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Hanwha PNM-C12083RVD et PNM-C7083RVD

Les caméras PNM-C12083RVD et PNM-C7083RVD de Hanwha Techwin intégrer la détection et la classification des objets basées sur le Deep Learning. Solutions conçues pour surveiller deux zones différentes avec deux champs de vision différents.

Hanwha Techwin Europe a présenté deux caméras multicapteurs, double canal, avec l’intelligence artificielle pour le marché européen, Lla PNM-C12083RVD et le PNM-C7083RVD. Ces équipes, équipé d’intelligence artificielle, ont été conçus pour surveiller deux zones différentes avec deux champs de vision différents. Cela les rend idéales pour surveiller les échelles conventionnelles ou mécaniques., et couloirs en forme de L, en plus de sécuriser deux zones adjacentes, comme comptoirs d’enregistrement.

Ces caméras deux-en-un disposent d’une détection et d’une classification des objets basées sur Apprentissage profond haute précision, tout en représentant un coût total de possession (Tco) inférieur à l’installation de deux caméras équivalentes.

Non seulement ils offrent l’avantage d’un coût matériel réduit., mais ils sont également installés en moins de temps, utiliser un seul câble réseau et, dans la plupart des cas, ne nécessitent qu’une licence VMS.

Le PNM-C12083RVD comprend deux caméras 6 Député à 15 Ips, tandis que le PNM-C7083RVD dispose de deux caméras de 2 Député à 30 Ips. Les deux ont une longueur IR visible (infrarouge) de 25 Mètres, sont conformes à la norme NDAA et sont certifiés FIPS 140-2 (Tpm 2.0)

Caractéristiques et technologies

Lla détection d’objets basé sur l’intelligence artificielle réduit les fausses alarmes, fournir aux opérateurs une source fiable d’événements, tandis qu’une classification précise des objets améliore l’efficacité opérationnelle en rendant la recherche médico-légale très efficace.

Les caméras peuvent détecter les visages humains, ainsi que l’identification des véhicules privés et des plaques d’immatriculation, ils ignorent également les mouvements non pertinents, comme les feuilles des arbres qui se déplacent avec le vent, Ombre, objets perdus ou animaux se déplaçant dans le champ de vision.

Quant à l’analyse post-événement, les caméras à double canal utilisent la technologie Meilleurshot pour aider les opérateurs à voir rapidement la meilleure photo d’un événement. Les métadonnées générées par la caméra (personne, visage, véhicule et plaque d’immatriculation) sont intégrés dans la vidéo et renvoyés dans une salle de contrôle, ainsi, un VMS compatible peut effectuer une recherche médico-légale très efficace.

L’intelligence artificielle améliore également la qualité d’image de la vidéo fournie aux opérateurs. Réduction du bruit WiseNR II utilise l’intelligence artificielle pour identifier le mouvement des objets et réduire le flou dans les environnements bruyants et peu éclairés.

La technologie Obturateur préféré basé sur l’intelligence artificielle ajuste automatiquement la vitesse d’obturation en fonction des objets classés en mouvement et des conditions d’éclairage, pour réduire le flou et fournir des images aussi claires que possible.

WiseStream III contrôle dynamiquement l’encodage, de sorte que lorsqu’un objet classifié est détecté, le taux de compression dans la zone est minimisé pour améliorer la qualité de l’image, tandis que le reste de la scène est compressé à un rythme plus élevé. En combinaison avec la compression H.265, l’efficacité de la bande passante peut être améliorée jusqu’à un 75 % par rapport à la technologie H.264.

Les modèles PNM-C12083RVD et PNM-C7083RVD sont robustes et résilients par tous les temps avec des certifications IP66, IK10 et NEMA4X. Ils intègrent également un connecteur RJ-45 blindé pour protéger les caméras des pics de tension transitoires, La bulle renforcée offre une meilleure résistance aux rayures et une ventilation Gore pour éviter la condensation et maintenir les performances.

L’installation a été simplifiée avec la sortie vidéo CVBS et un appareil WIFI qui se connecte au port USB pour pouvoir visualiser et régler les caméras depuis un smartphone.

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Par • 18 Juil, 2022
• Section: Détection, Vidéosurveillance