Często zadawane pytania

Na tej stronie

Produkt

Czym różni się moduł CCTV / VSaaS od AI Insights & People? CCTV / VSaaS nagrywa, przechowuje i odtwarza wideo; AI Insights & People identyfikuje i analizuje osoby widoczne na tym wideo — profile, osie czasu, raporty, strefy dostępu. Jest to funkcja obiektu działająca na bazie modułu CCTV / VSaaS, uruchomiona na tym samym urządzeniu. Zobacz granicę między modułami.

Czy potrzebuję dodatkowego sprzętu? Nie — oba moduły działają na tym samym urządzeniu Edge Processor. Wnioskowanie AI zużywa jednak zasoby: spodziewaj się mniej więcej połowy liczby strumieni kamer w porównaniu z urządzeniem obsługującym wyłącznie VSaaS (np. 8 strumieni 1080p analizowanych przez AI w modelu 32 GB w porównaniu z ok. 16 strumieniami tylko do nagrywania).

Czy moduł działa bez systemu zarządzania członkami? Częściowo. Wykrywanie, profile Unsure, analityka stref, nastroje i dane demograficzne działają. Dopasowywanie członków, korelacja z wejściami, Self Learning i reguły planów w strefach dostępu wymagają zsynchronizowanych członków i wejść. Osoby można też dodawać ręcznie lub za pomocą "Import Members".

Co właściwie robi Enhanced AI Analysis? Cytując opis ustawienia: "Generates richer metadata including heatmaps, path tracking, and self learning. Disabling this will also turn off automatic profile matching. Increases storage usage." W praktyce: jeśli korzystasz z tego modułu, pozostaw to ustawienie włączone — bez niego funkcja Self Learning przestaje działać.

Identyfikacja

Jak dokładna jest identyfikacja członków? W ustawieniu wstępnym Balanced twarz jest potwierdzana dopiero przy podobieństwie 85%+ — a niedawne wejście stanowi dodatkowy dowód (dopasowywanie wspomagane wizytą). W przypadku wyników granicznych wykonywana jest dodatkowa kontrola pozy zamiast zgadywania. W praktyce o dokładności decyduje przede wszystkim jakość zdjęć członków — filtr "Invalid Photo" na liście People najlepiej wskazuje, kto nie zostanie zidentyfikowany.

Dlaczego ktoś jest wyświetlany jako "Unsure - 9f3c21ab"? System konsekwentnie widzi tę osobę, ale nie potrafi powiązać jej z członkiem — zwykle z powodu brakującego lub nieprawidłowego zdjęcia członka albo dlatego, że osoba rzeczywiście nie jest członkiem (gość, okres próbny). Możliwości: zidentyfikuj osobę ręcznie, popraw zdjęcie lub pozwól, aby Self Learning powiązało ją na podstawie wejść.

Czy system może pomylić dwie osoby? Został zaprojektowany tak, aby temu zapobiegać: próg 85%, kontrola pozy przy wynikach granicznych, rygorystyczna ponowna kontrola na poziomie 90% zapobiegająca duplikatom oraz wymóg Self Learning, aby istniał dokładnie jeden kandydat. Jeśli mimo to dojdzie do błędnego dopasowania, można je poprawić — zobacz Rozwiązywanie problemów.

Czym są zdjęcia cieniowe (shadow photos)? "Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person" — oddzielne od zsynchronizowanego zdjęcia profilowego. Niektóre są dodawane ręcznie; niemal idealne dopasowania (99%+) mogą być dodawane automatycznie przez mechanizm samouczenia, z limitem niewielkiego, rotacyjnego zestawu, dzięki czemu rozpoznawanie działa nawet po zmianie fryzury czy nowych okularach.

Ktoś jest widoczny na kamerze, ale nigdy nie pojawia się na osi czasu. Dlaczego? Sprawdź ustawienie Śledzenie ludzi dla tej kamery, a następnie filtr progu wykrywania — krótkie pojawienia się są domyślnie ukryte. Ponadto twarze z czarnej listy celowo nigdy się nie pojawiają.

