హన్వా విజన్ SPS-A100M AI సౌండ్ వర్గీకరణ మరియు సౌండ్ డైరెక్షన్ డిటెక్షన్
పరిచయం
కనిపించని బెదిరింపుల మధ్య ధ్వని తరచుగా విస్మరించబడుతున్నప్పటికీ శక్తివంతమైన నిఘా సాధనం. సాంప్రదాయ వీడియో నిఘా వ్యవస్థలు ఏమి జరుగుతుందో దృశ్యమానంగా సంగ్రహించడంపై దృష్టి సారించినప్పటికీ, నేటి భద్రతా వాతావరణం ధ్వని సంఘటనల రకాలను మాత్రమే కాకుండా వాటి ఖచ్చితమైన మూలాలను కూడా గుర్తించేలా అభివృద్ధి చెందింది. ప్రజా భద్రత మరియు ఆస్తి రక్షణ సరిహద్దులు విస్తరిస్తున్న కొద్దీ, నేర నివారణ మరియు వేగవంతమైన సంఘటన ప్రతిస్పందనకు సాధారణ సహాయానికి మించి దోహదపడే సామర్థ్యాన్ని ఆడియో అనలిటిక్స్ టెక్నాలజీ కలిగి ఉంది.
ఈ సందర్భంలో, హన్వా విజన్ యొక్క లోతైన అభ్యాస-ఆధారిత సౌండ్ క్లాసిఫికేషన్ టెక్నాలజీ, ముందస్తు శిక్షణ పొందిన అరుపులు మరియు గాజు పగిలిపోవడం వంటి నిర్దిష్ట ఆడియో ఈవెంట్‌లను ఖచ్చితంగా గుర్తించే తెలివైన విధులను అందిస్తుంది, ఇది తక్షణ హెచ్చరికలను ప్రేరేపిస్తుంది. ఇంకా, సౌండ్ డైరెక్షన్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ ఆడియో మూలం యొక్క స్థానాన్ని గుర్తిస్తుంది, 'శబ్దం ఏమిటి' అనే దానిపై మాత్రమే కాకుండా 'శబ్దం ఎక్కడ ఉద్భవించింది' అనే దానిపై కూడా నిర్ణయాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. ఈ రెండు సాంకేతికతలు ఇంటిగ్రేటెడ్ సిట్యుయేషనల్ అవేర్‌నెస్ సామర్థ్యాలను పెంచడానికి సినర్జిస్టిక్‌గా పనిచేస్తాయి, తదుపరి తరం భద్రతా వ్యవస్థలకు కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌ను సెట్ చేస్తాయి.
ఈ శ్వేతపత్రం ఈ సాంకేతికతలను పరిశీలిస్తుంది, విభిన్న వాతావరణాలలో సరైన అమలు మరియు ఉపయోగం కోసం ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తుంది.
AI-ఆధారిత ఆడియో విశ్లేషణ సాంకేతికత
- ధ్వని వర్గీకరణ
హన్వా విజన్ యొక్క సౌండ్ క్లాసిఫికేషన్ టెక్నాలజీ ఒక ప్రధాన లోతైన అభ్యాస నమూనాపై నిర్మించబడింది: కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN). ఈ సాంకేతికత వియుక్త ధ్వని సమాచారాన్ని స్పెక్ట్రోగ్రామ్1 అని పిలువబడే దృశ్య రూపంలోకి మార్చడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది.
స్పెక్ట్రోగ్రామ్ ఒక అకౌస్టిక్ "వేలిముద్ర"గా పనిచేస్తుంది, ఇది ఒక నిర్దిష్ట ధ్వని యొక్క ప్రత్యేకమైన నమూనాలను స్పష్టంగా ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ స్పెక్ట్రోగ్రామ్ చిత్రాలలోని సూక్ష్మమైన అకౌస్టిక్ లక్షణాలు మరియు నమూనాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడంలో మరియు గుర్తించడంలో CNN అద్భుతంగా ఉంటుంది, వీటిని మానవ చెవికి వేరు చేయడం తరచుగా కష్టం. ఈ ప్రక్రియ అరుపులు, గాజు పగలడం, కారు హారన్లు మరియు టైర్ స్కిడ్‌లు వంటి విస్తృత శ్రేణి ధ్వని సంఘటనల యొక్క ఖచ్చితమైన గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణను అనుమతిస్తుంది.
