A Agatha é uma solução avançada de monitoramento e segurança que utiliza Inteligência Artificial para detectar e identificar anomalias em ambientes monitorados por câmeras. Capaz de aprender padrões normais de comportamento, ela identifica movimentos suspeitos, objetos em locais incomuns e atividades potencialmente perigosas. A Agatha utiliza uma combinação avançada de técnicas de Inteligência Artificial, integrando Visão Computacional, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Estes algoritmos permitem analisar, interpretar imagens e vídeos em tempo real, oferecendo soluções precisas para monitoramento e detecção de anomalias. A integração dessas tecnologias garante uma maior eficiência na interpretação de padrões visuais complexos, resultando em uma detecção mais robusta de eventos em diversos cenários, como ambientes urbanos, industriais, e fluxos de veículos.

Falhas na geração de vídeo ou imagens podem ocorrer devido a instabilidades no link de internet, que afetam o envio dessas mídias em alguns casos de anomalias. Mesmo que o vídeo ou imagem não sejam gerados, o sistema continua a reportar a anomalia para integração normalmente. Para resolver, recomendamos acessar o link ao vivo das câmeras ou revisar as gravações no DVR para análise de risco. Caso o problema persista, entre em contato com nossa equipe de suporte.

Ajustando a sensibilidade de detecção no sistema. Entre em contato com nosso time técnico para calibrar as configurações para cada câmera ou região monitorada, adaptando o sistema ao ambiente específico. Caso o problema persista, entre em contato com a equipe de suporte para realizar ajustes mais avançados e otimizar o sistema de acordo com as necessidades e características específicas do local monitorado.

Falsos positivos em sistemas de Inteligência Artificial ocorrem quando o sistema identifica um evento como anômalo ou irregular, mas que na verdade não representa uma ameaça real. Isso pode acontecer por diversos fatores, como a movimentação de objetos irrelevantes (folhas, sombras, animais) ou configurações inadequadas de sensibilidade. Ajustar esses parâmetros é essencial para garantir que o sistema opere com precisão e reduza a quantidade de alertas desnecessários, melhorando a eficiência. Fatores adicionais, como iluminação inadequada, objetos em movimento frequente, ou câmeras mal posicionadas, também podem aumentar a ocorrência de falsos positivos. Portanto, é crucial garantir uma configuração correta, com câmeras posicionadas adequadamente e ajustes conforme o ambiente para melhorar a acurácia das detecções.

O tempo de aprendizado varia devido à complexidade dos novos dados e padrões que estão sendo processados pela rede neural, assegurando que o sistema se adapte corretamente às novas configurações. Todo novo ensinamento no sistema Agatha pode levar entre 48 a 72 horas para ser totalmente incorporado à rede neural. Isso garante que o sistema aprenda com precisão os novos padrões de comportamento.

Os dados e vídeos de alertas são armazenados na plataforma Agatha por 48 horas. Imagens que não geram alertas são deletadas após 5 minutos, em conformidade com a LGPD. Após esse prazo, não é possível realizar análises dessas imagens. Importante destacar que, diferente de um vídeo analítico parametrizado, novos ensinamentos podem levar entre 48 a 72 horas para serem incorporados na rede neural da Agatha.

A Agatha pode ser implantada de três formas: 100% na Noleak Cloud, Híbrido (parte on-premise e parte na Cloud), ou 100% On-Premises. Como funciona a implantação 100% na Noleak Cloud? Neste caso, todo o processamento é feito dentro do ambiente Noleak Cloud, bastando o cliente fornecer os links RTSPs para as câmeras. Não há necessidade de hardware adicional ou local. Útil para menos de 100 câmeras. Como funciona o modelo Híbrido? No modelo Híbrido, parte do sistema é instalada localmente (on-premise), com o módulo de percepção visual (Noleak Eye) operando no local. Simultaneamente, a detecção de anomalias é reforçada na cloud Agatha. Nenhum vídeo sai das instalações do cliente, apenas os dados processados que não contêm informações sensíveis, como vídeo ou imagens. Esse modelo requer um servidor intermediário com GPU, que deve ser adquirido e instalado pelo cliente para operar o sistema de forma eficiente. Como funciona a implantação 100% On-Premises? Todo o sistema é implantado dentro da infraestrutura do cliente, exigindo um cluster de no mínimo 5 servidores para o Agatha e servidores Eye conforme o número de câmeras. Quais são os requisitos de hardware para On-Premises? Consulte nossa ficha técnica para obter informações sobre os hardwares e capacidades das câmeras necessárias para cada modelo.

