H.265 + WiseStream II Mediante WiseStream II, la tecnología de compresión de vídeo de Hanwha Techwin, la serie Wisenet X reduce el almacenamiento de datos hasta un 99% en comparación con la actual tecnología H.264, cuando se combina con la compresión H.265. Los costes del sistema se reducen enormemente sin comprometer la calidad de las imágenes. Análisis de vídeo basado en Deep Learning Las cámaras Wisenet AI que utilizan algoritmos AI filtran los movimientos irrelevantes causados por cambios ambientales como agitar árboles, sombras o animales. Mientras que las cámaras convencionales detectan el movimiento en función de sus píxeles y generan eventos incluso si los usuarios desean ignorarlo, las cámaras Wisenet AI basadas en Deep Learning generan alarmas de eventos solo para personas y vehículos, reduciendo las falsas alarmas para una operación más eficiente BestShots Los metadatos que incluyen el atributo (personas: edad, sexo, colores de la ropa de arriba / abajo, usar anteojos, vehículo: tipos, colores) se envían al servidor de fondo y se utilizan para extraer información sobre situaciones específicas, lo que reduce significativamente el tiempo para buscar todo el video. Las cámaras con AI de la serie Wisenet P están equipadas con la función BestShot para la reidentificación que garantiza que solo las imágenes más adecuadas de los objetos clasificados se envíen al servidor de fondo. Características técnicas Video lente visible Compresión: H.265 & WiseStream II / H.264 / MJPEG Resolución: 4K (8MP) Sensor: 1/1.8' Iluminación Mínima: Color: 0.06Lux, BW: 0 Lux (IR encendido) Lente: Motorizado de 4.4 a 9.3 MM Video lente térmico Resolución: VGA (640 x 480) Dispositivo de imagen: Uncooled micro bolometer Lente: Fijo 9.1mm Almacenamiento Almacenamiento: 2 Ranuras para tarjeta microSD de hasta 512GB (1TB max.) Funciones Compensación de luz: WDR 120dB, BLC Enfoque: Simple Interfaces Puerto Ethernet: 10/100 Base-T Entrada Audio: Micrófono / Línea Salida de Audio: 1 Entradas/Salidas de Alarma: 4 Características Físicas y Eléctricas Temperatura de Operación: -40 a 60°C Certificación: IP66 / IP67 / IK10 / NEMA4X Alimentación: 12Vcc / PoE 802.03 at Consumo: 21.5 W / 25.5W Dimensiones: 353.4 x 287.5 x 191.2 mm Peso: 4.533 Kg Análisis de eventos con base en el motor de IA Detección de objetos Merodeo Detección de dirección Cruce de línea virtual Entrada / Salida Clasificación de objetos Persona/Rostro Vehículo Matricula de vehiculos con atributos BestShot por objeto Análisis de eventos Aparición / Desaparición Detección de Desenfoque Detección de Audio Detección de Movimiento Sabotaje Clasificación de sonidos Otras características encontrados en la marca Hanwha H.265 & WiseStream II Analíticos de Audio Resolución 8K Analíticos basados en IA Detección de Rostros Función Handover
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Mediante WiseStream II, la tecnología de compresión de vídeo de Hanwha Techwin, la serie Wisenet X reduce el almacenamiento de datos hasta un 99% en comparación con la actual tecnología H.264, cuando se combina con la compresión H.265. Los costes del sistema se reducen enormemente sin comprometer la calidad de las imágenes.
Las cámaras Wisenet AI que utilizan algoritmos AI filtran los movimientos irrelevantes causados por cambios ambientales como agitar árboles, sombras o animales. Mientras que las cámaras convencionales detectan el movimiento en función de sus píxeles y generan eventos incluso si los usuarios desean ignorarlo, las cámaras Wisenet AI basadas en Deep Learning generan alarmas de eventos solo para personas y vehículos, reduciendo las falsas alarmas para una operación más eficiente
Los metadatos que incluyen el atributo (personas: edad, sexo, colores de la ropa de arriba / abajo, usar anteojos, vehículo: tipos, colores) se envían al servidor de fondo y se utilizan para extraer información sobre situaciones específicas, lo que reduce significativamente el tiempo para buscar todo el video. Las cámaras con AI de la serie Wisenet P están equipadas con la función BestShot para la reidentificación que garantiza que solo las imágenes más adecuadas de los objetos clasificados se envíen al servidor de fondo.
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