Sehr geehrte QVR Face-Benutzerinnen und -Benutzer,
wir freuen uns, die offizielle Veröffentlichung von QVR Face 2.3.0 bekannt zu geben!
Da sich KI-gestützte Videoerkennungsanwendungen kontinuierlich weiterentwickeln, sind Systemleistung, die Kompatibilität mit unterschiedlichen Videoquellen und die systemübergreifende Integration zu entscheidenden Faktoren für den Einsatz intelligenter Überwachungslösungen geworden. Dieses Update erweitert die Unterstützung von QVR Face für die NVIDIA-GPU-Hardwarebeschleunigung um die Kompatibilität mit Grafikkarten der NVIDIA RTX-50-Serie. Darüber hinaus werden die Echtzeit-Entzerrung ausgewählter Fischaugen-Bildbereiche mit Gesichtserkennung, die Verwaltung von Profilen in mehreren Gruppen, Echtzeit-Erkennungsvariablen für Event URLs sowie die Übertragung von Ereignissen an Nx VMS eingeführt. Dadurch können Benutzer effizientere, flexiblere und leichter integrierbare Gesichtserkennungssysteme aufbauen.
Hardwareleistung der nächsten Generation: Unterstützung für GPUs der NVIDIA RTX-50-Serie
QVR Face 2.3.0 unterstützt jetzt Grafikkarten der NVIDIA RTX-50-Serie. Hierfür ist QVR AI Library 1.1.0 oder höher erforderlich. Mithilfe der Hardwarebeschleunigung können Benutzer die Leistung der KI-gestützten Videoanalyse verbessern. In Umgebungen, in denen mehrere Videostreams gleichzeitig verarbeitet oder rechenintensive Gesichtserkennungsaufgaben ausgeführt werden müssen, kann die GPU-Beschleunigung die Rechenlast des Systems wirksam reduzieren und gleichzeitig die Erkennungsleistung sowie die Flexibilität bei der Bereitstellung erhöhen. Beschleunigen Sie QVR Face noch heute!
Erweiterte Einsatzmöglichkeiten für Fischaugenkameras: Echtzeit-Entzerrung ausgewählter Fischaugen-Bildbereiche und Gesichtserkennung
Fischaugenkameras bieten eine großflächige Überwachungsabdeckung. Bildverzerrungen an den Rändern können jedoch die Leistung der Gesichtserkennung beeinträchtigen. QVR Face 2.3.0 unterstützt die Echtzeit-Entzerrung ausgewählter Fischaugen-Bildbereiche und die Gesichtserkennung. Benutzer können dadurch bestimmte Bildbereiche korrigieren und analysieren. Dies verringert Erkennungslücken bei der Verwendung von Fischaugenkameras und erweitert die Einsatzmöglichkeiten eines einzelnen Geräts an Ein- und Ausgängen, in offenen Bereichen sowie in weitläufigen Überwachungsumgebungen.
Flexiblere Datenklassifizierung: Profile können mehreren Gruppen hinzugefügt werden
In realen Verwaltungsszenarien kann dieselbe Person gleichzeitig verschiedenen Abteilungen, Berechtigungsgruppen oder Anwendungskategorien angehören. Mit QVR Face 2.3.0 können Profile mehreren Gruppen hinzugefügt werden. Administratoren können Personendaten dadurch flexibler klassifizieren und verwalten und zugleich die Pflege großer Gesichtsdatenbanken effizienter gestalten. Ein Mitarbeiter kann beispielsweise gleichzeitig als „Mitarbeiter der Zentrale", als Mitglied der „Forschungs- und Entwicklungsabteilung" und als Teil einer „VIP-Zutrittsliste" klassifiziert werden. Dies erleichtert spätere Suchvorgänge, Filterungen und ereignisbasierte Anwendungen.
Verbesserte systemübergreifende Ereignisintegration: Echtzeit-Erkennungsvariablen für Event URLs und benutzerdefinierte Ereignisse für Nx Witness
QVR Face 2.3.0 verbessert die systemübergreifende Ereignisintegration, indem Event URLs Echtzeit-Erkennungsvariablen enthalten können. Benutzer können Erkennungsergebnisse, Ereignisinformationen und zugehörige Erkennungsvariablen an Plattformen von Drittanbietern, Ereignis-Dashboards, Zutrittskontrollsysteme oder andere automatisierte Abläufe übertragen. Dies erhöht die Flexibilität bei der Nutzung und Darstellung von Überwachungsereignissen.
Dieses Update bietet außerdem eine tiefere Integration mit Nx Witness. Sie können QVR Face für die Gesichtserkennung einsetzen und anschließend Erkennungsereignisse und Erkennungsvariablen an ein vorhandenes Nx-Witness-System übertragen. Standorte, an denen Nx VMS bereits eingesetzt wird, können dadurch individuellere Ereignisbenachrichtigungen und Überwachungsabläufe erstellen. Dies verbessert die Systemintegration und die Effizienz der Ereignisverwaltung zusätzlich. (Die Nx-VMS-Ereignisintegration erfordert eine Version von Nx Witness VMS, die die REST Generic Event API unterstützt.)
Verbesserte Benutzererfahrung und Systemstabilität
Neben den neuen Funktionen enthält QVR Face 2.3.0 mehrere Verbesserungen an der Bedienung und den Systemmechanismen:
- Unterstützt das Erstellen von Gesichtserkennungsaufgaben, die eine Verbindung zu QVR Surveillance-Systemen mit aktivierter zweistufiger Verifizierung herstellen.
- Fügt beim manuellen Hochladen ähnlicher Fotos Benachrichtigungen hinzu, um die Profilerstellung effizienter zu gestalten und doppelte Registrierungen zu vermeiden.
- Fügt Sortieroptionen für nicht registrierte Gesichter hinzu und erleichtert dadurch die Datenverwaltung.
- Verbessert den chinesischsprachigen Suchmechanismus für eine optimierte Sucherfahrung.
Highlights dieses Updates
| Funktionskategorie | Update-Highlights |
|---|---|
| Hardwarekompatibilität | Unterstützt Grafikkarten der NVIDIA RTX-50-Serie |
| Anwendungen für Fischaugenkameras | Unterstützt die Echtzeit-Entzerrung ausgewählter Fischaugen-Bildbereiche und Gesichtserkennung |
| Profilverwaltung | Unterstützt das Hinzufügen von Profilen zu mehreren Gruppen sowie das Sortieren und Filtern nicht registrierter Gesichter und verbessert dadurch die Effizienz der Datenverwaltung |
| QVR Client-Integration | Unterstützt das Erstellen von Profilfotos aus Erkennungsschnappschüssen |
| Systemübergreifende Echtzeitbenachrichtigungen | Event URLs unterstützen Echtzeit-Erkennungsvariablen |
| Umfassende herstellerübergreifende Integration | Unterstützt das Senden von Gesichtserkennungsereignissen an Nx VMS |
| Systemstabilität | Optimiert Synchronisierungsmechanismen, Speicherkapazitätsschutz und die chinesischsprachige Suche und behebt bekannte Probleme |
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Profitieren Sie jetzt von effizienterer GPU-Beschleunigung, flexiblerer Fischaugen-Entzerrung und Gesichtserkennung, komfortablerer Datenverwaltung sowie umfassenderer systemübergreifender Ereignisintegration.
Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen: Apps-Versionshinweise | QNAP
Vielen Dank für Ihre fortgesetzte Unterstützung von QNAP und der QVR-Produktfamilie. Wir werden auch weiterhin intelligentere, stabilere und leichter integrierbare KI-Lösungen für die Videoüberwachung entwickeln.