Frequently asked questions
A Agatha é uma solução avançada de monitoramento e segurança que utiliza Inteligência Artificial para detectar e identificar anomalias em ambientes monitorados por câmeras. Capaz de aprender padrões normais de comportamento, ela identifica movimentos suspeitos, objetos em locais incomuns e atividades potencialmente perigosas.
A Agatha utiliza uma combinação avançada de técnicas de Inteligência Artificial, integrando Visão Computacional, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Estes algoritmos permitem analisar, interpretar imagens e vÃdeos em tempo real, oferecendo soluções precisas para monitoramento e detecção de anomalias. A integração dessas tecnologias garante uma maior eficiência na interpretação de padrões visuais complexos, resultando em uma detecção mais robusta de eventos em diversos cenários, como ambientes urbanos, industriais, e fluxos de veÃculos.
O tempo de aprendizado varia devido à complexidade dos novos dados e padrões que estão sendo processados pela rede neural, assegurando que o sistema se adapte corretamente às novas configurações. Todo novo ensinamento no sistema Agatha pode levar entre 48 a 72 horas para ser totalmente incorporado à rede neural. Isso garante que o sistema aprenda com precisão os novos padrões de comportamento.
Os dados e vÃdeos de alertas são armazenados na plataforma Agatha por 48 horas. Imagens que não geram alertas são deletadas após 5 minutos, em conformidade com a LGPD. Após esse prazo, não é possÃvel realizar análises dessas imagens. Importante destacar que, diferente de um vÃdeo analÃtico parametrizado, novos ensinamentos podem levar entre 48 a 72 horas para serem incorporados na rede neural da Agatha.
Falhas na geração de vÃdeo ou imagens podem ocorrer devido a instabilidades no link de internet, que afetam o envio dessas mÃdias em alguns casos de anomalias. Mesmo que o vÃdeo ou imagem não sejam gerados, o sistema continua a reportar a anomalia para integração normalmente.
Para resolver, recomendamos acessar o link ao vivo das câmeras ou revisar as gravações no DVR para análise de risco. Caso o problema persista, entre em contato com nossa equipe de suporte.
Falsos positivos em sistemas de Inteligência Artificial ocorrem quando o sistema identifica um evento como anômalo ou irregular, mas que na verdade não representa uma ameaça real. Isso pode acontecer por diversos fatores, como a movimentação de objetos irrelevantes (folhas, sombras, animais) ou configurações inadequadas de sensibilidade. Ajustar esses parâmetros é essencial para garantir que o sistema opere com precisão e reduza a quantidade de alertas desnecessários, melhorando a eficiência.
Fatores adicionais, como iluminação inadequada, objetos em movimento frequente, ou câmeras mal posicionadas, também podem aumentar a ocorrência de falsos positivos. Portanto, é crucial garantir uma configuração correta, com câmeras posicionadas adequadamente e ajustes conforme o ambiente para melhorar a acurácia das detecções.
Ajustando a sensibilidade de detecção no sistema. Entre em contato com nosso time técnico para calibrar as configurações para cada câmera ou região monitorada, adaptando o sistema ao ambiente especÃfico.
Caso o problema persista, entre em contato com a equipe de suporte para realizar ajustes mais avançados e otimizar o sistema de acordo com as necessidades e caracterÃsticas especÃficas do local monitorado.
A Agatha é uma solução avançada de monitoramento e segurança que utiliza Inteligência Artificial para detectar e identificar anomalias em ambientes monitorados por câmeras. Capaz de aprender padrões normais de comportamento, ela identifica movimentos suspeitos, objetos em locais incomuns e atividades potencialmente perigosas.
A Agatha utiliza uma combinação avançada de técnicas de Inteligência Artificial, integrando Visão Computacional, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Estes algoritmos permitem analisar, interpretar imagens e vÃdeos em tempo real, oferecendo soluções precisas para monitoramento e detecção de anomalias. A integração dessas tecnologias garante uma maior eficiência na interpretação de padrões visuais complexos, resultando em uma detecção mais robusta de eventos em diversos cenários, como ambientes urbanos, industriais, e fluxos de veÃculos.
O tempo de aprendizado varia devido à complexidade dos novos dados e padrões que estão sendo processados pela rede neural, assegurando que o sistema se adapte corretamente às novas configurações. Todo novo ensinamento no sistema Agatha pode levar entre 48 a 72 horas para ser totalmente incorporado à rede neural. Isso garante que o sistema aprenda com precisão os novos padrões de comportamento.
Os dados e vÃdeos de alertas são armazenados na plataforma Agatha por 48 horas. Imagens que não geram alertas são deletadas após 5 minutos, em conformidade com a LGPD. Após esse prazo, não é possÃvel realizar análises dessas imagens. Importante destacar que, diferente de um vÃdeo analÃtico parametrizado, novos ensinamentos podem levar entre 48 a 72 horas para serem incorporados na rede neural da Agatha.
Falhas na geração de vÃdeo ou imagens podem ocorrer devido a instabilidades no link de internet, que afetam o envio dessas mÃdias em alguns casos de anomalias. Mesmo que o vÃdeo ou imagem não sejam gerados, o sistema continua a reportar a anomalia para integração normalmente.
Para resolver, recomendamos acessar o link ao vivo das câmeras ou revisar as gravações no DVR para análise de risco. Caso o problema persista, entre em contato com nossa equipe de suporte.
Falsos positivos em sistemas de Inteligência Artificial ocorrem quando o sistema identifica um evento como anômalo ou irregular, mas que na verdade não representa uma ameaça real. Isso pode acontecer por diversos fatores, como a movimentação de objetos irrelevantes (folhas, sombras, animais) ou configurações inadequadas de sensibilidade. Ajustar esses parâmetros é essencial para garantir que o sistema opere com precisão e reduza a quantidade de alertas desnecessários, melhorando a eficiência.
Fatores adicionais, como iluminação inadequada, objetos em movimento frequente, ou câmeras mal posicionadas, também podem aumentar a ocorrência de falsos positivos. Portanto, é crucial garantir uma configuração correta, com câmeras posicionadas adequadamente e ajustes conforme o ambiente para melhorar a acurácia das detecções.
Ajustando a sensibilidade de detecção no sistema. Entre em contato com nosso time técnico para calibrar as configurações para cada câmera ou região monitorada, adaptando o sistema ao ambiente especÃfico.
Caso o problema persista, entre em contato com a equipe de suporte para realizar ajustes mais avançados e otimizar o sistema de acordo com as necessidades e caracterÃsticas especÃficas do local monitorado.