Dallmeier erweitert seine Linie 5000 mit modularer Kamera mit H.265 und Künstlicher Intelligenz

Der MDF5250HD-DN bietet, auf der Encoder-Ebene, die Möglichkeit, Objekte zu klassifizieren, auch bei schlechten Lichtverhältnissen. Außerdem, ermöglicht Datenreduktion dank H.265-Videokomprimierung. Ein ideales System für kleine Räume.

Dallmeier Elektronik hat das neueste Modell der Kameraserie vorgestellt 5000, das Baukastensystem MDF5250HD-DN, die optimale Low-Light-Eigenschaften aufweist, Gewährleistung einer hohen Detailauflösung und Farbtreue, auch bei schlechten Lichtverhältnissen.

Objektklassifizierungsfunktion wird auf Encoderebene bereitgestellt. Außerdem, ermöglicht Datenreduktion dank H.265-Videokomprimierung.

Im Vergleich zu herkömmlichen Modellen, der MDF5250HD-DN bietet erhebliche Vorteile in Sachen Diskretion, Platzbedarf und Flexibilität, da Encoder und Sensorgehäuse getrennt sind.

Aufgrund des ultrakompakten Sensorgehäuses, Sie können die auch auf kleinstem Raum installieren. Mögliche Einsatzgebiete sind, Zum Beispiel, Geldautomaten, Einzelhandel oder Tankstellen.

Die Kamera hat sowohl Tag- als auch Nachtmodus. Wenn der HDR-Modus aktiviert ist, der Sensor arbeitet in einem Dynamikbereich von bis zu 120 Db. Dies ermöglicht, in Kombination mit der hohen Lichtempfindlichkeit von 0.002 Lux und Bildverarbeitung, gestochen scharfe Bilder mit hohem Kontrast sowie maximaler Detailauflösung und Farbtreue, auch bei schwierigen Lichtverhältnissen.

Der MDF5250HD-DN bietet Bildraten von bis zu 100 IPS mit 1080p Auflösung (Full HD), erfordert typischerweise hohe Bandbreiten und große Speicherplatzkapazitäten.

Dank H.265-Videokomprimierung, die Datenrate wird auf eine 50% im Vergleich zu H.264, kein Verlust an Auflösung oder Bildqualität. Der Einsatz in Kombination mit Dallmeier-Aufzeichnungssystemen ermöglicht die Reduzierung der Netzwerk- und Speicherlast.

Neben der geringen Datenrate, Encoder-Technologie bietet auch deutlich leistungsfähigere Objektklassifizierung. Erst nach einer kurzen Lernphase, Integrierte neuronale Netze auf Kameraebene ermöglichen eine effektivere Nutzung von Videoanalysefunktionen. Dies bewirkt die Auswertung der Ergebnisse der Analysefunktionen, als Manipulationserkennung, Linienüberquerung oder Intrusion Detection, effizienter sein.

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