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Dépannage

Sur cette page

Un diagnostic à partir des symptômes pour la couche des personnes et de l'IA. Pour les problèmes de caméra, d'enregistrement, de téléversement ou de boîtier, commencez par Dépannage de la Vidéosurveillance : tout ce qui suit suppose que la vidéo elle-même fonctionne correctement.

Rien n'apparaît sur la chronologie People

La chronologie affiche "No face detections — There are no face detection items in this current view range of the timeline."

  1. Suivi des personnes est-il activé ? Il se règle caméra par caméra et il est désactivé par défaut : vérifiez chaque caméra dans Caméras et appareils.
  2. Le filtre du seuil de détection masque-t-il tout ? Par défaut, les personnes doivent cumuler suffisamment de détections sur un nombre suffisant de minutes pour apparaître. Désactivez le filtre de seuil : si des personnes apparaissent, c'est qu'elles se situaient juste en dessous des minimums.
  3. Vérifiez la fenêtre de dates : il est facile de laisser la plage 1D/2D/3D et le sélecteur de date sur le mauvais jour.
  4. La caméra voit-elle réellement des visages ? La détection des personnes nécessite des visages d'une taille et d'un angle exploitables. Une caméra au plafond orientée vers le bas détecte des têtes, pas des visages. Vérifiez le cadrage de la caméra dans la vue en direct.
  5. Activation de la fonctionnalité : si toute la partie People est absente ou si les API renvoient "People feature is not enabled for this facility", la fonctionnalité n'est pas activée ; contactez votre gestionnaire de compte.

Un membre n'est jamais identifié (toujours « Unsure »)

Le problème le plus courant, et il s'agit presque toujours de la photo :

  1. Vérifiez le statut de la photo. Dans la liste People, recherchez le membre. Un badge "Invalid Photo" (l'info-bulle indique le score et le motif du refus) ou un statut "Not Processed" signifie que la correspondance faciale n'a rien sur quoi s'appuyer. Corrigez la photo dans votre système de gestion des membres, ou modifiez-la directement ("Edit Profile" → "Change").
  2. Aucune photo ? Self Learning peut tout de même identifier le membre par corrélation des visites : vérifiez s'il se trouve dans sa file et confirmez que Enhanced AI Analysis est activé.
  3. Identifiez-le manuellement une fois. L'action "Identify This Person" sur son profil unsure le lie immédiatement, et les photos fantômes qu'il accumule améliorent les correspondances futures.
  4. Correspondances manquées de peu à répétition (la fenêtre de détails au survol affiche une similarité juste en dessous de 85%) → consultez Réglage de la reconnaissance faciale, mais améliorez la photo avant de toucher aux seuils.

La même personne obtient sans cesse de nouveaux profils « Unsure »

La reconnaissance ne relie pas ses visites entre elles :

  1. Fusionnez les doublons : sélectionnez les profils sur la chronologie et fusionnez-les. Chaque fusion consolide les références faciales et augmente les chances que la visite suivante soit reliée.
  2. Vérifiez la qualité d'image de la caméra : dômes sales, contre-jour (une caméra face à une entrée très lumineuse) et faible luminosité produisent tous des photos de référence trop médiocres pour les correspondances. La solution passe par la vue de la caméra, pas par les paramètres.
  3. Si le problème touche toute l'installation, le préréglage de qualité des profils fantômes est peut-être trop strict pour votre éclairage : consultez le tableau des symptômes.

Mauvaise personne identifiée

Rare, et à prendre au sérieux :

  1. Corrigez la fiche : ouvrez le profil de la personne et vérifiez ses photos fantômes : une fusion erronée ou une mauvaise photo ajoutée automatiquement est généralement visible. Supprimez les images erronées, ou fusionnez/réidentifiez vers le bon membre.
  2. Si c'est Self Learning qui a établi le lien, utilisez "Unlink" sur l'enregistrement ("the self-learn record will be reverted") et "Reject" sur la correspondance en indiquant un motif, afin qu'elle ne soit pas proposée de nouveau.
  3. Resserrez la correspondance : orientez Member Matching vers Strict ; consultez Réglage de la reconnaissance faciale.