A Agatha é compatível com a maioria das câmeras do mercado, desde que atendam aos requisitos mínimos de protocolos e formatos de vídeo compatíveis. Para funcionar adequadamente, as câmeras/encoders devem suportar os seguintes protocolos e codecs: HTTP/HTTPS: MJPEG RTSP UDP: H.264 RTSP UDP multicast: H.264 RTMP UDP: H.265 RTSP TCP: H.264 RTMP: H.264 HLS/HLS-TLS: H.264 DASH-IF: H.264 Essa compatibilidade garante flexibilidade e eficiência no monitoramento, independentemente da infraestrutura existente.

Para o Acesso Direto Cloud de Câmeras/NVR, utilizamos a porta 554 (ou outra dependendo do NAT) para protocolos HTTP/RTSP/RTMP/TCP/UDP. No acesso à Cloud Agatha Web, a porta padrão é 443 com o protocolo HTTPS. As portas de integração variam de acordo com o NAT, utilizando os protocolos TCP/UDP. Para envio de metadados à Agatha Cloud, usamos as portas 6660-6669, com suporte para todos os protocolos. Caso sua rede tenha bloqueio de portas, é necessário liberar os IPs utilizados pela Noleak para acesso à RTSP e envio de alertas. Uma lista atualizada automaticamente de IPs é disponibilizada.

Agatha opera com as seguintes especificações mínimas e recomendadas: Resolução: Mínimo: 704x480 (4CIF) Recomendado: 1280x720 Máximo: 1280x720 Frame Rate (FPS): Mínimo: 1 Recomendado: 3 a 5 Máximo: 10 Bitrate (kbps): Mínimo: 512 Recomendado: 512 a 1024 Máximo: 2048 Observações: O bitrate pode variar conforme a velocidade de upload disponível, influenciando a detecção de frames. Resoluções/bitrates mais baixos requerem que o objeto esteja mais próximo e livre de oclusões. Bitrates e resoluções variáveis não são suportados, afetando a qualidade de detecção. →Lista atualizada automaticamente: Link da lista

Neste caso, todo o processamento é feito dentro do ambiente Noleak Cloud, bastando o cliente fornecer os links RTSPs para as câmeras. Não há necessidade de hardware adicional ou local. Útil para menos de 100 câmeras.

A integração IoT da Agatha permite acionar dispositivos IoT automaticamente, como Sonoff, MIR e Commbox, através de chamadas GET ou POST para uma URL específica. Como funciona o envio de requisições POST/GET? É possível adicionar parâmetros da requisição no corpo e cabeçalho, enviando tokens e dados de autenticação diretamente na chamada. Quais são os requisitos para a integração? Todos os tokens e parâmetros de autenticação devem ser enviados na mesma requisição. Não é suportada pré-autenticação em mensagens separadas.

Sim, a Agatha permite a integração com uma variedade de dispositivos de segurança, como sensores e controles de acesso, além de sistemas IoT como Sonoff, MIR e Commbox. A integração é realizada por meio de chamadas GET/POST, permitindo automação de ações de segurança. É importante garantir que todos os parâmetros de autenticação sejam enviados na mesma requisição, sem a necessidade de pré-autenticação em mensagens separadas. Todas as integrações possuem o envio de eventos.

As câmeras devem ser instaladas a uma altura mínima de 2,8 metros do solo, o que é ideal para áreas externas e grandes ambientes internos. Elas podem ser inclinadas em até 30° da horizontal para garantir a captura ideal de imagens. Além disso, é fundamental que as câmeras sejam montadas em uma superfície estável para minimizar vibrações e movimentos, garantindo imagens nítidas e precisas para o correto funcionamento da Agatha.