ధ్వనిని గుర్తించి వర్గీకరించిన తర్వాత, సిస్టమ్ స్వయంచాలకంగా ఆడియో స్ట్రీమ్ నుండి డేటాను సంగ్రహిస్తుంది. ఆడియో డేటా ఇప్పటికే ముందే ప్రాసెస్ చేయబడినందున మరియు sampled, వర్గీకృత ధ్వని తరువాత ఆడియో క్లిప్‌గా ఉత్పత్తి అవుతుంది file, సులభంగా డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవడానికి మరియు తిరిగి పొందడానికి మెటాడేటాతో పూర్తి చేయండిview.
ఈ సాంకేతికత ఎంపిక చేసిన హన్వా విజన్ ఉత్పత్తులలో అందుబాటులో ఉంది. - ధ్వని దిశ గుర్తింపు
హన్వా విజన్ యొక్క సౌండ్ డైరెక్షన్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ, పేర్కొన్న ఆడియో ఈవెంట్ యొక్క దిశను గుర్తించి వినియోగదారులకు తెలియజేయడం ద్వారా వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనకు మద్దతు ఇస్తుంది. రాక సమయ వ్యత్యాసాన్ని కొలవడం ద్వారా ఈ సాంకేతికత ఈ దిశను నిర్ణయిస్తుంది.
భౌతికంగా వేరు చేయబడిన బహుళ మైక్రోఫోన్‌లను చేరుకున్నప్పుడు ధ్వని సంకేతం యొక్క (TDoA).
TDoA అల్గోరిథం, ధ్వని ప్రతి మైక్రోఫోన్‌ను చేరుకోవడానికి పట్టే సమయంలో దశ వ్యత్యాసాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, తద్వారా మూలానికి వాస్తవ దూరాన్ని అంచనా వేస్తుంది. ఈ సమాచారం తరువాత ధ్వని మూలం యొక్క కోణాన్ని లెక్కించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. చిత్రం 1లో చూపిన విధంగా, వృత్తంలో అమర్చబడిన మైక్రోఫోన్‌లతో (MIC1,MIC2,MIC3,MIC4) బహుళ-మైక్రోఫోన్ వ్యవస్థ ధ్వని మూలం మరియు ప్రతి మైక్రోఫోన్ మధ్య దూర వ్యత్యాసాలను (d1,d2,d3,d4) నిర్ణయించగలదు. ఈ దూర వ్యత్యాసాల ఆధారంగా రాక సమయ వ్యత్యాసాన్ని లెక్కించడం TDoA అల్గోరిథం యొక్క ప్రధాన అంశం.
రెండు మైక్రోఫోన్ల వద్ద (గోధుమ మరియు నీలం తరంగ రూపాలు) ధ్వని సంకేతం రాకలో సమయ వ్యత్యాసాన్ని (τij) చిత్రం 2 దృశ్యమానంగా ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ రాక సమయ వ్యత్యాసాలను ఖచ్చితంగా కొలవడం ద్వారా, వ్యవస్థ ధ్వని మూలం యొక్క దిశను ఖచ్చితంగా త్రిభుజాకారంగా చేయగలదు. 
ధ్వని దిశ గుర్తింపు ప్రక్రియ నాలుగు ప్రధాన దశలుగా విభజించబడింది:
- సిగ్నల్ సేకరణ: బహుళ మైక్రోఫోన్ల ద్వారా ఏకకాలంలో ధ్వని సంకేతాలను సేకరించండి.
- సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్: సేకరించిన సిగ్నల్‌లను ప్రత్యేక అల్గోరిథం ఉపయోగించి విశ్లేషించండి.
- దిశ అంచనా: ప్రాసెస్ చేయబడిన సిగ్నల్ ఆధారంగా ధ్వని దిశను అంచనా వేయండి.
- ఫలిత అవుట్‌పుట్: చివరిగా గుర్తించబడిన దిశను బేరింగ్ కోణంగా ప్రదర్శించండి.
