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यह गाइड किसी सुविधा को "CCTV रिकॉर्डिंग" से "People टाइमलाइन पर सदस्यों की पहचान" तक ले जाती है। यह मानकर चलती है कि आपका CCTV / VSaaS मॉड्यूल पहले से चालू है: एक Edge Processor ऑनलाइन है, कैमरे जोड़े जा चुके हैं और फ़ुटेज रिकॉर्ड हो रहा है।
चरण 1: फ़ीचर सक्षम करें
AI Insights & People, CCTV मॉड्यूल के ऊपर बना एक सुविधा फ़ीचर है। इसे आपके Performance Hub अकाउंट मैनेजर द्वारा हर सुविधा के लिए अलग से सक्षम किया जाता है:
- People: मुख्य फ़ीचर: पीपल टाइमलाइन, प्रोफ़ाइल, सदस्य मिलान, रिपोर्ट, एक्सेस ज़ोन, और
insights_*MCP टूल। - AI Insights: उन्नत-विश्लेषण परत, जिसका उपयोग Self Learning सहसंबंध और हीटमैप को पहले से तैयार करने जैसी बैकग्राउंड प्रोसेसिंग करती है।
सक्षम होने के बाद, AI Insights & People आपके Performance Hub साइडबार में दिखाई देता है, और साझा Settings साइडबार में Access Zones, People, Face Recognition और Insights समूह दिखाई देते हैं। यदि बिना इस फ़ीचर वाली सुविधा के लिए कोई People API कॉल की जाती है, तो वह "People feature is not enabled for this facility" लौटाती है: देखें समस्या निवारण।
चरण 2: हर कैमरे के लिए लोगों की ट्रैकिंग चालू करें
व्यक्ति की पहचान (डिटेक्शन) हर कैमरे के लिए अलग से चालू करनी होती है। CCTV मॉड्यूल में, हर कैमरे की सेटिंग्स खोलें और लोगों की ट्रैकिंग सक्षम करें (देखें कैमरे और डिवाइस)।
सोच-समझकर चुनें:
- प्रवेश द्वारों, रिसेप्शन और प्रमुख ज़ोन पर इसे सक्षम करें: हर उस जगह जहाँ आप उपस्थिति, पहचान या एक्सेस-ज़ोन कवरेज चाहते हैं।
- जहाँ लोगों से जुड़ी जानकारी का कोई लाभ नहीं है (कार पार्क, प्लांट रूम) वहाँ इसे छोड़ दें: AI से विश्लेषित हर फ़ीड उपकरण की इन्फ़रेंस क्षमता का उपयोग करती है। सामान्य नियम के रूप में, कोई उपकरण AI इन्फ़रेंस के साथ, केवल रिकॉर्डिंग की तुलना में लगभग आधी कैमरा फ़ीड संभालता है; हर मॉडल के आँकड़ों के लिए देखें हार्डवेयर।
- निजता-संवेदनशील क्षेत्रों (बाथरूम, चेंज रूम) में कभी भी कैमरे नहीं होने चाहिए: देखें सुरक्षा और निजता।
चरण 3: Enhanced AI Analysis चालू करें
Settings → General (CCTV मॉड्यूल की सेटिंग) में, Enhanced AI Analysis सक्षम करें:
"हीटमैप, पाथ ट्रैकिंग और सेल्फ लर्निंग सहित अधिक समृद्ध मेटाडेटा जनरेट करता है। इसे अक्षम करने से स्वचालित प्रोफाइल मैचिंग भी बंद हो जाएगी। स्टोरेज का उपयोग बढ़ता है।"
यही Self Learning को उपलब्ध कराता है: इसके बंद होने पर Self Learning सेटिंग्स अनुभाग छिपा रहता है और सहसंबंध पाइपलाइन नहीं चलती। बुनियादी फ़ेस मिलान इसके बिना भी काम करता है, लेकिन इस मॉड्यूल को अपनाने वाली सुविधा के लिए आप लगभग हमेशा इसे चालू रखना चाहेंगे।
चरण 4: अपना सदस्य सिंक कनेक्ट करें
सदस्य मिलान के लिए ऐसे सदस्य चाहिए जिनसे मिलान किया जा सके। Performance Hub का Partner integration आपके सदस्य प्रबंधन सिस्टम से सिंक करता है:
- सदस्य रिकॉर्ड: नाम, सदस्यता स्थिति, प्लान, टैग और प्रोफ़ाइल फ़ोटो।
- चेक-इन: स्वाइप/प्रवेश इवेंट, जो विज़िट-सहायता प्राप्त मिलान और Self Learning को संचालित करते हैं।