O campo de visão deve estar nivelado com o horizonte para capturar as imagens de forma adequada. Para melhor detecção, os objetos devem estar em movimento paralelo à câmera. Não recomendamos a detecção de objetos que se movem diretamente na direção da câmera (a favor ou contra).

Qualquer objeto deve ocupar no mínimo 20% do tamanho da imagem para ser corretamente reconhecido. O objeto deve estar integralmente dentro do campo de visão da câmera para garantir uma detecção precisa.

Verifique as configurações de aprendizado, certifique-se de que a câmera está corretamente posicionada e que os horários e dias estão ajustados conforme sua necessidade. Caso o problema persista, entre em contato com o suporte técnico.

A Agatha Assist é uma funcionalidade que permite configurar e ensinar a detecção de anomalias para câmeras de segurança. Ela utiliza inteligência artificial para identificar comportamentos ou eventos fora do padrão previamente definidos pelo usuário. Como funciona o processo de ensinamento? O usuário pode adicionar regras e configurações específicas para ensinar o sistema a reconhecer anomalias em diferentes contextos, horários ou dias da semana. O sistema aprende com essas instruções e as aplica automaticamente nas câmeras configuradas. Quais tipos de anomalias posso configurar? Você pode configurar anomalias relacionadas a movimentação, presença de objetos ou qualquer outro evento monitorado pela câmera que seja relevante para sua operação. Posso configurar diferentes regras para diferentes horários ou dias? Sim, o Agatha Assist permite criar regras específicas baseadas em horários e dias da semana, garantindo maior flexibilidade. Preciso ter conhecimentos técnicos avançados para usar o Agatha Assist? Não, o sistema foi desenvolvido para ser intuitivo e amigável. Caso tenha dúvidas, consulte o manual ou entre em contato com o suporte.

Sim, é possível. Basta utilizar a opção Agatha Assist, que permite replicar as configurações de aprendizado para outras câmeras de forma prática e eficiente, economizando tempo e garantindo consistência no monitoramento.

A opção de Auto-Ensino permite personalizar o comportamento da Agatha de acordo com suas necessidades específicas. Com ela, você pode ajustar os parâmetros de detecção e monitoramento para cada câmera de forma intuitiva. Dentro dessa opção, você pode escolher entre utilizar texto livre ou o Agatha Assist, tornando o processo de configuração ainda mais flexível e adaptável.

