Primeiros passos

Este guia leva uma instalação de "gravação de CFTV" a "identificação de membros na linha do tempo de People". Ele pressupõe que o seu módulo CCTV / VSaaS já esteja em funcionamento — um Edge Processor on-line, câmeras adicionadas e imagens sendo gravadas.

Etapa 1: Habilite o recurso

O AI Insights & People é um recurso da instalação que funciona sobre o módulo CFTV. Ele é habilitado por instalação pelo seu gerente de conta do Performance Hub:

• People — o recurso principal: linha do tempo de pessoas, perfis, correspondência de membros, relatórios, zonas de acesso e as ferramentas MCP insights_*.
• AI Insights — a camada de análise aprimorada usada pelo processamento em segundo plano, como a correlação do Self Learning e a pré-geração de mapas de calor.

Depois de habilitado, o AI Insights & People aparece na barra lateral do Performance Hub, e os grupos Access Zones, People, Face Recognition e Insights aparecem na barra lateral compartilhada de Settings. Se uma API de People for chamada para uma instalação sem o recurso, ela retornará "People feature is not enabled for this facility" — consulte Solução de problemas.

Etapa 2: Ative o Rastreamento de pessoas por câmera

A detecção de pessoas é opcional por câmera. No módulo CFTV, abra as configurações de cada câmera e habilite Rastreamento de pessoas (consulte Câmeras e dispositivos).

Escolha com critério:

• Habilite-o em entradas, recepção e zonas importantes — em qualquer lugar onde você queira cobertura de frequência, identificação ou zonas de acesso.
• Não o habilite onde a inteligência sobre pessoas não acrescenta nada (estacionamentos, salas de máquinas) — cada feed analisado por IA consome capacidade de inferência do appliance. Como regra geral, um appliance processa aproximadamente metade dos feeds de câmera com inferência de IA em comparação com apenas gravação; consulte O hardware para ver os números por modelo.
• Áreas sensíveis à privacidade (banheiros, vestiários) nunca devem ter câmeras — consulte Segurança e privacidade.

Etapa 3: Ative o Enhanced AI Analysis

Em Settings → General (uma configuração do CFTV), habilite Enhanced AI Analysis:

"Gera metadados mais ricos, incluindo mapas de calor, rastreamento de caminhos e aprendizado automático. Desativar esta opção também desativará a correspondência automática de perfis. Aumenta o uso de armazenamento."

É isso que libera o Self Learning — com ele desativado, a seção de configurações do Self Learning fica oculta e o pipeline de correlação não é executado. A correspondência facial básica continua funcionando sem ele, mas, para uma instalação que adota este módulo, você quase sempre vai querer deixá-lo ativado.

Etapa 4: Conecte a sincronização de membros

A correspondência de membros precisa de membros para comparar. A integração Partner do Performance Hub sincroniza dados do seu sistema de gestão de membros:

• Registros de membros — nome, status da associação, planos, tags e foto de perfil.
• Check-ins — eventos de passagem de cartão/entrada, que alimentam a correspondência assistida pela visita e o Self Learning.

As fotos sincronizadas passam automaticamente por uma verificação de qualidade antes de serem usadas no reconhecimento (nitidez, iluminação, pose, oclusão — além de uma verificação de conteúdo que rejeita imagens que não são de pessoas, como animais de estimação ou desenhos). As fotos reprovadas exibem um selo "Invalid Photo" na lista People, e você pode filtrar por Photo Status ("Valid Photo", "Invalid Photo", "Not Processed") para encontrá-las. Um membro com foto inválida não pode ser identificado por correspondência facial — mas o Self Learning ainda pode identificá-lo pela correlação de visitas.

Você controla quais campos de contato opcionais são sincronizados (e-mail, celular, endereço) em Settings → People → Profile Info.

Não tem um sistema de gestão de membros? Você ainda pode adicionar pessoas manualmente ("Add people") ou usar "Import Members" para importá-las em massa de um arquivo — consulte Pessoas e perfis.

Etapa 5: Acompanhe as primeiras identificações

Em até um dia de funcionamento, você deverá ver:

1. A Timeline sendo preenchida — abra AI Insights & People → Timeline. Os membros identificados aparecem pelo nome; novos visitantes aparecem como "Unsure - ". Consulte Linha do tempo de pessoas.

Figura 1: A linha do tempo de pessoas no primeiro dia — uma combinação de membros identificados e visitantes "Unsure"

2. Perfis de pessoas sendo preenchidos — clique em qualquer pessoa para ver o registro de atividades, os padrões de visita e os insights de IA. Consulte Pessoas e perfis.

3. Relatórios aparecendo a partir do dia seguinte — os snapshots de relatórios são gerados durante a noite para o dia anterior, portanto a visualização Reports começa a mostrar dados após o primeiro dia completo.

Etapa 6: Ajustes da primeira semana

Algumas tarefas que vale a pena fazer quando os dados reais começarem a chegar:

Mantenha os limites de reconhecimento nas predefinições Balanced por pelo menos algumas semanas antes de considerar alterações — consulte Ajuste do reconhecimento facial para saber quando e como ajustá-los.

Próximas etapas

• Como funciona — entenda o pipeline antes de ajustá-lo.
• Linha do tempo de pessoas — a visualização operacional do dia a dia.
• Integrações e MCP — consulte dados de pessoas a partir do seu Agente de IA.