Scylla AIを利用した独自の物体検出及び分類エンジンは、セキュリティインフラストラクチャを強化し、リアルタイムの状況確認を可能とします。
Scylla独自のオブジェクト検出アルゴリズムは、単一または、複数のフレームで指定された多数のオブジェクトを検出するようにトレーニングされています。検出にかかる時間は高速であり、不審な点を上げ、発見した映像を転送し、より正確に判断する事を可能とします。
オブジェクトを検出した場合、アラートが発動し、時間・場所・検出時の画像（スクリーンショット）がScyllaのウェブ、モバイル、統合されたVMSを通じて監視者に配信されます。
Scyllaの物体検出は、背景のシーンや動きに影響されません。静止しているカメラや動いているカメラからのビデオストリームの内容を正確に分類する事が出来ます。
また、一連のビデオフレームにおけるオブジェクトの動きを監視し、同じオブジェクトを複数のフレームで追跡する事で、複数の評価が可能になります。その結果、Scylla AIで提供する物体の検出と追跡の機能で、人が行う映像監視の精度と能力をさらに高めることができます。
このシステムは、多種多様な武器、遺棄物、個人用保護具を検知・識別するように訓練されています。
カメラ1台あたり1日0.1件の誤検知率を誇るScylla Gun Detection Moduleは、世界中で使用されている武器認識用AI技術の中でも最も正確で高感度なものの1つです。
検出されると、システムは即座に現場の警備担当者と警察に、映像、武器の種類、場所を知らせます。武器が隠された後も、ScyllaのAIは、接続されたすべてのカメラで犯人を追跡し、リアルタイムで状況を把握することができます。
空港における異物（FOD）は、航空会社や空港へ毎年数百万ドルの損害を与える重大な原因となります。FODはターミナルゲート、貨物エプロン、滑走路など、空港内の様々な場所で発見されることがあります。その結果、航空機の破損や負傷の恐れがあるのは言うまでもありません。航空宇宙産業は、年間40億ドルの損害を被っていると推定されます。
Scyllaの物体検出AIは、高品質のカメラからのビデオ映像を効果的に分析し、離れた場所にある様々な不審物を発見し、設定で割り当てられたすべての担当者に異物の破片がある可能性について通知を送信することができます。
独自の物体検出アルゴリズムは、放置された物体を検出し、発見された時点でセキュリティ担当者に通知することができます。そのため、必要な措置を素早く講じることができ、時間を節約することができます。
公共の場、車道、交通機関などに落ちているゴミは、環境に被害を及ぼすだけでなく損害にもつながります。ほとんどのゴミはとても小さく、従来のAIでは発見することが困難でした。しかし、Scyllaは強固な物体検出アルゴリズムを使用しているため、離れた場所にある小さな放置物やゴミを背景が動いている状態でも発見することができます。
個人用保護具の使用は、多くの産業にとって、作業者の安全を守るために最も重要なことです。しかし、完全な装備が適切に着用されていないことがしばしばあり、それが気づかないうちに安全規則違反や怪我、死亡につながることもあります。
Scyllaは、ヘルメットやマスクを含む様々な個人用保護具を検知する学習を行っています。コンプライアンス違反を起こした場合、Scyllaによって検知され、違反通知が警備担当者へ送信されます。