Left and Removed Item Detection

Les colis suspects ou les objets volés sont identifiés

Left and Removed Item Detection s’appuie sur l’analyse vidéo par Symphony de Senstar pour détecter la présence d’objets statiques dans le champ de vision. Optimisée pour les environnements intérieurs, l’analyse identifie les objets nouveaux ou manquants. Elle est également utilisée pour renforcer la sécurité des lieux publics, comme le métro ou les centres commerciaux, en identifiant les objets (p. ex. valises ou sacs) qui ne doivent pas être laissés sans surveillance. Chaque objet dispose de caractéristiques qui lui sont propres, et les entreprises utilisent ces données pour différencier des stocks ou équipements manquants des opérations commerciales habituelles.
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Détection de colis suspects

Tout colis abandonné dans une zone publique constitue une menace potentielle pour la sécurité. Si la détection automatique et quasi instantanée permet au personnel de sécurité de réagir rapidement, elle propose également de conserver une séquence vidéo avec chronologie des faits pour enquête.

Détection d’articles manquants

Les entreprises utilisent la fonction de détection d’articles manquants pour identifier les vols de produits immobiles, tels que du stock et des équipements matériels. L’analyse respecte un programme pour éviter que des alarmes ne se déclenchent de manière intempestive pendant le fonctionnement normal de l’entreprise.

Des issues de secours toujours dégagées

Le personnel de sécurité est immédiatement averti en cas d’issues de secours bloquées par des caisses ou d’autres objets.

Facilite la logistique et le contrôle qualité

L’arrivée et le départ de colis des quais de chargement sont détectés. Ainsi, les registres de livraison / expédition et séquences vidéo sont reliés pour faciliter la lutte contre le vol et renforcer le contrôle qualité.

Horaires et dimensions pré-configurés

Entrer les dimensions de l’objet, ainsi que son heure de dépôt ou de retrait, réduit les fausses alertes. Par exemple, il est possible d’optimiser l’analyse pour détecter les sacs abandonnés dans une station de métro tout en ignorant les objets plus volumineux comme une machine de nettoyage des sols en stationnement.

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