Para adicionar um novo ensinamento em uma câmera clique em “ ADICIONAR APRENDIZADO”. Cada aprendizado representa um conjunto de regras e condições que a Agatha irá seguir. Para configurar os parâmetros, siga as instruções: Anomalia Esse campo permite selecionar os diferentes tipos de anomalias ou configurações específicas que o sistema Agatha pode monitorar e alertar. Ele é usado para definir quais eventos o sistema deve identificar, ajudando a personalizar o monitoramento de acordo com as necessidades do ambiente. Atenção: Para cada ensinamento, você pode selecionar apenas uma anomalia por vez. Caso deseje configurar mais anomalias, clique na opção "ADICIONAR APRENDIZADO" para incluir novas regras de monitoramento. Isso permite que você personalize o comportamento do sistema, adicionando quantas anomalias forem necessárias para atender às suas necessidades específicas de monitoramento e segurança. Lembre-se de revisar cada ensinamento configurado para garantir que todas as condições estejam corretamente ajustadas. Tipos de Anomalias: Veículos Identificação de veículos em locais incomuns ou parados por períodos prolongados. Detecção de dupla passagem ou movimentação em direção incomum. Monitoramento específico de motos e bicicletas. Pessoas Detecção de pessoas em locais não autorizados ou por tempo prolongado. Identificação de aglomerações (2, 3, 4 ou mais pessoas) ou ausência de pessoas. Eventos específicos, como pessoas próximas a empilhadeiras ou em regiões de PDV (Ponto de Venda) sem transações. Objetos Detecção de objetos em locais específicos ou ausência de objetos importantes. Alterações na Câmera Monitoramento para alterações na imagem capturada pela câmera (e.g., obstruções ou movimentações na lente). Configurações Adicionais Envio de alertas de status para integração com outros sistemas. Dias da Semana Selecione os dias da semana em que o aprendizado estará ativo. Essa opção permite escolher quantos dias forem necessários, garantindo flexibilidade na configuração de acordo com suas necessidades. Você pode utilizar a opção “Semana Toda” para monitoramento contínuo. Horários Defina o horário durante o qual a detecção de anomalias estará ativa. Essa opção permite escolher todos os horário que forem necessários. Utilize “Dia todo” para monitoramento contínuo. Regiões O campo Regiões permite que o usuário desenhe manualmente a Região de Interesse na imagem capturada pela câmera. Essa funcionalidade é essencial para definir as áreas específicas que a inteligência artificial deve monitorar para identificar anomalias. Com isso, é possível focar apenas nas partes relevantes da imagem, otimizando a detecção e evitando alertas desnecessários em regiões não importantes. Valor Personalizado O campo de Valor Personalizado permite configurar parâmetros específicos para o monitoramento e detecção de anomalias, garantindo maior precisão e flexibilidade no sistema. Esses valores determinam condições que o sistema deve observar, como: Quantidade de objetos: Define o número mínimo de objetos detectados para gerar uma ação ou alerta. Tempo: Estabelece intervalos de tempo para eventos ou permanência de objetos na área monitorada. Tamanho: Configura o tamanho mínimo de objetos em relação ao campo de visão da câmera, como 80% ou 90%. Direção: Específica o movimento dos objetos (esquerda, direita, acima, abaixo, parado ou todas as direções). Status de câmera: Permite monitorar e reagir a condições específicas do status da câmera. Severidade O campo Severidade permite definir o nível de importância ou criticidade associado a uma anomalia detectada pelo sistema. Essa configuração ajuda a priorizar as ações ou alertas gerados, garantindo que situações mais graves sejam tratadas com maior urgência. Opções Disponíveis: Alto: Indica uma anomalia de alta criticidade que exige ação imediata. Médio: Refere-se a anomalias de prioridade intermediária, que requerem atenção, mas não são urgentes. Baixo: Define anomalias de baixa importância, geralmente para monitoramento ou registro. Anomalia: Classifica a situação como uma anomalia genérica, sem especificar um nível de gravidade. Desativar alerta: Desativa o alerta para a anomalia configurada, indicando que ela não deve gerar notificações ou ações. Precisão O campo Precisão permite configurar o nível de confiabilidade necessário para que a Agatha identifique uma anomalia. Esse campo é expresso em percentual (%) e determina o quanto o sistema deve estar confiante em uma detecção antes de emitir um alerta. Como Funciona: Configuração: Você pode ajustar o valor de precisão de acordo com suas necessidades. Por exemplo, ao definir um valor mais alto (como 80%), o sistema só considerará uma anomalia válida se a confiança do modelo na detecção for igual ou superior a 80%. Valores mais baixos (como 70%) tornam o sistema mais permissivo, mas podem gerar mais falsos positivos. Impacto: Um valor de precisão mais alto reduz o número de alertas falsos, mas pode deixar de detectar algumas anomalias menos evidentes. Já um valor mais baixo aumenta a sensibilidade do sistema, mas pode gerar mais alertas desnecessários. Quando Usar: Alta Precisão (ex.: 80-95%): Recomendado para ambientes onde é fundamental evitar falsos alertas, como em operações críticas ou locais com alto volume de atividades. Baixa Precisão (ex.: 60-70%): Adequado para cenários em que a detecção inicial é mais importante e os alertas podem ser revisados posteriormente. Dica: Ajuste o valor de precisão conforme o contexto monitorado, testando diferentes configurações para encontrar o equilíbrio ideal entre sensibilidade e confiabilidade no sistema.

