الأسئلة الشائعة
في هذه الصفحة
المنتج
ما الفرق بين وحدة الدوائر التلفزيونية المغلقة وAI Insights & People؟ تسجّل وحدة الدوائر التلفزيونية المغلقة الفيديو وتخزّنه وتعيد تشغيله؛ أما AI Insights & People فتتعرّف على الأشخاص في ذلك الفيديو وتفهمهم: الملفات الشخصية، والخطوط الزمنية، والتقارير، ومناطق الوصول. وهي ميزة على مستوى المنشأة مبنية فوق وحدة الدوائر التلفزيونية المغلقة، وتعمل على الجهاز نفسه. راجع الحدود بينهما.
هل أحتاج إلى أجهزة إضافية؟ لا، فجهاز Edge Processor نفسه يشغّل الاثنين. لكن استدلال الذكاء الاصطناعي يستهلك من السعة: توقّع نحو نصف عدد بثوث الكاميرات مقارنةً بجهاز مخصص لـ VSaaS فقط (مثل 8 بثوث بدقة 1080p تحللها AI على طراز 32 GB مقابل نحو 16 بثًا للتسجيل فقط).
هل تعمل دون نظام لإدارة الأعضاء؟ جزئيًا. فالاكتشاف، والملفات الشخصية غير المؤكدة، وتحليلات المناطق، والمشاعر، والبيانات الديموغرافية تعمل جميعها. أما مطابقة الأعضاء، وربط تسجيلات الدخول، وSelf Learning، وقواعد خطط مناطق الوصول فتحتاج إلى أعضاء وتسجيلات دخول متزامنة. ويمكنك أيضًا إضافة الأشخاص يدويًا أو عبر "Import Members".
ما الذي يفعله Enhanced AI Analysis فعليًا؟ نقلًا عن الإعداد: "Generates richer metadata including heatmaps, path tracking, and self learning. Disabling this will also turn off automatic profile matching. Increases storage usage." عمليًا: أبقِه مفعّلًا إذا كنت تستخدم هذه الوحدة النمطية، إذ يختفي Self Learning من دونه.
التعرّف
ما مدى دقة التعرّف على الأعضاء؟ في الإعداد المسبق Balanced، لا يُؤكَّد الوجه إلا عند تشابه بنسبة 85% فأكثر، ويضيف تسجيل الدخول الحديث دليلًا داعمًا (المطابقة بمساعدة الزيارات). وتخضع الدرجات الحدّية لفحص إضافي لوضعية الوجه بدلًا من التخمين. وتتحدد الدقة عمليًا بدرجة كبيرة بـ جودة صور الأعضاء، فعامل التصفية "Invalid Photo" في قائمة People هو أفضل مؤشر على من لن يُتعرّف عليهم.
لماذا يظهر شخص ما بالاسم "Unsure - 9f3c21ab"؟ يرى النظام هذا الشخص باستمرار لكنه لا يستطيع ربطه بعضو، ويعود ذلك عادةً إلى صورة عضو مفقودة أو غير صالحة، أو إلى أنه ليس عضوًا فعلًا (ضيف، أو مشترك تجريبي). الخيارات المتاحة: التعرّف عليه يدويًا، أو إصلاح الصورة، أو ترك Self Learning يربطه من خلال تسجيلات الدخول.
هل يمكن أن يخلط النظام بين شخصين؟ صُمّم النظام لتجنّب ذلك: حد 85%، وفحص وضعية الوجه للدرجات الحدّية، وإعادة فحص صارمة بنسبة 90% لمنع التكرار، واشتراط Self Learning وجود عضو مرشح واحد فقط. وعندما تحدث مطابقة خاطئة بالفعل، يمكن تصحيحها؛ راجع استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
ما الصور الظلية (shadow photos)؟ "Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person"، وهي منفصلة عن صورة الملف الشخصي المتزامنة. يُضاف بعضها يدويًا؛ ويمكن للتعلّم الذاتي إضافة المطابقات شبه التامة (99% فأكثر) تلقائيًا، ضمن مجموعة صغيرة متجددة محدودة العدد، حتى يستمر التعرّف بعد قصّات الشعر الجديدة أو النظارات الجديدة.
يظهر شخص ما على الكاميرا لكنه لا يظهر أبدًا في الخط الزمني. لماذا؟ تحقّق من تفعيل تتبع الأشخاص على تلك الكاميرا، ثم من عامل تصفية حد الاكتشاف، إذ تُخفى مرات الظهور القصيرة افتراضيًا. كذلك، لا تظهر الوجوه المدرجة في القائمة السوداء أبدًا، وهذا مقصود.
