스마트 서베일런스를 위한 얼굴 인식 기술
보안 관리 | 신분 확인 | 마스크 감지 | 온도 측정
(1시간, 1채널)
(사람당 평균 출현 시간 = 3초)
(총 19,890 명/시간)
(총 41,310 명/시간)
성능 2배
(총 77,520 명/시간)
성능 3.9배
(1시간, 1채널)
(사람당 평균 출현 시간 = 3초)
(총 17,550 명/시간)
(총 39,000 명/시간)
성능 2.2배
(총 74,100 명/시간)
성능 4.2배
(1시간, 1채널)
(사람당 평균 출현 시간 = 3초)
(총 19,890 명/시간)
(총 41,310 명/시간)
성능 2배
(총 77,520 명/시간)
성능 3.9배
(1시간, 1채널)
(사람당 평균 출현 시간 = 3초)
(총 17,550 명/시간)
(총 39,000 명/시간)
성능 2.2배
(총 74,100 명/시간)
성능 4.2배
* 비디오 해상도:1080p, 15FPS
* 얼굴 인식 프레임률: 12FPS
* FaceMe® Security 2.0.0 을 벤치마크로 사용
* 테스트 플랫폼: Xeon Silver 4214, NVIDIA RTX 2080 Ti, 128 GB 메모리, Windows 10 Enterprise LTSC
1시간, 1채널
(총 500명/시간)
(총 1,000명/시간)
1시간, 1채널
(총 500명/시간)
(총 1,000명/시간)
* 영상 해상도: 1080p, 프레임 속도: 10FPS
* FaceMe SECURITY 2.5.0을 벤치마크로 사용
* Windows 10 Pro(Core i3) 및 Win10 Enterprise, 16GB 메모리 환경에서 테스트
* 카메라 해상도는 1080p로 설정되며, 각 카메라는 초당 10프레임(FPS)으로 얼굴 인식을 실행합니다.
* 내부 테스트 결과 각 IP 카메라 비디오에서 시간당 1,000개의 얼굴이 검색되었으며 프레임당 2~3개의 얼굴과 각 카메라당 10 FPS의 성능을 보였습니다.