A Agatha é uma solução avançada de monitoramento e segurança que utiliza Inteligência Artificial para detectar e identificar anomalias em ambientes monitorados por câmeras. Capaz de aprender padrões normais de comportamento, ela identifica movimentos suspeitos, objetos em locais incomuns e atividades potencialmente perigosas. A Agatha utiliza uma combinação avançada de técnicas de Inteligência Artificial, integrando Visão Computacional, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Estes algoritmos permitem analisar, interpretar imagens e vídeos em tempo real, oferecendo soluções precisas para monitoramento e detecção de anomalias. A integração dessas tecnologias garante uma maior eficiência na interpretação de padrões visuais complexos, resultando em uma detecção mais robusta de eventos em diversos cenários, como ambientes urbanos, industriais, e fluxos de veículos.

Falhas na geração de vídeo ou imagens podem ocorrer devido a instabilidades no link de internet, que afetam o envio dessas mídias em alguns casos de anomalias. Mesmo que o vídeo ou imagem não sejam gerados, o sistema continua a reportar a anomalia para integração normalmente. Para resolver, recomendamos acessar o link ao vivo das câmeras ou revisar as gravações no DVR para análise de risco. Caso o problema persista, entre em contato com nossa equipe de suporte.

Ajustando a sensibilidade de detecção no sistema. Entre em contato com nosso time técnico para calibrar as configurações para cada câmera ou região monitorada, adaptando o sistema ao ambiente específico. Caso o problema persista, entre em contato com a equipe de suporte para realizar ajustes mais avançados e otimizar o sistema de acordo com as necessidades e características específicas do local monitorado.

Falsos positivos em sistemas de Inteligência Artificial ocorrem quando o sistema identifica um evento como anômalo ou irregular, mas que na verdade não representa uma ameaça real. Isso pode acontecer por diversos fatores, como a movimentação de objetos irrelevantes (folhas, sombras, animais) ou configurações inadequadas de sensibilidade. Ajustar esses parâmetros é essencial para garantir que o sistema opere com precisão e reduza a quantidade de alertas desnecessários, melhorando a eficiência. Fatores adicionais, como iluminação inadequada, objetos em movimento frequente, ou câmeras mal posicionadas, também podem aumentar a ocorrência de falsos positivos. Portanto, é crucial garantir uma configuração correta, com câmeras posicionadas adequadamente e ajustes conforme o ambiente para melhorar a acurácia das detecções.

O tempo de aprendizado varia devido à complexidade dos novos dados e padrões que estão sendo processados pela rede neural, assegurando que o sistema se adapte corretamente às novas configurações. Todo novo ensinamento no sistema Agatha pode levar entre 48 a 72 horas para ser totalmente incorporado à rede neural. Isso garante que o sistema aprenda com precisão os novos padrões de comportamento.

Os dados e vídeos de alertas são armazenados na plataforma Agatha por 48 horas. Imagens que não geram alertas são deletadas após 5 minutos, em conformidade com a LGPD. Após esse prazo, não é possível realizar análises dessas imagens. Importante destacar que, diferente de um vídeo analítico parametrizado, novos ensinamentos podem levar entre 48 a 72 horas para serem incorporados na rede neural da Agatha.

A Agatha pode ser implantada de três formas: 100% na Noleak Cloud, Híbrido (parte on-premise e parte na Cloud), ou 100% On-Premises. Como funciona a implantação 100% na Noleak Cloud? Neste caso, todo o processamento é feito dentro do ambiente Noleak Cloud, bastando o cliente fornecer os links RTSPs para as câmeras. Não há necessidade de hardware adicional ou local. Útil para menos de 100 câmeras. Como funciona o modelo Híbrido? No modelo Híbrido, parte do sistema é instalada localmente (on-premise), com o módulo de percepção visual (Noleak Eye) operando no local. Simultaneamente, a detecção de anomalias é reforçada na cloud Agatha. Nenhum vídeo sai das instalações do cliente, apenas os dados processados que não contêm informações sensíveis, como vídeo ou imagens. Esse modelo requer um servidor intermediário com GPU, que deve ser adquirido e instalado pelo cliente para operar o sistema de forma eficiente. Como funciona a implantação 100% On-Premises? Todo o sistema é implantado dentro da infraestrutura do cliente, exigindo um cluster de no mínimo 5 servidores para o Agatha e servidores Eye conforme o número de câmeras. Quais são os requisitos de hardware para On-Premises? Consulte nossa ficha técnica para obter informações sobre os hardwares e capacidades das câmeras necessárias para cada modelo.