ఈ సాంకేతికత ఆడియో బీకాన్ (SPS-A100M) మరియు కొన్ని Wisenet 9 SoC-అమర్చబడిన కెమెరాలు వంటి బహుళ మైక్రోఫోన్‌లకు మద్దతు ఇచ్చే హన్వా విజన్ ఉత్పత్తులలో అందుబాటులో ఉంది.
ఇన్‌స్టాలేషన్ మరియు ఎన్విరాన్‌మెంట్: ఎ గైడ్ టు ఆప్టిమల్ పెర్ఫార్మెన్స్
హన్వా విజన్ యొక్క AI ఆడియో సొల్యూషన్ యొక్క ప్రభావం దాని ఇన్‌స్టాలేషన్ వాతావరణంతో దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. కింది అంశాలను చురుకుగా పరిగణించడం ద్వారా, మీరు సిస్టమ్ సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవచ్చు మరియు స్థిరమైన పనితీరును నిర్ధారించుకోవచ్చు.
సరైన సంస్థాపనా స్థానాన్ని ఎంచుకోవడం
విశ్వసనీయ ధ్వని వర్గీకరణ మరియు దిశ గుర్తింపు పనితీరు కోసం, ఈ క్రింది పరిస్థితులు సిఫార్సు చేయబడ్డాయి:
ధ్వని వర్గీకరణ: ఉత్పత్తి మరియు ధ్వని మూలం మధ్య దూరం కనీసం 2 మీటర్లు ఉన్నప్పుడు ఈ వ్యవస్థ అత్యంత విశ్వసనీయంగా పనిచేస్తుంది. ఈ దూరం ధ్వని మూలం యొక్క ఎత్తుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. దూరం చాలా దగ్గరగా ఉంటే (2 మీటర్ల లోపల), చప్పట్లు కొట్టడం వంటి తక్కువ వాల్యూమ్ ధ్వని కూడా చాలా బిగ్గరగా మారవచ్చు, ఇది తప్పుడు పాజిటివ్‌లకు దారితీస్తుంది. ఇండోర్ సెట్టింగ్‌లో సీలింగ్ ఇన్‌స్టాలేషన్ ధ్వని వర్గీకరణకు అనువైన పద్ధతి ఎందుకంటే ఇది శబ్ద ప్రతిబింబాలను తగ్గిస్తుంది మరియు విస్తృత ప్రాంతంలో ఏకరీతి ధ్వని గుర్తింపును అనుమతిస్తుంది.
ధ్వని దిశ గుర్తింపు: ఖచ్చితమైన దిశ గుర్తింపు కోసం, కనీసం 6.0 మీటర్ల వెడల్పు మరియు 6.0 మీటర్ల పొడవు గల కనీసం స్థలం సిఫార్సు చేయబడింది. ఇది ధ్వని ప్రతిబింబాలు మరియు ప్రతిధ్వని ప్రభావాలను తగ్గిస్తుంది మరియు బహుళ మైక్రోఫోన్ల మధ్య సిగ్నల్ విశ్లేషణకు తగినంత స్థలాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. 
సరైన దూరం మరియు సంఘటన కోణాన్ని నిర్వహించడం: ఈవెంట్ ధ్వని మూలం మరియు ఉత్పత్తి మధ్య దూరం మరియు కోణం గుర్తింపు ఖచ్చితత్వానికి కీలకం. ఈవెంట్ ధ్వని సంఘటన కోణం చాలా పెద్దదిగా (20 ∘ కంటే ఎక్కువగా) ఉంటే లేదా దూరం చాలా తక్కువగా ఉంటే, గుర్తింపు ఖచ్చితత్వం తగ్గవచ్చు. దిగువ పట్టిక ఉత్పత్తి యొక్క ఇన్‌స్టాలేషన్ ఎత్తు ఆధారంగా సిఫార్సు చేయబడిన కనీస దూరాలను అందిస్తుంది.