الخصوصية
هل تشغيل هذه الميزة قانوني؟ التعرّف على الوجوه خاضع للتنظيم، والالتزامات تقع عليك بصفتك المشغّل: اللافتات، وسياسة الخصوصية، والأساس القانوني (عادةً الموافقة عند التسجيل)، والاستجابة لطلبات الحذف. راجع الأمان والخصوصية للاطلاع على قائمة التحقق.
أين تُخزَّن بيانات الوجوه؟ في المجموعات المعزولة الخاصة بمنشأتك، في منطقة التخزين التي اخترتها. ولا يتجاوز التعرّف حدود المنشآت أبدًا. وتنتهي صلاحية البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي بعد فترة الاحتفاظ المهيّأة (الافتراضية 24 شهرًا).
هل يمكن للضيوف الذين لديهم روابط مشاركة رؤية بيانات الأشخاص؟ لا. يمكن أن تكشف روابط مشاركة الضيوف الكاميرات واللقطات، لكن بيانات الأشخاص واكتشاف الوجوه مستبعدة صراحةً من رموز الضيوف.
كيف أحذف بيانات شخص ما؟ الملفات الشخصية غير المعرّفة: "Delete this person". الأعضاء: "Delete Member" في قسم Advanced من الملف الشخصي، واحذفهم أيضًا من نظام الأعضاء لديك، وإلا فقد تعيد مزامنة مستقبلية إنشاء الملف الشخصي. راجع الأمان والخصوصية.
هل البيانات الديموغرافية بيانات حقيقية للأعضاء؟ لا، فالعمر والجنس والعرق والسلوك الظاهر المقدّرة هي تقديرات للذكاء الاصطناعي من الصور، تُستخدم للتحليلات الإجمالية. ولا تتحكم أبدًا في الوصول، وتحذّر واجهة المستخدم من أنها "may not match the data in your member management system."
الميزات
ما الغرض من القائمة السوداء، هل هي للأعضاء المحظورين؟ غالبًا العكس: إنها الحل لـ النتائج الإيجابية الخاطئة، مثل الملصقات والمجسّمات وأجهزة التلفاز، التي تُكتشف بوصفها أشخاصًا كل يوم. فهي تستبعد الوجوه المطابقة قبل أي معالجة. ولا تنبّه أحدًا؛ فهي إخفاء، لا مراقبة. راجع القائمة السوداء.
ما الذي يُعدّ مخالفة وصول؟ دخول "where a member's active membership plan was not permitted by the zone's access rules (excluded, or not in the allowed plans)"، بما في ذلك الدخول خارج ساعات الوصول المحددة للمنطقة. وهي تُبلّغ وتسجّل في التقارير، لكنها لا تقفل الأبواب. راجع مناطق الوصول.
ماذا يعني Card Sharing وTailgating في الخط الزمني؟ Card Sharing: حدث تسجيل دخول لكن الوجه المكتشف ليس لصاحب البطاقة. Tailgating: شخص موجود في الموقع دون تسجيل دخول مقابل. وكلاهما رقاقتا تصفية في الخط الزمني؛ راجع الخط الزمني للأشخاص.
كيف تُحسب درجة المشاعر؟ من تعابير الوجه المكتشفة، موزونةً حسب Business Context لديك (إعدادات Sentiment Scoring) ومجمّعةً على مقياس من 0 إلى 100: إيجابية ≥ 70، ومحايدة 40–69، وسلبية < 40. ويمنع سياق Gym/Fitness تفسير إجهاد التمرين على أنه عدم رضا. استخدمها بشكل إجمالي، أي لاتجاهات المناطق لا للأفراد.
لماذا لا تظهر أرقام اليوم في Reports؟ تُنشأ لقطات التقارير خلال الليل لليوم السابق. فالخط الزمني هو العرض المباشر، وReports هو عرض الاتجاهات.
هل يمكنني تصدير البيانات أو الاستعلام عنها؟
نعم، استخدم "Export Members" لقائمة الأشخاص، وأدوات MCP السبع insights_* لكل ما عدا ذلك (الخط الزمني، والملفات الشخصية، وتسجيلات الدخول، ولقطات التقارير)، ويُفضَّل ذلك عبر وكيل الذكاء الاصطناعي لديك.
هل ينبغي أن أغيّر حدود التعرّف؟ نادرًا جدًا. تناسب الإعدادات المسبقة Balanced جميع المنشآت تقريبًا؛ إذ تتحدد النتائج أساسًا بجودة الصور وموضع الكاميرات. اقرأ ضبط التعرّف على الوجوه قبل تغيير أي شيء، وغيّر قسمًا واحدًا في كل مرة، واحكم على النتائج على مدى أيام.