A Agatha é compatível com a maioria das câmeras do mercado, desde que atendam aos requisitos mínimos de protocolos e formatos de vídeo compatíveis. Para funcionar adequadamente, as câmeras/encoders devem suportar os seguintes protocolos e codecs: HTTP/HTTPS: MJPEG RTSP UDP: H.264 RTSP UDP multicast: H.264 RTMP UDP: H.265 RTSP TCP: H.264 RTMP: H.264 HLS/HLS-TLS: H.264 DASH-IF: H.264 Essa compatibilidade garante flexibilidade e eficiência no monitoramento, independentemente da infraestrutura existente.

Para o Acesso Direto Cloud de Câmeras/NVR, utilizamos a porta 554 (ou outra dependendo do NAT) para protocolos HTTP/RTSP/RTMP/TCP/UDP. No acesso à Cloud Agatha Web, a porta padrão é 443 com o protocolo HTTPS. As portas de integração variam de acordo com o NAT, utilizando os protocolos TCP/UDP. Para envio de metadados à Agatha Cloud, usamos as portas 6660-6669, com suporte para todos os protocolos. Caso sua rede tenha bloqueio de portas, é necessário liberar os IPs utilizados pela Noleak para acesso à RTSP e envio de alertas. Uma lista atualizada automaticamente de IPs é disponibilizada.

Agatha opera com as seguintes especificações mínimas e recomendadas: Resolução: Mínimo: 704x480 (4CIF) Recomendado: 1280x720 Máximo: 1280x720 Frame Rate (FPS): Mínimo: 1 Recomendado: 3 a 5 Máximo: 10 Bitrate (kbps): Mínimo: 512 Recomendado: 512 a 1024 Máximo: 2048 Observações: O bitrate pode variar conforme a velocidade de upload disponível, influenciando a detecção de frames. Resoluções/bitrates mais baixos requerem que o objeto esteja mais próximo e livre de oclusões. Bitrates e resoluções variáveis não são suportados, afetando a qualidade de detecção. →Lista atualizada automaticamente: Link da lista

Neste caso, todo o processamento é feito dentro do ambiente Noleak Cloud, bastando o cliente fornecer os links RTSPs para as câmeras. Não há necessidade de hardware adicional ou local. Útil para menos de 100 câmeras.

A integração IoT da Agatha permite acionar dispositivos IoT automaticamente, como Sonoff, MIR e Commbox, através de chamadas GET ou POST para uma URL específica. Como funciona o envio de requisições POST/GET? É possível adicionar parâmetros da requisição no corpo e cabeçalho, enviando tokens e dados de autenticação diretamente na chamada. Quais são os requisitos para a integração? Todos os tokens e parâmetros de autenticação devem ser enviados na mesma requisição. Não é suportada pré-autenticação em mensagens separadas.

Sim, a Agatha permite a integração com uma variedade de dispositivos de segurança, como sensores e controles de acesso, além de sistemas IoT como Sonoff, MIR e Commbox. A integração é realizada por meio de chamadas GET/POST, permitindo automação de ações de segurança. É importante garantir que todos os parâmetros de autenticação sejam enviados na mesma requisição, sem a necessidade de pré-autenticação em mensagens separadas. Todas as integrações possuem o envio de eventos.

As câmeras devem ser instaladas a uma altura mínima de 2,8 metros do solo, o que é ideal para áreas externas e grandes ambientes internos. Elas podem ser inclinadas em até 30° da horizontal para garantir a captura ideal de imagens. Além disso, é fundamental que as câmeras sejam montadas em uma superfície estável para minimizar vibrações e movimentos, garantindo imagens nítidas e precisas para o correto funcionamento da Agatha.

