Pierwsze kroki

Ten przewodnik prowadzi obiekt od etapu "nagrywanie CCTV" do etapu "identyfikowanie członków na osi czasu People". Zakłada, że Twój moduł CCTV / VSaaS już działa — urządzenie Edge Processor jest w sieci, kamery są dodane, a nagrania są rejestrowane.

Krok 1: Włącz funkcję

AI Insights & People to funkcja obiektu działająca na bazie modułu CCTV. Włącza ją dla każdego obiektu opiekun klienta Performance Hub:

• People — funkcja podstawowa: oś czasu osób, profile, dopasowywanie członków, raporty, strefy dostępu oraz narzędzia MCP insights_*.
• AI Insights — warstwa rozszerzonej analizy używana przez przetwarzanie w tle, takie jak korelacja Self Learning i wstępne generowanie map cieplnych.

Po włączeniu na pasku bocznym Performance Hub pojawia się pozycja AI Insights & People, a we wspólnym pasku bocznym Settings pojawiają się grupy Access Zones, People, Face Recognition i Insights. Jeśli interfejs People API zostanie wywołany dla obiektu bez tej funkcji, zwraca komunikat "People feature is not enabled for this facility" — zobacz Rozwiązywanie problemów.

Krok 2: Włącz Śledzenie ludzi dla poszczególnych kamer

Wykrywanie osób włącza się osobno dla każdej kamery. W module CCTV otwórz ustawienia każdej kamery i włącz Śledzenie ludzi (zobacz Kamery i urządzenia).

Wybieraj świadomie:

• Włącz je przy wejściach, w recepcji i w kluczowych strefach — wszędzie tam, gdzie potrzebujesz danych o frekwencji, identyfikacji lub pokrycia stref dostępu.
• Pomiń je tam, gdzie analiza osób nic nie wnosi (parkingi, pomieszczenia techniczne) — każdy strumień analizowany przez AI zużywa moc obliczeniową urządzenia. Orientacyjnie urządzenie obsługuje mniej więcej o połowę mniej strumieni z kamer przy wnioskowaniu AI niż przy samym nagrywaniu; dane dla poszczególnych modeli znajdziesz na stronie Sprzęt.
• W obszarach wymagających ochrony prywatności (łazienki, przebieralnie) nigdy nie powinno być kamer — zobacz Bezpieczeństwo i prywatność.

Krok 3: Włącz Enhanced AI Analysis

W sekcji Settings → General (ustawienie należące do CCTV) włącz Enhanced AI Analysis:

"Generuje bogatsze metadane, w tym mapy ciepła, śledzenie ścieżki i autouczenie. Wyłączenie tej opcji spowoduje również wyłączenie automatycznego dopasowywania profili. Zwiększa zużycie pamięci masowej."

To ustawienie odblokowuje Self Learning — gdy jest wyłączone, sekcja ustawień Self Learning jest ukryta, a proces korelacji nie działa. Podstawowe dopasowywanie twarzy działa również bez niego, ale w obiekcie wdrażającym ten moduł prawie zawsze warto je włączyć.

Krok 4: Połącz synchronizację członków

Dopasowywanie członków wymaga członków, z którymi można dopasowywać. Integracja Partner w Performance Hub synchronizuje dane z Twojego systemu zarządzania członkami:

• Rekordy członków — imię i nazwisko, status członkostwa, plany, tagi i zdjęcie profilowe.
• Zameldowania — zdarzenia odbicia karty/wejścia, na których opiera się dopasowywanie wspomagane wizytą oraz Self Learning.

Zsynchronizowane zdjęcia są automatycznie sprawdzane pod kątem jakości przed użyciem do rozpoznawania (ostrość, oświetlenie, pozycja głowy, zasłonięcie — a także kontrola treści, która odrzuca obrazy niebędące zdjęciami osób, np. zwierząt lub postaci z kreskówek). Zdjęcia, które nie przejdą kontroli, mają plakietkę "Invalid Photo" na liście People, a aby je znaleźć, możesz filtrować według Photo Status ("Valid Photo", "Invalid Photo", "Not Processed"). Członka z nieprawidłowym zdjęciem nie można dopasować po twarzy — ale Self Learning nadal może go zidentyfikować na podstawie korelacji wizyt.

To, które opcjonalne pola kontaktowe są synchronizowane (e-mail, telefon komórkowy, adres), określasz w sekcji Settings → People → Profile Info.

Nie masz systemu zarządzania członkami? Nadal możesz dodawać osoby ręcznie ("Add people") lub zbiorczo za pomocą "Import Members" z pliku — zobacz Osoby i profile.

Krok 5: Obserwuj pierwsze identyfikacje

W ciągu doby od uruchomienia powinny być widoczne:

1. Zapełniająca się oś czasu — otwórz AI Insights & People → Timeline. Zidentyfikowani członkowie są wyświetlani z imienia i nazwiska; nowi odwiedzający jako "Unsure - ". Zobacz Oś czasu osób.

Rysunek 1: Oś czasu People pierwszego dnia — połączenie zidentyfikowanych członków i odwiedzających "Unsure"

2. Uzupełniające się profile osób — kliknij dowolną osobę, aby zobaczyć jej dziennik aktywności, wzorce wizyt i analizy AI. Zobacz Osoby i profile.

3. Raporty pojawiające się od następnego dnia — migawki raportów są generowane w nocy za poprzedni dzień, więc widok Reports zaczyna pokazywać dane po pierwszym pełnym dniu.

Krok 6: Dostrajanie w pierwszym tygodniu

Kilka czynności, które warto wykonać, gdy zaczną napływać rzeczywiste dane:

Pozostaw progi rozpoznawania na ustawieniach wstępnych Balanced przez co najmniej kilka tygodni, zanim rozważysz zmiany — kiedy i jak je dostosowywać, opisuje strona Dostrajanie rozpoznawania twarzy.

Następne kroki

• Jak to działa — poznaj proces, zanim zaczniesz go dostrajać.
• Oś czasu osób — codzienny widok operacyjny.
• Integracje i MCP — pobieraj dane o osobach za pomocą swojego Agenta AI.