, содержащие искомые слова или фразы.

2. Поисковые алгоритмы: алгоритмы, определяющие порядок отображения результатов поиска. Они учитывают релевантность запроса, популярность источника, актуальность информации и другие параметры.

3. Парсеры и анализаторы: инструменты для обработки входных данных пользователя, их разбор и подготовка для поиска в базе данных.

4. Ранжирование: сортировка результатов по степени релевантности, что повышает качество поиска и удобство пользователя.

Современная поисковая техника активно использует методы машинного обучения и искусственного интеллекта для улучшения качества поиска, понимания контекстов запросов и повышения релевантности результатов. Например, алгоритмы обработки естественного языка позволяют интерпретировать сложные вопросы и давать более точные ответы.

Плюсы использования поисковой техники:
• Быстрый доступ к информации
• Обработка больших объемов данных
• Возможность поиска по сложным запросам
• Автоматизация процесса поиска

Минусы:
• Возможны проблемы с релевантностью результатов
• Риск появления нежелательной или устаревшей информации
• Зависимость от качества индексации и алгоритмов

В целом, развитие поисковой техники продолжает совершенствоваться благодаря новым технологиям, что позволяет улучшать качество поиска и расширять его возможности.