O campo de visão deve estar nivelado com o horizonte para capturar as imagens de forma adequada. Para melhor detecção, os objetos devem estar em movimento paralelo à câmera. Não recomendamos a detecção de objetos que se movem diretamente na direção da câmera (a favor ou contra).

Qualquer objeto deve ocupar no mínimo 20% do tamanho da imagem para ser corretamente reconhecido. O objeto deve estar integralmente dentro do campo de visão da câmera para garantir uma detecção precisa.

Verifique as configurações de aprendizado, certifique-se de que a câmera está corretamente posicionada e que os horários e dias estão ajustados conforme sua necessidade. Caso o problema persista, entre em contato com o suporte técnico.

A Agatha Assist é uma funcionalidade que permite configurar e ensinar a detecção de anomalias para câmeras de segurança. Ela utiliza inteligência artificial para identificar comportamentos ou eventos fora do padrão previamente definidos pelo usuário. Como funciona o processo de ensinamento? O usuário pode adicionar regras e configurações específicas para ensinar o sistema a reconhecer anomalias em diferentes contextos, horários ou dias da semana. O sistema aprende com essas instruções e as aplica automaticamente nas câmeras configuradas. Quais tipos de anomalias posso configurar? Você pode configurar anomalias relacionadas a movimentação, presença de objetos ou qualquer outro evento monitorado pela câmera que seja relevante para sua operação. Posso configurar diferentes regras para diferentes horários ou dias? Sim, o Agatha Assist permite criar regras específicas baseadas em horários e dias da semana, garantindo maior flexibilidade. Preciso ter conhecimentos técnicos avançados para usar o Agatha Assist? Não, o sistema foi desenvolvido para ser intuitivo e amigável. Caso tenha dúvidas, consulte o manual ou entre em contato com o suporte.

Sim, é possível. Basta utilizar a opção Agatha Assist, que permite replicar as configurações de aprendizado para outras câmeras de forma prática e eficiente, economizando tempo e garantindo consistência no monitoramento.

A opção de Auto-Ensino permite personalizar o comportamento da Agatha de acordo com suas necessidades específicas. Com ela, você pode ajustar os parâmetros de detecção e monitoramento para cada câmera de forma intuitiva. Dentro dessa opção, você pode escolher entre utilizar texto livre ou o Agatha Assist, tornando o processo de configuração ainda mais flexível e adaptável.

