FootfallCam Centroid ™
Добавление аналитики видео AI к существующей системе видеонаблюдения
- Обрабатывает до 8 систем видеонаблюдения в режиме реального времени
- Предназначен для обнаружения людей и автомобилей
- Соединение с FootfallCam счетчик людей и / или любые камеры видеонаблюдения
- Простота установки, обслуживания и интеграции на сервере FootfallCam или локальном сервере.
- Сделано в Великобритании; Изготовлено ODM
Об этом пункта
FootfallCam Centroid ™ обрабатывает до восьми потоков полноформатного видео высокой четкости в режиме реального времени и может быть развернут как маломощная интеллектуальная платформа видеоаналитики для сетевых видеорегистраторов (NVR), интеллектуальных камер и шлюзов Интернета вещей. Приложения включают обнаружение людей, оценку позы и обнаружение автомобилей.
2D AI видеоаналитика
Он оснащен мощным процессором для развертывания в качестве маломощной платформы интеллектуальной видеоаналитики для сетевых видеорегистраторов (NVR), интеллектуальных камер и шлюзов Интернета вещей. FootfallCam Centroid ™ выполняет обнаружение и классификацию объектов для любой отрасли.
- Подсчет пешеходов
- Подсчет автомобилей
- Подсчет площади (например: подсчет толпы)
- Отслеживание профиля
- Отслеживание пути


Аналитика многопоточного видео
FootfallCam Centroid ™ можно подключить до 8 камер видеонаблюдения для максимального охвата и экономической эффективности. Видео с PoE Switch / DVR / NVR обрабатываются в реальном времени для создания углубленной аналитики данных. Агрегированные данные из каждого необработанного видеопотока доступны для доступа через FootfallCam Analytic Manager V9 ™ с готовыми модулями и отчетами.
ПодробнееАналитика данных как в помещении, так и на улице
Для анализа данных FootfallCam Centroid ™ требуется только видео и соединение между FootfallCam Analytic Manager V9 ™. Развертывание может выполняться в общественных местах, как в укрытых, так и в открытых местах. Например: футбольные поля, площади, парки развлечений, музеи и т. Д.
Посмотреть отраслевые решения
похожие товары
FootfallCam Centroid ™
Обнаружение толпы на большой территории
-
Контроль толпы, чтобы избежать панического бегства
Следите за плотностью толпы, чтобы избежать скопления людей и хаоса в часы пик. -
Мониторинг уровня занятости в реальном времени
Данные о загруженности в реальном времени с визуальными предупреждениями и предупреждениями о приближении или превышении пределов. -
Экипаж и распределение команд
Разделите персонал на группы в зависимости от ситуаций в реальном времени.
Подсчет улиц на улице
-
Измерьте пешеходный объем
Измеряйте использование общественных объектов, таких как пешеходные дорожки, пешеходные переходы или пешеходные переходы, по интенсивности движения, чтобы улучшить или построить новую инфраструктуру в районах с высокой проходимостью в рамках планирования в умном городе. -
Измерение использования общественных объектов
Измеряйте использование общественного транспорта, чтобы принимать обоснованные решения по инфраструктуре, такие как улучшение автобусных маршрутов или более крупные приюты в популярных местах.

Подсчет транспортных средств / Распознавание номерных знаков
-
Адаптируется в любых условиях
Работайте в сложных условиях зрения, таких как скопление снега, меняющиеся условия освещения, частичное закрытие от других транспортных средств. -
Заменить спорадический подсчет
Действуйте как дорожный парадокс, чтобы определить первопричину неизбежных заторов на дорогах в центре города.- Планирование переадресации может осуществляться в часы пик на ежедневной, ежемесячной или ежегодной основе.
- Анализировать плотность дорожного движения, особенно в мегаполисах, для будущего городского планирования.
-
Монитор автостоянки
Эффективно отслеживайте транспортный поток с помощью решения для подсчета автомобилей. Он предоставляет данные о занятости парковок в реальном времени, аналитические данные об использовании парковок и позволяет проводить сравнительный анализ больших данных с данными промышленных парковок, такими как подсчет трафика, средняя продолжительность парковок и аналитика зон.
Обнаружение пустой полки
-
Пополнение запасов
- Выявление отсутствия на складе полки с помощью обработки изображений.
- Создавайте автоматические уведомления для менеджеров магазинов.
-
Повысить качество обслуживания клиентов
- Уменьшите разочарование клиентов, основываясь на информации об отсутствии на складе и данных о быстро продаваемых товарах.
- Позволяет системе прогнозировать спрос на товары.
Отслеживание скелета
Решение управленческих проблем на основе показателей и анализа на основе данных.
-
Анализ взаимодействия с продуктом
Комбинируя отслеживание движения человека с местонахождением продукта, он может проводить многоуровневый анализ взаимодействия с продуктом, например на уровне области, на уровне полки, а также на уровне продукта. -
Отслеживание позы и поведения
Чтобы оптимизировать обнаружение людей и отличать их от других объектов, таких как плечи, локти, руки и колени.
FootfallCam Centroid ™
ОБЩАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ |
|
---|---|
Модель |
центроида |
Вес |
270gm |
Цвет корпуса |
Black |
Материал корпуса |
Металл |
Общие размеры |
104mm (Ш) х 81mm (D) х 60mm (H) |
Гарантия |
1 год с даты первого размещения * |
* Продление гарантии доступно по запросу.
СПЕЦИФИКАЦИЯ ПРОЦЕССОРА |
|
---|---|
ЦП |
64-битный четырехъядерный процессор 1.43 ГГц |
GPU / ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР |
128-ядерный 921 МГц |
Память |
4 ГБ 64-разрядная LPDDR4 1600 МГц | 25.6 ГБ / с |
Video Encoder |
4кп30 | (4x) 1080p30 | (2x) 1080p60 |
Video Decoder |
4кп60 | (2x) 4Kp30 | (8x) 1080p30 | (4x) 1080p60 |
Питания |
10W |
СПЕЦИФИКАЦИЯ ИНТЕРФЕЙСОВ |
|
---|---|
USB |
4 порта USB 3.0 A (хост) | USB 2.0 Micro B (устройство) |
Монитор |
HDMI | DisplayPort |
сетей |
Гигабитный Ethernet (RJ45) |
беспроводной |
M.2 Key-E с разъемом PCIe x1 |
СХД |
Карта MicroSD (рекомендуется минимум 16 ГБ UHS-1) |
SIM-карты |
4G / LTE / 3G |
Другие операции ввода-вывода |
(3x) I2C | (2x) SPI | UART | I2S | GPIO |
Напряжение питания |
Адаптер питания постоянного тока 5V4A |
ОПЕРАТИВНЫЙ |
|
---|---|
Средняя скорость передачи данных * |
5.0 килобайт / час |
* Средняя скорость передачи данных измеряется с предварительно определенным размером выборки 20 запросов в час.