เริ่มต้นใช้งาน

คู่มือนี้จะพาสถานที่จากขั้น "บันทึกด้วยกล้องวงจรปิด" ไปสู่ขั้น "ระบุตัวสมาชิกบนไทม์ไลน์ของบุคคล" โดยถือว่าโมดูล CCTV / VSaaS ของคุณพร้อมใช้งานอยู่แล้ว กล่าวคือ Edge Processor ออนไลน์ เพิ่มกล้องแล้ว และกำลังบันทึกฟุตเทจ

ขั้นตอนที่ 1: เปิดใช้งานฟีเจอร์

AI Insights & People เป็นฟีเจอร์ของสถานที่ที่ทำงานบนโมดูลกล้องวงจรปิด โดยผู้จัดการบัญชี Performance Hub ของคุณจะเปิดใช้งานให้แยกตามสถานที่:

• People ฟีเจอร์หลัก ได้แก่ ไทม์ไลน์ของบุคคล โปรไฟล์ การจับคู่สมาชิก รายงาน โซนการเข้าถึง และเครื่องมือ MCP insights_*
• AI Insights ชั้นการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้โดยการประมวลผลเบื้องหลัง เช่น การหาความสัมพันธ์ของ Self Learning และการสร้างฮีตแมปล่วงหน้า

เมื่อเปิดใช้งานแล้ว AI Insights & People จะปรากฏในแถบด้านข้างของ Performance Hub และกลุ่ม Access Zones, People, Face Recognition และ Insights จะปรากฏในแถบด้านข้าง Settings ที่ใช้ร่วมกัน หากมีการเรียก People API สำหรับสถานที่ที่ไม่มีฟีเจอร์นี้ ระบบจะส่งกลับ "People feature is not enabled for this facility" ดูการแก้ไขปัญหา

ขั้นตอนที่ 2: เปิดการติดตามผู้คนแยกตามกล้อง

การตรวจจับบุคคลต้องเลือกเปิดใช้งานแยกตามกล้อง ในโมดูลกล้องวงจรปิด ให้เปิดการตั้งค่าของกล้องแต่ละตัวและเปิดใช้งาน การติดตามผู้คน (ดูกล้องและอุปกรณ์)

เลือกอย่างรอบคอบ:

• เปิดใช้งานที่ทางเข้า แผนกต้อนรับ และโซนสำคัญ ทุกที่ที่คุณต้องการข้อมูลการเข้าใช้ การระบุตัวตน หรือความครอบคลุมของโซนการเข้าถึง
• ข้ามในบริเวณที่ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบุคคลไม่มีประโยชน์ (ลานจอดรถ ห้องเครื่อง) เนื่องจากฟีดทุกฟีดที่วิเคราะห์ด้วย AI จะใช้ความสามารถในการประมวลผลของอุปกรณ์ โดยทั่วไปอุปกรณ์จะรองรับฟีดกล้องที่ใช้การประมวลผล AI ได้ประมาณครึ่งหนึ่งของจำนวนที่รองรับเมื่อบันทึกอย่างเดียว ดูตัวเลขแยกตามรุ่นได้ที่ฮาร์ดแวร์
• พื้นที่ที่อ่อนไหวด้านความเป็นส่วนตัว (ห้องน้ำ ห้องเปลี่ยนเสื้อผ้า) ไม่ควรมีกล้องเลย ดูความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

ขั้นตอนที่ 3: เปิด Enhanced AI Analysis

ใน Settings → General (การตั้งค่าที่เป็นของกล้องวงจรปิด) ให้เปิดใช้งาน Enhanced AI Analysis:

"สร้างเมทาดาตู้ที่มีรายละเอียดมากขึ้น รวมถึงแผนผังความร้อน การติดตามเส้นทาง และการเรียนรู้ด้วยตนเอง การปิดใช้งานนี้จะปิดการจับคู่โพรไฟล์อัตโนมัติด้วย เพิ่มการใช้พื้นที่จัดเก็บ"

การตั้งค่านี้คือสิ่งที่ปลดล็อก Self Learning หากปิดไว้ ส่วนการตั้งค่า Self Learning จะถูกซ่อนและกระบวนการหาความสัมพันธ์จะไม่ทำงาน การจับคู่ใบหน้าขั้นพื้นฐานยังคงทำงานได้หากไม่มีการตั้งค่านี้ แต่สำหรับสถานที่ที่นำโมดูลนี้มาใช้ คุณมักจะต้องการเปิดไว้เกือบทุกครั้ง