Para adicionar um novo ensinamento em uma câmera clique em “ ADICIONAR APRENDIZADO”. Cada aprendizado representa um conjunto de regras e condições que a Agatha irá seguir. Para configurar os parâmetros, siga as instruções: Anomalia Esse campo permite selecionar os diferentes tipos de anomalias ou configurações específicas que o sistema Agatha pode monitorar e alertar. Ele é usado para definir quais eventos o sistema deve identificar, ajudando a personalizar o monitoramento de acordo com as necessidades do ambiente. Atenção: Para cada ensinamento, você pode selecionar apenas uma anomalia por vez. Caso deseje configurar mais anomalias, clique na opção "ADICIONAR APRENDIZADO" para incluir novas regras de monitoramento. Isso permite que você personalize o comportamento do sistema, adicionando quantas anomalias forem necessárias para atender às suas necessidades específicas de monitoramento e segurança. Lembre-se de revisar cada ensinamento configurado para garantir que todas as condições estejam corretamente ajustadas. Tipos de Anomalias: Veículos Identificação de veículos em locais incomuns ou parados por períodos prolongados. Detecção de dupla passagem ou movimentação em direção incomum. Monitoramento específico de motos e bicicletas. Pessoas Detecção de pessoas em locais não autorizados ou por tempo prolongado. Identificação de aglomerações (2, 3, 4 ou mais pessoas) ou ausência de pessoas. Eventos específicos, como pessoas próximas a empilhadeiras ou em regiões de PDV (Ponto de Venda) sem transações. Objetos Detecção de objetos em locais específicos ou ausência de objetos importantes. Alterações na Câmera Monitoramento para alterações na imagem capturada pela câmera (e.g., obstruções ou movimentações na lente). Configurações Adicionais Envio de alertas de status para integração com outros sistemas. Dias da Semana Selecione os dias da semana em que o aprendizado estará ativo. Essa opção permite escolher quantos dias forem necessários, garantindo flexibilidade na configuração de acordo com suas necessidades. Você pode utilizar a opção “Semana Toda” para monitoramento contínuo. Horários Defina o horário durante o qual a detecção de anomalias estará ativa. Essa opção permite escolher todos os horário que forem necessários. Utilize “Dia todo” para monitoramento contínuo. Regiões O campo Regiões permite que o usuário desenhe manualmente a Região de Interesse na imagem capturada pela câmera. Essa funcionalidade é essencial para definir as áreas específicas que a inteligência artificial deve monitorar para identificar anomalias. Com isso, é possível focar apenas nas partes relevantes da imagem, otimizando a detecção e evitando alertas desnecessários em regiões não importantes. Valor Personalizado O campo de Valor Personalizado permite configurar parâmetros específicos para o monitoramento e detecção de anomalias, garantindo maior precisão e flexibilidade no sistema. Esses valores determinam condições que o sistema deve observar, como: Quantidade de objetos: Define o número mínimo de objetos detectados para gerar uma ação ou alerta. Tempo: Estabelece intervalos de tempo para eventos ou permanência de objetos na área monitorada. Tamanho: Configura o tamanho mínimo de objetos em relação ao campo de visão da câmera, como 80% ou 90%. Direção: Específica o movimento dos objetos (esquerda, direita, acima, abaixo, parado ou todas as direções). Status de câmera: Permite monitorar e reagir a condições específicas do status da câmera. Severidade O campo Severidade permite definir o nível de importância ou criticidade associado a uma anomalia detectada pelo sistema. Essa configuração ajuda a priorizar as ações ou alertas gerados, garantindo que situações mais graves sejam tratadas com maior urgência. Opções Disponíveis: Alto: Indica uma anomalia de alta criticidade que exige ação imediata. Médio: Refere-se a anomalias de prioridade intermediária, que requerem atenção, mas não são urgentes. Baixo: Define anomalias de baixa importância, geralmente para monitoramento ou registro. Anomalia: Classifica a situação como uma anomalia genérica, sem especificar um nível de gravidade. Desativar alerta: Desativa o alerta para a anomalia configurada, indicando que ela não deve gerar notificações ou ações. Precisão O campo Precisão permite configurar o nível de confiabilidade necessário para que a Agatha identifique uma anomalia. Esse campo é expresso em percentual (%) e determina o quanto o sistema deve estar confiante em uma detecção antes de emitir um alerta. Como Funciona: Configuração: Você pode ajustar o valor de precisão de acordo com suas necessidades. Por exemplo, ao definir um valor mais alto (como 80%), o sistema só considerará uma anomalia válida se a confiança do modelo na detecção for igual ou superior a 80%. Valores mais baixos (como 70%) tornam o sistema mais permissivo, mas podem gerar mais falsos positivos. Impacto: Um valor de precisão mais alto reduz o número de alertas falsos, mas pode deixar de detectar algumas anomalias menos evidentes. Já um valor mais baixo aumenta a sensibilidade do sistema, mas pode gerar mais alertas desnecessários. Quando Usar: Alta Precisão (ex.: 80-95%): Recomendado para ambientes onde é fundamental evitar falsos alertas, como em operações críticas ou locais com alto volume de atividades. Baixa Precisão (ex.: 60-70%): Adequado para cenários em que a detecção inicial é mais importante e os alertas podem ser revisados posteriormente. Dica: Ajuste o valor de precisão conforme o contexto monitorado, testando diferentes configurações para encontrar o equilíbrio ideal entre sensibilidade e confiabilidade no sistema.