| ఉత్పత్తి సంస్థాపన ఎత్తు | కనిష్ట దిశ గుర్తింపు దూరం |
| 2.3మీ | ≥ 2.2మీ |
| 2.5మీ | ≥ 2.7మీ |
| 2.7మీ | ≥ 3.3మీ |
| 2.9మీ | ≥ 3.8మీ |
| 3.1మీ | ≥ 4.4మీ |
| 3.3మీ | ≥ 4.9మీ |
| 3.5మీ | ≥ 5.5మీ |
| 3.8మీ | ≥ 6.3మీ |
| 4m | ≥ 6.9మీ |
| 5m | ≥ 9.6మీ |
స్పష్టమైన ధ్వని మార్గాన్ని నిర్ధారించడం: ధ్వని మూలం మరియు ఉత్పత్తి మధ్య గోడలు, గాజు లేదా మందపాటి కర్టెన్లు వంటి భౌతిక అడ్డంకులు సిగ్నల్‌ను బలహీనపరచవచ్చు లేదా వక్రీకరించవచ్చు. గరిష్ట పనితీరును సాధించడానికి, ధ్వని కోసం స్పష్టమైన, ప్రత్యక్ష మార్గాన్ని నిర్ధారించుకోండి.
ప్రభావవంతమైన ధ్వని గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణ కోసం పర్యావరణ విశ్లేషణ
ఖచ్చితమైన ధ్వని గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణ కోసం, కింది ధ్వని పరిస్థితులు మరియు చుట్టుపక్కల పర్యావరణ కారకాలను పరిగణించండి.
| ధ్వని రకం | dB థ్రెషోల్డ్ | అంచనా వేసిన దూరం |
| అరుస్తూ | >70dB | 2మీ~20మీ |
| గాజు పగలడం, కారు హారన్లు, టైర్లు జారడం | >80dB | 2మీ~16మీ |
ఉదాహరణకుample, ఒక అరుపు ధ్వనిని దాని వాల్యూమ్ 70dB కంటే ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు ఖచ్చితంగా వర్గీకరించవచ్చు మరియు దిశాత్మకంగా గుర్తించవచ్చు. ఈవెంట్ ధ్వని వాల్యూమ్ చుట్టుపక్కల నేపథ్య శబ్దం కంటే కూడా గణనీయంగా బిగ్గరగా ఉండాలి (సిఫార్సు చేయబడింది: కనీసం 30dB బిగ్గరగా). ఖచ్చితమైన కొలత మరియు వర్గీకరణ కోసం, నేపథ్య శబ్దం ఆదర్శంగా 60dB మించకూడదు, ఇది ఈవెంట్ మరియు పరిసర శబ్దం మధ్య స్పష్టమైన వ్యత్యాసాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
పరిసర శబ్దం పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది కాబట్టి, ఈ క్రింది వాటిని ముందుగానే విశ్లేషించడం మంచి పద్ధతి:
- బహిరంగ వాతావరణాలు: సహజ శబ్దాలు (గాలి, వర్షం, ఉరుములు) మరియు కృత్రిమ శబ్దాలు (ట్రాఫిక్, ప్రభావాలు, కారు కుదుపులు) గురించి తెలుసుకోండి. ఊహించలేని వాతావరణాలలో, సమగ్ర విశ్లేషణ మీకు సరైన ఇన్‌స్టాలేషన్ స్థానాన్ని ఎంచుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
- ఇండోర్ వాతావరణాలు: ధ్వని ప్రతిబింబాలు మరియు ప్రతిధ్వనులు పదార్థాలు (గోడలు, పైకప్పులు, అంతస్తులు) మరియు గది పరిమాణంపై ఆధారపడి గణనీయంగా ఉంటాయి. బెలూన్ పగిలిపోవడం లేదా బరువైన పెట్టెను పడవేయడం వంటి లక్ష్య సంఘటనకు సమానమైన శబ్దాలు తప్పుడు అలారాలకు దారితీసే ప్రతిధ్వనిని సృష్టించగలవు. ఇన్‌స్టాలేషన్ ఇండోర్ స్థలం యొక్క ధ్వని లక్షణాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
ధ్వని వర్గీకరణ dB థ్రెషోల్డ్‌లను కాన్ఫిగర్ చేయడం
సౌండ్ క్లాసిఫికేషన్ ఫంక్షన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, మీరు మీ నిర్దిష్ట వాతావరణానికి అనుగుణంగా dB థ్రెషోల్డ్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు.