Une affiche, un mannequin ou un téléviseur apparaît sans cesse comme une personne

C'est le fonctionnement prévu, et il existe une solution dédiée : l'ajouter à la liste noire. Ouvrez le menu de la fausse personne → "Add to Blacklist" en indiquant un motif ("e.g. Store Mannequin"). Les détections futures sont écartées avant tout traitement. Si des détections persistent depuis l'angle d'une deuxième caméra, ajoutez une seconde entrée à la liste noire à partir de l'une de ces détections.

Les rapports sont vides ou des zones sont absentes

  1. Les rapports sont décalés par conception : les instantanés sont générés pendant la nuit pour la veille. Une toute nouvelle installation voit des données à partir du deuxième jour.
  2. "No zones configured — assign cameras to access zones in Settings" : les analyses par zone nécessitent des zones d'accès auxquelles des caméras sont associées.
  3. Les indicateurs clés semblent faibles par rapport aux enregistrements d'arrivée : vérifiez quelles caméras ont Suivi des personnes activé ; les données des rapports ne proviennent que des caméras analysées.

Les violations d'accès semblent erronées

  1. Les fausses violations après la configuration sont presque toujours dues à des erreurs de règles : une formule légitime absente de la liste des formules autorisées d'une zone. Vérifiez les règles Membership Plans de la zone avant de mettre en cause le comportement des membres.
  2. Rappelez-vous la définition : une violation est un manquement à une règle de formule, "excluded, or not in the allowed plans", y compris les plages horaires définies dans Access Hours. Un membre disposant de la bonne formule mais présent au mauvais moment commet tout de même une violation.
  3. Les zones ouvertes ne déclenchent jamais de violation : si vous attendez des violations d'une zone portant le badge "Anyone can access", il faut d'abord lui définir des règles.
  1. Enhanced AI Analysis doit être activé : lorsqu'il est désactivé, la corrélation ne s'exécute pas du tout (et la section de paramètres est masquée).
  2. Vérifiez le niveau de preuve exigé : les profils doivent atteindre le nombre minimal de visites corrélées (8 par défaut). L'onglet In Pipeline affiche la progression de chaque profil ("N/M visits") ; pour les visiteurs peu fréquents, il faut plusieurs semaines pour accumuler les preuves.
  3. Les enregistrements d'arrivée doivent être synchronisés : sans données d'enregistrement, pas de corrélation. Vérifiez-le avec l'outil MCP insights_checkins ou l'état de votre intégration Partner.
  4. Un onglet "No Match" bien rempli correspond souvent à des couples ou des binômes qui arrivent toujours ensemble : le système refuse de choisir entre deux candidats. Identifiez manuellement l'un d'eux.
  5. Un onglet "Unable to Link" bien rempli signale un problème de qualité des données du système de gestion des membres : généralement des fiches auxquelles il manque les champs nécessaires pour finaliser la liaison.

Une fusion, une identification ou une suppression semble bloquée

Ces opérations s'exécutent comme des processus d'arrière-plan suivis : réattribuer un long historique de détections prend du temps. Les fiches affichent des états transitoires ("PROCESSING", "DELETING...") ; les fusions affichent "Processing N of M…" avec une option "Retry Failed" en cas d'échec partiel, et les suppressions en échec affichent "DELETE FAILED - RETRY". Réessayez une fois avant de contacter l'assistance en indiquant l'identifiant de la personne ("Copy Person ID").

Lorsque vous contactez l'assistance

Indiquez : le nom de l'installation, le Person ID (copiable depuis le menu de n'importe quelle vignette ou depuis le profil), la caméra concernée, la plage de dates et d'heures et, pour les problèmes d'identification, si le statut de la photo du membre est valide. Des captures d'écran anonymisées de la fenêtre de détails au survol (qui affiche le score de similarité) accélèrent la plupart des analyses de correspondance.