Установка видеонаблюдения с автоматическим контролем и аналитикой требует не только хороших камер, но и соответствующих видеорегистраторов. К моделям с подобным функционалом относится iDS-7104HUHI-M1. Это небольшой бокс, выводящий на экраны широкоформатное изображение с четырех каналов (до 8 сетевых видеокамер), сохраняющий предварительные записи на 10 терабайтном диске и анализирующий движения в кадре. Для максимально точной работы системы сделано глубокое обучение программы, способной отличать людей и автомобили. Регистратор не будет срабатывать на события, не связанные с нарушением охраняемой зоны. Например - его не отвлекут листья или пролетающие осадки. Несмотря на свои профессиональные способности, iDS-7104HUHI-M1 помещен в компактный и красивый белый корпус.
Выявление движения 2.0 на основе глубокого обучения включено по умолчанию для всех аналоговых каналов, оно может классифицировать людей и транспортные средства и значительно снижает количество ошибочных срабатываний, вызванных такими объектами как листья и свет;
Возможность подключения к сети Wi-Fi через интерфейс USB
Другие
Вес, кг
1.1
Цвет
Белый
Размеры (в упаковке)
200 × 200 × 45 мм
Установка видеонаблюдения с автоматическим контролем и аналитикой требует не только хороших камер, но и соответствующих видеорегистраторов. К моделям с подобным функционалом относится iDS-7104HUHI-M1. Это небольшой бокс, выводящий на экраны широкоформатное изображение с четырех каналов (до 8 сетевых видеокамер), сохраняющий предварительные записи на 10 терабайтном диске и анализирующий движения в кадре. Для максимально точной работы системы сделано глубокое обучение программы, способной отличать людей и автомобили. Регистратор не будет срабатывать на события, не связанные с нарушением охраняемой зоны. Например - его не отвлекут листья или пролетающие осадки. Несмотря на свои профессиональные способности, iDS-7104HUHI-M1 помещен в компактный и красивый белый корпус.
Выявление движения 2.0 на основе глубокого обучения включено по умолчанию для всех аналоговых каналов, оно может классифицировать людей и транспортные средства и значительно снижает количество ошибочных срабатываний, вызванных такими объектами как листья и свет;