- ధ్వనించే వాతావరణంలో, తప్పుడు అలారాలను తగ్గించడానికి థ్రెషోల్డ్‌ను ఎక్కువగా సెట్ చేయండి.
- సంఘటనలు సూక్ష్మంగా ఉండే నిశ్శబ్ద వాతావరణంలో, ముఖ్యమైన హెచ్చరికలను కోల్పోకుండా ఉండటానికి థ్రెషోల్డ్‌ను తక్కువగా సెట్ చేయండి.
- సగటు నేపథ్య శబ్దం dBని తనిఖీ చేసిన తర్వాత, ఆ సగటు కంటే కనీసం 55dB ఎక్కువ థ్రెషోల్డ్‌ను సెట్ చేయాలని సిఫార్సు చేయబడింది.
చిత్రం 6లో చూపిన విధంగా, dB థ్రెషోల్డ్‌ను స్లయిడర్ లేదా నంబర్ ఇన్‌పుట్ ఫీల్డ్‌ని ఉపయోగించి అకారణంగా సర్దుబాటు చేయవచ్చు, ఇది రియల్-టైమ్ డిటెక్షన్ సెన్సిటివిటీని నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. గ్రాఫ్ దృశ్యమానంగా కాలక్రమేణా ధ్వని dBలో మార్పును (నలుపు రేఖ) మరియు కాన్ఫిగర్ చేయబడిన థ్రెషోల్డ్ (బూడిద రేఖ)ను సూచిస్తుంది, ఇది సౌండ్ ఈవెంట్ (నారింజ శిఖరం) థ్రెషోల్డ్‌ను అధిగమించినప్పుడు చూడటం సులభం చేస్తుంది.
ధ్వని దిశ అమరిక మరియు వ్యవస్థ ఆకృతీకరణ
హన్వా విజన్ ఉత్పత్తులు ఈవెంట్‌లను ఆడియో క్లిప్‌లుగా అందిస్తాయి, వీటిలో ధ్వని వర్గీకరణ మరియు దిశ గుర్తింపు ఫలితాలు రెండూ ఉంటాయి.
చిత్రం 7లో చూపిన విధంగా, ధ్వని వర్గీకరణ ఫలితం దిగువన ఒక సహజమైన చిహ్నంతో ప్రదర్శించబడుతుంది, ధ్వని దిశ గుర్తింపు ఫలితంతో పాటు. 'దిశ (N+301.8∘)' అంటే ధ్వని మూలం ఉత్తరం (N) నుండి సవ్యదిశలో 301.8∘ దూరంలో ఉంది.
'కాన్ఫిడెన్స్ (0.74)' విలువ 74% కాన్ఫిడెన్స్ స్థాయిని సూచిస్తుంది. ఇది, ధ్వని పీడన స్థాయి (52dB) తో పాటు, వినియోగదారులు పరిస్థితిని ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి మరియు త్వరగా స్పందించడానికి సహాయపడుతుంది.
సిస్టమ్ యొక్క ధ్వని దిశ సమాచారం కాలక్రమేణా లేదా ఇన్‌స్టాలేషన్ కారణంగా నిజమైన ఉత్తరం నుండి వైదొలగవచ్చు. ఖచ్చితమైన దిశ సమాచారం చాలా అవసరం కాబట్టి, అవసరమైన విధంగా ఉత్తర సూచన బిందువును క్రమాంకనం చేయడం ముఖ్యం. ఇది మూడు పద్ధతుల్లో ఒకదాన్ని ఉపయోగించి చేయవచ్చు:
- దిక్సూచి సూచించినట్లుగా ఉత్పత్తిని ఉత్తరం వైపు చూసేలా ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.
- ఉత్పత్తి మెనులో, [సిస్టమ్] > [ఉత్పత్తి సమాచారం] > [మౌంటింగ్ మోడ్] కు నావిగేట్ చేయండి మరియు దిక్సూచి ఉత్తరం నుండి కెమెరా రిఫరెన్స్ పాయింట్ వరకు సవ్యదిశలో కొలిచిన కోణాన్ని నేరుగా నమోదు చేయండి.