Prywatność

Czy korzystanie z tej funkcji jest legalne? Rozpoznawanie twarzy podlega regulacjom, a obowiązki spoczywają na Tobie jako operatorze: oznakowanie, polityka prywatności, podstawa prawna (zwykle zgoda wyrażona przy rejestracji) i realizacja żądań usunięcia danych. Listę kontrolną znajdziesz w sekcji Bezpieczeństwo i prywatność.

Gdzie są przechowywane dane twarzy? We własnych, odizolowanych kolekcjach Twojego obiektu, w wybranym regionie przechowywania. Rozpoznawanie nigdy nie wykracza poza dany obiekt. Metadane AI są usuwane po upływie skonfigurowanego okresu retencji (domyślnie 24 miesiące).

Czy goście z linkami udostępniania widzą dane osób? Nie. Linki udostępniania dla gości mogą udostępniać kamery i nagrania, ale dane osób i wykrywania twarzy są wyraźnie wyłączone z tokenów gości.

Jak usunąć dane danej osoby? Profile niezidentyfikowane: "Delete this person". Członkowie: "Delete Member" w sekcji Advanced profilu — usuń ich również ze swojego systemu członkowskiego, w przeciwnym razie przyszła synchronizacja może odtworzyć profil. Zobacz Bezpieczeństwo i prywatność.

Czy dane demograficzne to rzeczywiste dane członków? Nie — szacowany wiek, płeć, pochodzenie etniczne i nastawienie to oszacowania AI na podstawie obrazu, wykorzystywane do analityki zbiorczej. Nigdy nie decydują o dostępie, a interfejs ostrzega, że "may not match the data in your member management system."

Funkcje

Do czego służy czarna lista — do członków z zakazem wstępu? Przeważnie do czegoś odwrotnego: to rozwiązanie problemu fałszywych wykryć — plakatów, manekinów, telewizorów — codziennie wykrywanych jako osoby. Odrzuca pasujące twarze przed jakimkolwiek przetwarzaniem. Nie powiadamia nikogo; służy do wyciszania, a nie do nadzoru. Zobacz Czarna lista.

Co jest uznawane za naruszenie dostępu? Wejście, "where a member's active membership plan was not permitted by the zone's access rules (excluded, or not in the allowed plans)" — w tym poza godzinami dostępu strefy. Funkcja oznacza i raportuje naruszenia, ale nie blokuje drzwi. Zobacz Strefy dostępu.

Co oznaczają Card Sharing i Tailgating na osi czasu? Card Sharing: zarejestrowano wejście, ale wykryta twarz nie należy do właściciela karty. Tailgating: ktoś przebywa na miejscu bez odpowiadającego mu wejścia. Oba są filtrami na osi czasu — zobacz Oś czasu osób.

Jak obliczany jest wynik nastrojów? Na podstawie wykrytych wyrazów twarzy, ważonych zgodnie z Twoim Business Context (ustawienia Sentiment Scoring) i agregowanych do zakresu 0–100: Positive ≥ 70, Neutral 40–69, Negative < 40. Kontekst Gym/Fitness sprawia, że wysiłek podczas treningu nie jest odczytywany jako niezadowolenie. Korzystaj z tego wskaźnika w ujęciu zbiorczym — trendów stref, a nie pojedynczych osób.

Dlaczego dzisiejsze dane nie są widoczne w Reports? Migawki raportów są generowane w nocy za poprzedni dzień. Oś czasu to widok na żywo; Reports to widok trendów.

Czy mogę eksportować dane lub wysyłać do nich zapytania? Tak — "Export Members" w przypadku listy osób oraz siedem narzędzi MCP insights_* dla wszystkich pozostałych danych (oś czasu, profile, wejścia, migawki raportów), najlepiej za pośrednictwem Twojego Agent AI.

Czy należy zmieniać progi rozpoznawania? Prawie nigdy. Ustawienia wstępne Balanced pasują praktycznie do wszystkich obiektów; o wynikach decydują przede wszystkim jakość zdjęć i rozmieszczenie kamer. Zanim cokolwiek zmienisz, przeczytaj Dostrajanie rozpoznawania twarzy, zmieniaj po jednej sekcji naraz i oceniaj efekty w perspektywie dni.