Perguntas frequentes
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O produto
Qual é a diferença entre o módulo CFTV e o AI Insights & People? O CFTV grava, armazena e reproduz vídeos; o AI Insights & People identifica e entende as pessoas nesses vídeos — perfis, linhas do tempo, relatórios, zonas de acesso. É um recurso da instalação sobreposto ao módulo CFTV, executado no mesmo appliance. Consulte a divisão de responsabilidades.
Preciso de hardware adicional? Não — o mesmo Edge Processor executa os dois. Mas a inferência de IA consome capacidade: espere aproximadamente metade dos feeds de câmera de um appliance somente VSaaS (por exemplo, 8 feeds 1080p analisados por IA no modelo de 32 GB, contra ~16 somente com gravação).
Funciona sem um sistema de gestão de membros? Parcialmente. Detecção, perfis unsure, análises de zona, sentimento e dados demográficos funcionam. A correspondência de membros, a correlação com check-ins, o Self Learning e as regras de plano das zonas de acesso precisam de membros e check-ins sincronizados. Você também pode adicionar pessoas manualmente ou via "Import Members".
O que o Enhanced AI Analysis faz exatamente? Citando a configuração: "Generates richer metadata including heatmaps, path tracking, and self learning. Disabling this will also turn off automatic profile matching. Increases storage usage." Na prática: deixe-o ativado se você usa este módulo — o Self Learning desaparece sem ele.
Identificação
Qual é a precisão da identificação de membros? Na predefinição Balanced, um rosto só é confirmado com 85%+ de similaridade — e um check-in recente acrescenta evidências de apoio (correspondência assistida por visita). Pontuações limítrofes recebem uma verificação adicional de pose, em vez de um palpite. Na prática, a precisão depende principalmente da qualidade das fotos dos membros — o filtro "Invalid Photo" na lista People é o melhor indicador de quem não será identificado.
Por que alguém aparece como "Unsure - 9f3c21ab"? O sistema vê a pessoa de forma consistente, mas não consegue associá-la a um membro — geralmente por uma foto de membro ausente ou inválida, ou porque ela realmente não é membro (convidado, avaliação). Opções: identificá-la manualmente, corrigir a foto ou deixar que o Self Learning faça a correlação a partir dos check-ins.
O sistema pode confundir duas pessoas? Ele foi projetado para evitar isso: o limite de 85%, a verificação de pose em pontuações limítrofes, uma nova verificação rigorosa de 90% para evitar duplicatas e a exigência do Self Learning de exatamente um membro candidato. Quando uma correspondência errada acontece, ela pode ser corrigida — consulte Solução de problemas.
O que são fotos de sombra? "Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person" — separadas da foto de perfil sincronizada. Algumas são adicionadas manualmente; correspondências quase perfeitas (99%+) podem ser adicionadas automaticamente pelo self learning, limitadas a um pequeno conjunto rotativo, para que o reconhecimento continue funcionando após cortes de cabelo e óculos novos.
Alguém aparece na câmera, mas nunca na linha do tempo. Por quê? Verifique o rastreamento de pessoas nessa câmera e, depois, o filtro de limite de detecção — aparições breves ficam ocultas por padrão. Além disso, rostos na lista de bloqueio nunca aparecem, por design.
Privacidade
É legal usar isso? O reconhecimento facial é regulamentado, e as obrigações são suas como operador: sinalização, uma política de privacidade, uma base legal (normalmente o consentimento na inscrição) e o atendimento às solicitações de exclusão. Consulte Segurança e privacidade para ver a lista de verificação.
Onde os dados faciais são armazenados? Nas coleções isoladas da sua própria instalação, na região de armazenamento escolhida. O reconhecimento nunca atravessa instalações. Os metadados de IA expiram após a retenção configurada (padrão de 24 meses).
Convidados com links de compartilhamento podem ver dados de pessoas? Não. Os links de compartilhamento para convidados podem expor câmeras e gravações, mas os dados de pessoas e de detecção facial são explicitamente excluídos dos tokens de convidado.
Como excluo os dados de alguém? Perfis não identificados: "Delete this person". Membros: "Delete Member" na seção Advanced do perfil — e remova-os também do seu sistema de membros, ou uma sincronização futura poderá recriar o perfil. Consulte Segurança e privacidade.
Os dados demográficos são dados reais dos membros? Não — idade, gênero, etnia e comportamento estimados são estimativas de IA a partir das imagens, usadas para análises agregadas. Eles nunca controlam o acesso, e a interface avisa que eles "may not match the data in your member management system."
Recursos
Para que serve a lista de bloqueio — membros banidos? Na maioria das vezes, o contrário: ela é a solução para falsos positivos — pôsteres, manequins, TVs — detectados como pessoas todos os dias. Ela descarta os rostos correspondentes antes de qualquer processamento. Ela não alerta ninguém; é supressão, não vigilância. Consulte Lista de bloqueio.
O que conta como violação de acesso? Uma entrada "where a member's active membership plan was not permitted by the zone's access rules (excluded, or not in the allowed plans)" — incluindo fora dos horários de acesso da zona. Ela sinaliza e relata; não tranca portas. Consulte Zonas de acesso.
O que significam Card Sharing e Tailgating na linha do tempo? Card Sharing: houve um check-in, mas o rosto detectado não é do dono do cartão. Tailgating: alguém no local sem um check-in correspondente. Ambos são filtros da linha do tempo — consulte Linha do tempo de pessoas.
Como a pontuação de sentimento é calculada? Expressões faciais detectadas, ponderadas pelo seu Business Context (configurações de Sentiment Scoring) e agregadas em uma escala de 0 a 100: Positivo ≥ 70, Neutro 40–69, Negativo < 40. O contexto Gym/Fitness evita que o esforço durante o treino seja interpretado como insatisfação. Use-a de forma agregada — tendências por zona, não indivíduos.
Por que os números de hoje não aparecem em Reports? Os snapshots de relatórios são gerados durante a noite para o dia anterior. A linha do tempo é a visualização ao vivo; Reports é a visualização de tendências.
Posso exportar ou consultar os dados?
Sim — "Export Members" para a lista de pessoas e as sete ferramentas MCP insights_* para todo o resto (linha do tempo, perfis, check-ins, snapshots de relatórios), de preferência por meio do seu Agente de IA.
Devo alterar os limites de reconhecimento? Quase nunca. As predefinições Balanced servem para praticamente todas as instalações; a qualidade das fotos e o posicionamento das câmeras determinam os resultados. Leia Ajuste do reconhecimento facial antes de mudar qualquer coisa, altere uma seção por vez e avalie ao longo de vários dias.