纳雷科技发布450米区域型AI安防雷达系统

为了更好解决主动安防、恶劣环境下安防应用，纳雷科技正式发布AI长距安防雷达新产品——NSR300WVF。

NSR300WVF是一款雷达视觉融合区域警戒系统，雷达在目标进入防区时进行探测预警，同时通过对目标的距离、角度和速度来判断目标的准确位置，融合视频进行目标复核，判断是否为需报警的目标。

NSR300W采用数字波束合成技术（DBF），有效增大雷达的监测范围至450米，而且提高了目标的测量精度，能够有效的实现对目标的跟踪。同时，利用基于机器学习的分类技术，可以实现入侵目标种类智能区分，包括人、车、树等。

产品特征：

全天候、全天时防护

IP66防护，适应雨雪、雾霾、沙尘、烟等各种恶劣天气，满足7x24h实时防护；

主动、立体

雷达主动预警，联动视频报警，实时锁定目标，录制报警信息，接入控制中心。

智能、可靠

采用智能算法，精确侦测，有效过滤晃动树木、昆虫等，降低虚警。

简单易用、开放性、兼容性

系统开放式结构，可灵活扩展接入多种安防平台。

数字波束合成技术

数字多波束雷达与传统单阵元雷达比较，对于同样的目标探测距离，数字多波束雷达的发射功能远小于单阵元。换而言之，对于同样的发射功率，雷达系统能够探测到的最远目标距离大于单阵元雷达。

有效增大雷达监视范围，准确测量目标角度，同时增加雷达作用距离，能够有效的实现对目标的跟踪。相对于模拟多波束而言，数字波束形成技术优点：成本低，易于实现任意波束。

入侵目标种类智能区分技术

雷达在安防领域显现出突出优势的缘由之一便是雷达具有出色的动态目标检测能力，而且无惧任何伪装。同时带来的问题就是晃动的树木、草丛也会被雷达检测到，该类目标统称为虚警目标。为了更好地区分不同类别的目标和虚警目标，引入了基于机器学习的分类方法如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，该类算法采集了大量的数据对算法模型进行训练，在实际应用中取得了良好的分类效果，可以有效的区分人、车、树等目标。

典型应用场景：

NSR300WVF系统可应用于监狱、机场、河坝、电厂、港口等重要安全防范场所，提供全天候、全天时的主动安全保障。

纳雷科技正开展免费体验测试活动，有兴趣的客户可以联系纳雷客服申请体验资格。

关于纳雷科技：

纳雷科技有限公司成立于2012年1月18日，公司专注于毫米波智能传感器和雷达系列产品的研发、生产和销售。

公司目前的产品主要应用于无人机、高端安防、智能交通、汽车主动安全和无人驾驶、工业控制等领域。产品覆盖24GHz、60GHz、77GHz 频段，近年来公司迅速发展，在安防、交通、无人机等多个行业拥有广泛的客户群体。