सिंक की गई फ़ोटो का पहचान में उपयोग होने से पहले उनकी गुणवत्ता की स्वचालित जाँच होती है (शार्पनेस, रोशनी, मुद्रा, अवरोध, साथ ही एक सामग्री जाँच जो पालतू जानवरों या कार्टून जैसी गैर-व्यक्ति छवियों को अस्वीकार करती है)। जो फ़ोटो विफल होती हैं, उन पर People सूची में "Invalid Photo" बैज दिखता है, और उन्हें खोजने के लिए आप Photo Status ("Valid Photo", "Invalid Photo", "Not Processed") से फ़िल्टर कर सकते हैं। अमान्य फ़ोटो वाले सदस्य का फ़ेस मिलान नहीं हो सकता, लेकिन Self Learning फिर भी विज़िट सहसंबंध से उनकी पहचान कर सकता है।
कौन-से वैकल्पिक संपर्क फ़ील्ड (ईमेल, मोबाइल फ़ोन, पता) सिंक हों, यह आप Settings → People → Profile Info में नियंत्रित करते हैं।
सदस्य प्रबंधन सिस्टम नहीं है? आप फिर भी लोगों को मैन्युअल रूप से ("Add people") जोड़ सकते हैं या किसी फ़ाइल से बल्क में "Import Members" कर सकते हैं: देखें लोग और प्रोफ़ाइल।
चरण 5: पहली पहचानों पर नज़र रखें
चलने के एक दिन के भीतर आपको यह दिखना चाहिए:
- टाइमलाइन भरने लगती है: AI Insights & People → Timeline खोलें। पहचाने गए सदस्य नाम से दिखते हैं; नए आगंतुक "Unsure - " के रूप में दिखते हैं। देखें पीपल टाइमलाइन।
चित्र 1: पहले दिन की पीपल टाइमलाइन: पहचाने गए सदस्यों और "Unsure" आगंतुकों का मिश्रण
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व्यक्ति प्रोफ़ाइल भरने लगती हैं: किसी भी व्यक्ति पर क्लिक करके उसका गतिविधि लॉग, विज़िट पैटर्न और AI इनसाइट देखें। देखें लोग और प्रोफ़ाइल।
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अगले दिन से रिपोर्ट दिखने लगती हैं: रिपोर्ट स्नैपशॉट पिछले दिन के लिए रात भर में बनाए जाते हैं, इसलिए Reports व्यू पहले पूरे दिन के बाद डेटा दिखाना शुरू करता है।
चरण 6: पहले सप्ताह का समायोजन
वास्तविक डेटा आने के बाद करने लायक कुछ काम:
| काम | कहाँ | क्यों |
|---|---|---|
| गलत पहचानों को ब्लैकलिस्ट करें | Timeline → व्यक्ति मेनू → "Add to Blacklist" | पोस्टर, पुतले और स्क्रीन हर दिन चेहरों के रूप में पहचाने जा सकते हैं: ब्लैकलिस्ट करने से वे स्थायी रूप से हट जाते हैं। देखें Blacklist |
| डुप्लिकेट unsure प्रोफ़ाइलों को मर्ज करें | Timeline → टाइल चुनें → "Merge" | शुरुआत में एक आगंतुक की दो शैडो प्रोफ़ाइल बन सकती हैं; मर्ज करने से सिस्टम सीखता है कि वे एक ही व्यक्ति हैं |
| नियमित आगंतुकों की मैन्युअल पहचान करें | व्यक्ति मेनू → "Identify This Person" | जिन लोगों की सदस्य फ़ोटो नहीं है या खराब है, उनकी पहचान तेज़ करता है |
| Self Learning कतार की समीक्षा करें | Self Learning टैब → "Pending Review" | स्वचालित सदस्य सहसंबंधों को स्वीकार या अस्वीकार करें |
| एक्सेस ज़ोन सेट करें | Settings → Access Zones | कैमरों को ज़ोन से मैप करें ताकि Reports और एक्सेस-उल्लंघन पहचान को संरचना मिले। देखें एक्सेस ज़ोन |
| रिटेंशन जाँचें | Settings → Cloud Storage | AI मेटाडेटा रिटेंशन डिफ़ॉल्ट रूप से 24 महीने है: पुष्टि करें कि यह आपकी निजता नीति से मेल खाता है। देखें सुरक्षा और निजता |
बदलावों पर विचार करने से पहले कम से कम दो-तीन सप्ताह तक पहचान थ्रेशोल्ड को Balanced प्रीसेट पर रहने दें: कब और कैसे समायोजित करें, इसके लिए देखें फ़ेस रिकग्निशन ट्यूनिंग।
अगले चरण
- यह कैसे काम करता है: ट्यून करने से पहले पाइपलाइन को समझें।
- पीपल टाइमलाइन: रोज़मर्रा का परिचालन व्यू।
- इंटीग्रेशन और MCP: अपने एआई एजेंट से लोगों का डेटा क्वेरी करें।