达尔迈尔扩展其生产线 5000 带 H.265 和人工智能的模块化摄像机

El modelo MDF5250HD-DN ofrece, a nivel de codificador, la capacidad de clasificación de objetos, incluso bajo malas condiciones de luz. 另外, permite una reducción de datos gracias a la compresión de vídeo H.265. Un sistema idóneo para espacios reducidos.

达尔迈尔电子 ha presentado el último modelo de la serie de cámaras 5000, el sistema modular MDF5250HD-DN, que dispone de óptimas características Low-Light, lo que garantiza una alta resolución de detalle y fidelidad en el color, incluso bajo malas condiciones de luz.

La capacidad de clasificación de objetos la ofrece a nivel de codificador. 另外, permite una reducción de datos gracias a la compresión de vídeo H.265.

Comparada con modelos convencionales, la MDF5250HD-DN ofrece ventajas considerables en cuanto a discreción, requerimiento de espacio y flexibilidad, al estar separados la carcasa del codificador y el sensor.

Dada la carcasa ultra compacta del sensor, se puede instalar la incluso en los espacios más reducidos. Entre sus posibles campos de aplicación se incluyen, 例如, 自动取款机, comercio minorista o gasolineras.

La cámara dispone tanto de modo día como de modo noche. Si el modo HDR está activado, el sensor trabaja dentro de un rango dinámico de hasta 120 Db. Esto permite, en combinación con la alta sensibilidad lumínica de 0.002 lux y el procesamiento de imagen, imágenes nítidas con un alto contraste así como resoluciones máximas de detalle y fidelidad en el color, incluso bajo condiciones de luz difíciles.

La MDF5250HD-DN proporciona tasas de imágenes de hasta 100 IPS con una resolución de 1080p (Full HD), lo que habitualmente requiere anchos de banda altos y capacidades grandes de espacio de almacenamiento.

Gracias a la compresión de vídeo H.265, la tasa de datos se reduce hasta un 50% en comparación con H.264, sin pérdida de resolución o calidad de imagen. Su uso en combinación con los sistemas de grabación de Dallmeier permite reducir cargas de red y almacenamiento.

Además de la baja tasa de datos, la tecnología de codificador también ofrece una clasificación de objetos significativamente más potente. Sólo tras una corta fase de aprendizaje, las redes neuronales integradas a nivel de cámara permiten un uso más efectivo de las funciones de análisis de vídeo. Esto hace que la evaluación de los resultados de las funciones de análisis, como Tamper Detection, Line Crossing o Intrusion Detection, sea más eficiente.

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