I nuovi algoritmi basati su Deep Learning sono in grado di evolvere, migliorare e affinare le proprie prestazioni in termini di rilevamento e discriminazione di persone e veicoli per ottenere informazioni sempre più accurate e affidabili. Deep Learning non significa solo miglioramento delle prestazioni delle apparecchiature video ma anche ricerca rapida ed efficace dei dati archiviati.

Il Deep Learning suppone in definitiva un'elaborazione delle informazioni intelligente che consente di migliorare la capacità di analisi e di risposta, e andare oltre la semplice videosorveglianza, come ad esempio:

• Face recognition: il dispositivo individua un volto, ne registra le caratteristiche e rende possibile l'identificazione attraverso il confronto con un database.
• Queue management: le telecamere contano il numero di persone che formano una coda e informano in tempo reale sulla durata di ciascuna di esse.
• People counting: è possibile controllare il flusso di persone all'interno di un'area predefinita, contando le entrate e le uscite con una precisione del 98%.
• Human and vehicle detection: è possibile eseguire un'affidabile rilevazione e classificazione del target, considerando persone e/o veicoli trascurando animali, pioggia, foglie o altri oggetti in movimento.
• Human body analysis: è possibile analizzare le persone presenti all'interno della scena ed estrarne le caratteristiche. È quindi possibile conoscere informazioni come sesso, età, se indossano zaino, occhiali e molto altro.