ขั้นตอนที่ 4: เชื่อมต่อการซิงค์สมาชิก

การจับคู่สมาชิกต้องมีสมาชิกให้จับคู่ด้วย การผสานรวม Partner ของ Performance Hub จะซิงค์ข้อมูลจากระบบจัดการสมาชิกของคุณ:

• ระเบียนสมาชิก ชื่อ สถานะสมาชิกภาพ แผน แท็ก และรูปโปรไฟล์
• การเช็คอิน เหตุการณ์การรูดบัตร/การเข้า ซึ่งขับเคลื่อนการจับคู่โดยอาศัยการเข้าใช้และ Self Learning

รูปถ่ายที่ซิงค์จะได้รับการตรวจสอบคุณภาพโดยอัตโนมัติก่อนนำไปใช้ในการจดจำ (ความคมชัด แสง ท่าทาง การถูกบดบัง รวมถึงการตรวจสอบเนื้อหาที่ปฏิเสธภาพที่ไม่ใช่บุคคล เช่น สัตว์เลี้ยงหรือการ์ตูน) รูปถ่ายที่ไม่ผ่านจะแสดงป้าย "Invalid Photo" ในรายการ People และคุณสามารถกรองตาม Photo Status ("Valid Photo", "Invalid Photo", "Not Processed") เพื่อค้นหารูปเหล่านั้นได้ สมาชิกที่มีรูปถ่ายไม่ถูกต้องจะจับคู่ใบหน้าไม่ได้ แต่ Self Learning ยังคงระบุตัวสมาชิกเหล่านั้นได้โดยการหาความสัมพันธ์กับการเข้าใช้

คุณควบคุมได้ว่าจะซิงค์ช่องข้อมูลติดต่อที่เป็นตัวเลือกใดบ้าง (อีเมล โทรศัพท์มือถือ ที่อยู่) ใน Settings → People → Profile Info

ไม่มีระบบจัดการสมาชิกใช่ไหม คุณยังคงเพิ่มบุคคลได้ด้วยตนเอง ("Add people") หรือใช้ "Import Members" เพื่อนำเข้าเป็นกลุ่มจากไฟล์ ดูบุคคลและโปรไฟล์

ขั้นตอนที่ 5: ติดตามการระบุตัวตนครั้งแรก

ภายในหนึ่งวันหลังจากเริ่มทำงาน คุณควรเห็นสิ่งต่อไปนี้:

1. Timeline เริ่มมีข้อมูล เปิด AI Insights & People → Timeline สมาชิกที่ระบุตัวได้จะแสดงตามชื่อ ส่วนผู้มาเยือนใหม่จะแสดงเป็น "Unsure - " ดูไทม์ไลน์ของบุคคล

รูปที่ 1: ไทม์ไลน์ของบุคคลในวันแรก ซึ่งมีทั้งสมาชิกที่ระบุตัวได้และผู้มาเยือนที่เป็น "Unsure"

2. โปรไฟล์บุคคลเริ่มมีข้อมูล คลิกที่บุคคลใดก็ได้เพื่อดูบันทึกกิจกรรม รูปแบบการมาเยือน และข้อมูลเชิงลึกจาก AI ดูบุคคลและโปรไฟล์

3. รายงานเริ่มปรากฏตั้งแต่วันถัดไป ภาพรวมรายงานจะสร้างขึ้นในช่วงกลางคืนสำหรับวันก่อนหน้า ดังนั้นมุมมอง Reports จะเริ่มแสดงข้อมูลหลังจากผ่านวันเต็มวันแรกไปแล้ว

ขั้นตอนที่ 6: การปรับแต่งในสัปดาห์แรก

สิ่งที่ควรทำเมื่อมีข้อมูลจริงเข้ามาแล้ว:

คงเกณฑ์การจดจำไว้ที่ค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแบบ Balanced อย่างน้อยสองสามสัปดาห์ก่อนพิจารณาการเปลี่ยนแปลง ดูการปรับแต่งการจดจำใบหน้า ว่าควรปรับเมื่อใดและอย่างไร

ขั้นตอนถัดไป

• วิธีการทำงาน — ทำความเข้าใจกระบวนการก่อนปรับแต่ง
• ไทม์ไลน์ของบุคคล — มุมมองการปฏิบัติงานประจำวัน
• Integrations และ MCP — สืบค้นข้อมูลบุคคลจากตัวแทน AI ของคุณ