- మరింత సౌకర్యవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన ప్రారంభ సెటప్ కోసం Wisenet ఇన్‌స్టాలేషన్ టూల్‌లో చేర్చబడిన దిక్సూచి ఫీచర్‌ను ఉపయోగించండి.
సంక్లిష్టమైన శబ్ద వాతావరణాల కోసం చిట్కాలు
- సంక్లిష్టమైన శబ్ద వాతావరణాలు: బహుళ ఏకకాల శబ్దాలు ఉన్న వాతావరణంలో, AI మోడల్ వాటిని ఒకే ధ్వనిగా వర్గీకరించవచ్చు లేదా తప్పుగా వర్గీకరించవచ్చు. ఇది సహజ దృగ్విషయం; సిస్టమ్ అందించిన సమాచారం యొక్క సమగ్ర విశ్లేషణ ఖచ్చితమైన పరిస్థితుల అవగాహనను నిర్ధారించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఖచ్చితమైన అలారాలకు పర్యావరణ విశ్లేషణ: ధ్వని వర్గీకరణ నమూనా ఈవెంట్ శబ్దాలకు సమానమైన శబ్దాలకు అలారాలను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు కానీ వర్గీకరణ వర్గాలలో లేనివి - లోహ వస్తువుల ఘర్షణ, జంతువుల అరుపులు, సంగీత వాయిద్యాలు లేదా ఇతర ఆకస్మిక, శక్తివంతమైన శబ్దాలు వంటివి. మోడల్ యొక్క ఈ లక్షణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం వలన మీరు ఈ అసాధారణ శబ్దాల నుండి అలారాలను ఊహించి సిద్ధం చేసుకోవచ్చు, అనవసరమైన గందరగోళాన్ని సమర్థవంతంగా తగ్గిస్తుంది.
తీర్మానం
దృశ్య పరిశీలన పరిమితులను దాటి ముందుకు సాగడం ద్వారా, హన్వా విజన్ యొక్క AI ఆడియో సొల్యూషన్ ధ్వనిని తెలివిగా విశ్లేషించే నిజంగా సమగ్రమైన ముందస్తు హెచ్చరిక వ్యవస్థను సృష్టిస్తుంది.
ఈ శ్వేతపత్రం ఒక ఆచరణాత్మక మార్గదర్శిగా పనిచేస్తుంది, మీ నిర్దిష్ట వాతావరణానికి సాంకేతికతను అమలు చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మీకు అధికారం ఇస్తుంది - ప్రారంభ సంస్థాపన నుండి గరిష్ట పనితీరు కోసం ఫైన్-ట్యూనింగ్ వరకు.
భద్రతా సవాళ్లు అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, హన్వా విజన్ తన ఆడియో విశ్లేషణ సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేసుకోవడానికి కట్టుబడి ఉంది, ఏ పరిస్థితిలోనైనా మరింత స్థిరమైన, సమర్థవంతమైన మరియు చురుకైన భద్రతా అనుభవాన్ని అందిస్తుంది.
హన్వా విజన్
- 13488 హన్వా విజన్ ఆర్ అండ్ డి సెంటర్,
- 6 పాంగ్యో-రో 319-గిల్, బుండాంగ్-గు, సియోంగ్నామ్-సి, జియోంగ్గి-డో, కొరియా www.HanwhaVision.com
- కాపీరైట్ ⓒ 2025 హన్వా విజన్. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది.
పత్రాలు / వనరులు
 |
హన్వా విజన్ SPS-A100M AI సౌండ్ వర్గీకరణ మరియు సౌండ్ డైరెక్షన్ డిటెక్షన్ [pdf] యజమాని మాన్యువల్ SPS-A100M AI సౌండ్ వర్గీకరణ మరియు ధ్వని దిశ గుర్తింపు, SPS-A100M, AI సౌండ్ వర్గీకరణ మరియు ధ్వని దిశ గుర్తింపు, వర్గీకరణ మరియు ధ్వని దిశ గుర్తింపు, ధ్వని దిశ గుర్తింపు, దిశ గుర్తింపు, గుర్తింపు |