
システム起動時に、エッジコンピューティングを活用したビジョンパイプラインを開始する
制限された産業地域における、許可されていない人の存在を継続的に監視する
不正な人間の検出時に、ロボットコントローラーを直ちに停止する
インシデントのテレメトリデータを安全リレーと集中ログシステムに保存する
各介入イベントの後に、ISO 10218の安全基準への適合状況を確認する

パイロットフェーズを開始する前に、すべての前提条件を満たしていることを確認します。
リアルタイムのビデオストリームの入力に必要な帯域幅が、パケット損失なしで存在することを確認します。
グリッドの変動中に、継続的な動作に必要なUPSバックアップ容量を確認します。
検出の劣化を防ぐために、周囲の光レベルを評価します。
DPIAを完了し、地域のデータ保護規制への準拠を確認します。
AIエンジン用のサポートされているセンサー仕様にカメラモデルを検証します。
デバイス認証と暗号化基準を、企業のセキュリティポリシーに合わせます。
感度と精度メトリックを調整し、検証するために、制御されたゾーンにユニットをデプロイします。
検出イベントを、アクセス制御または安全ログなどのダウンストリームのビジネスロジックにリンクします。
すべての指定された施設でシステムの健全性とパフォーマンスを監視しながら、展開をスケールアップします。
リアルタイムでの応答をミリ秒単位で保証
運用を継続するために、低いエラー閾値を維持
外部への依存なしで、継続的な監視を保証
低遅延検出とプライバシーに準拠したデータ処理のためのローカル処理ノード。
匿名化されたメタデータが、安全な方法で中央の分析ダッシュボードに送信されます。
閾値の設定と通知のルーティングを構成するための集中インターフェイス。
既存のERPまたはHRシステムとのシームレスな統合のためのRESTfulエンドポイント。
環境条件や新しい服装スタイルに合わせて、四半期ごとにモデルを更新する計画。
サイト固有のノイズレベルとオーブジェクトの隠蔽頻度に基づいて、信頼度スコアを調整します。
運用への影響を最小限に抑えるために、オフ時間中にリモートアップデートをスケジュールします。
ポリシーに従って、生のビデオフィードを自動的に削除し、メタデータのみを保持します。