Domande frequenti
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Il prodotto
Qual è la differenza tra il modulo TVCC e AI Insights & People? Il modulo TVCC registra, archivia e riproduce i video; AI Insights & People identifica e comprende le persone presenti in quei video: profili, timeline, report, zone di accesso. È una funzionalità della struttura basata sul modulo TVCC, che viene eseguita sullo stesso dispositivo. Vedi il confine tra i due.
Serve hardware aggiuntivo? No: lo stesso Edge Processor esegue entrambi. L'inferenza AI però consuma capacità: considera circa la metà dei flussi video di un dispositivo solo VSaaS (ad esempio 8 flussi 1080p analizzati dall'AI sul modello da 32 GB, contro circa 16 in sola registrazione).
Funziona senza un sistema di gestione dei membri? In parte. Rilevamento, profili unsure, analisi per zona, sentiment e dati demografici funzionano tutti. L'abbinamento dei membri, la correlazione con i check-in, il Self Learning e le regole dei piani per le zone di accesso richiedono membri e check-in sincronizzati. Puoi anche aggiungere persone manualmente o tramite "Import Members".
Cosa fa esattamente Enhanced AI Analysis? Citando l'impostazione: "Generates richer metadata including heatmaps, path tracking, and self learning. Disabling this will also turn off automatic profile matching. Increases storage usage." In pratica: lasciala attiva se usi questo modulo, perché senza di essa il Self Learning scompare.
Identificazione
Quanto è precisa l'identificazione dei membri? Con il preset Balanced, un volto viene confermato solo con una somiglianza dell'85% o superiore, e un check-in recente aggiunge un'ulteriore prova (abbinamento assistito dalle visite). I punteggi al limite vengono sottoposti a un ulteriore controllo della posa invece che a un'ipotesi. Nella pratica la precisione dipende soprattutto dalla qualità delle foto dei membri: il filtro "Invalid Photo" nell'elenco People è il miglior indicatore di chi non verrà identificato.
Perché una persona viene mostrata come "Unsure - 9f3c21ab"? Il sistema la vede in modo costante, ma non riesce ad associarla a un membro: di solito manca la foto del membro o non è valida, oppure si tratta davvero di un non membro (ospite, prova). Le opzioni sono: identificarla manualmente, correggere la foto o lasciare che il Self Learning la correli tramite i check-in.
Il sistema può confondere due persone? È progettato per evitarlo: la soglia dell'85%, il controllo della posa sui punteggi al limite, una verifica rigorosa al 90% per prevenire i duplicati e il requisito del Self Learning di avere esattamente un membro candidato. Se si verifica comunque un abbinamento errato, è possibile correggerlo: vedi Risoluzione dei problemi.
Cosa sono le foto shadow? "Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person", distinte dalla foto del profilo sincronizzata. Alcune vengono aggiunte manualmente; le corrispondenze quasi perfette (99% o più) possono essere aggiunte automaticamente dal self learning, fino a un piccolo insieme a rotazione, così il riconoscimento continua a funzionare anche dopo un nuovo taglio di capelli o un paio di occhiali nuovi.
Una persona è inquadrata dalla telecamera ma non compare mai nella timeline. Perché? Controlla il Tracciamento delle persone su quella telecamera, poi il filtro della soglia di rilevamento: le apparizioni brevi sono nascoste per impostazione predefinita. Inoltre, i volti nella blacklist non compaiono mai, per scelta progettuale.
Privacy
È legale usarlo? Il riconoscimento facciale è regolamentato e gli obblighi spettano a te in quanto operatore: segnaletica, informativa sulla privacy, una base giuridica (in genere il consenso al momento dell'iscrizione) e il rispetto delle richieste di cancellazione. Vedi Sicurezza e privacy per l'elenco di controllo.
Dove vengono archiviati i dati facciali? Nelle raccolte isolate della tua struttura, nella regione di archiviazione che hai scelto. Il riconoscimento non attraversa mai i confini tra strutture. I metadati AI scadono dopo il periodo di conservazione configurato (24 mesi per impostazione predefinita).
Gli ospiti con link di condivisione possono vedere i dati sulle persone? No. I link di condivisione per gli ospiti possono mostrare telecamere e filmati, ma i dati sulle persone e sul rilevamento dei volti sono esplicitamente esclusi dai token degli ospiti.
Come elimino i dati di una persona? Profili non identificati: "Delete this person". Membri: "Delete Member" nella sezione Advanced del profilo; rimuovili anche dal tuo sistema dei membri, altrimenti una sincronizzazione futura potrebbe ricreare il profilo. Vedi Sicurezza e privacy.
I dati demografici sono dati reali dei membri? No: età, genere, etnia e atteggiamento stimati sono stime dell'AI ricavate dalle immagini e usate per analisi aggregate. Non determinano mai l'accesso e l'interfaccia avverte che "may not match the data in your member management system."
Funzionalità
A cosa serve la blacklist? Ai membri a cui è vietato l'ingresso? Per lo più al contrario: è la soluzione per i falsi positivi, come poster, manichini e TV, rilevati ogni giorno come persone. Scarta i volti corrispondenti prima di qualsiasi elaborazione. Non avvisa nessuno: è una soppressione, non una sorveglianza. Vedi Blacklist.
Cosa conta come violazione di accesso? Un ingresso "where a member's active membership plan was not permitted by the zone's access rules (excluded, or not in the allowed plans)", anche al di fuori degli orari di accesso della zona. Segnala e riporta, ma non blocca le porte. Vedi Zone di accesso.
Cosa significano Card Sharing e Tailgating nella timeline? Card Sharing: è avvenuto un check-in, ma il volto rilevato non è quello del titolare della tessera. Tailgating: una persona presente in sede senza un check-in corrispondente. Entrambi sono filtri della timeline: vedi Timeline delle persone.
Come viene calcolato il punteggio di sentiment? Dalle espressioni facciali rilevate, ponderate in base al tuo Business Context (impostazioni Sentiment Scoring) e aggregate su una scala da 0 a 100: Positive ≥ 70, Neutral 40–69, Negative < 40. Il contesto Gym/Fitness evita che lo sforzo durante l'allenamento venga interpretato come insoddisfazione. Usalo in forma aggregata: tendenze per zona, non singole persone.
Perché i dati di oggi non compaiono nei Report? Le istantanee dei report vengono generate durante la notte per il giorno precedente. La timeline è la vista in tempo reale; i Report sono la vista delle tendenze.
Posso esportare o interrogare i dati?
Sì: "Export Members" per l'elenco delle persone e i sette strumenti MCP insights_* per tutto il resto (timeline, profili, check-in, istantanee dei report), idealmente tramite il tuo Agente AI.
Devo modificare le soglie di riconoscimento? Quasi mai. I preset Balanced sono adatti praticamente a tutte le strutture; i risultati dipendono soprattutto dalla qualità delle foto e dal posizionamento delle telecamere. Leggi Ottimizzazione del riconoscimento facciale prima di modificare qualsiasi cosa, cambia una sezione alla volta e valuta i risultati nell'arco di più giorni.