Câu hỏi thường gặp

Cấu hình cần thiết để chạy các bài toán AI demo trên 1 Server là khá lớn, tuy nhiên hiện tại đang sử dụng một Laptop cấu hình thấp vẫn có thể xem được camera thực hiện bài toán AI.

S200: 58W (48W IR LED, chiếu xa 300m) S201-0803F: ~14W (IR LED:3.4W, camera ~10W) S500: ~40W (Có IR LED công suất cao, điều khiển PT)

S200: 33x, 300m S201-0803F: 4x, 50m S201-0802N: 3x, 50m S500: 33x, 300m.

Thực tế chịu được sức gió cấp 12.

Hỗ trợ các chuẩn PoE: PoE IEEE 802.3af PoE +, IEEE 802.3at PoE ++ IEEE 802.3bt

S200 S201-0803F, S201-0802N S500

S200: Quan sát đường cao tốc, bùng binh, cầu vượt, quan sát xa theo đường thẳng, đặc biệt, giúp quan sát đêm ở khoảng cách xa. Phù hợp với vị trí khó bảo dưỡng. Bố trí ở tầng 2 hoặc tầng 3. S201-0803F: Quan sát đường cao tốc, bùng binh, giao lộ, chụp biển số để xử phạt giao thông. Bố trí ở tầng 2, tầng 3. S500: Quan sát bùng binh, cầu vượt, giám sát giao thông, vị trí quan trọng. Bố trí ở tầng 2 hoặc tầng 3.

S200: 350m S201-0803F, S201-0802N: 50m S500: 350m

-40 độ C ~ 60 độ C

Có thể. Camera của chúng tôi có chipset hỗ trợ cho các thuật toán AI nên việc chạy nhiều bài một lúc là hoàn toàn được. Chúng tôi đã chạy bài đếm nguời và nhận diện mặt trên camera mà vẫn không giảm hiệu năng.

Có. Camera của chúng tôi có các cấp độ bảo mặt hai lớp cho quản trị. Hệ thống cảnh báo truy cập, hệ thống Storage Encryption, tường lửa, VPN và các mã hóa dữ liệu stream video và data khi truyền lên Server.

Tốc độ xử lý hiện tại là 6-7 FPS. Do Model hiện tại chúng tôi đang phát triển và tối ưu và cải thiện liên tục nên việc xử lý realtime là hoàn toàn được.

Chúng tôi đã test trong nhưng môi trường nhiệt độ khác nhau và rất khác nghiệt. Tuy nhiên chưa có điều kiện test trong môi trường tuyết rơi. Nhưng với thông số kĩ thuật camera của chúng tôi hoàn toàn chạy đươc trong môi trường có tuyết rơi.

Hoàn toàn được. Camera của chúng tôi hỗ trợ theo những giao thức phổ biến như Http, Https, FTP, MQTT nên nếu Server của bạn tuân thủ theo những giao thức này thì hoàn toàn có thể kết nối đến camera. Bạn có thể cấu hình chúng thông qua WebUI.

BKAV sử dụng các cảm biến của Sony và OmniVision, là các hãng hàng đầu thế giới về giải pháp cảm biến hình ảnh. Các model dòng S và P sử dụng cảm biến của Sony, nổi bật với công nghệ STARVIS cho phép quan sát trong môi trường thiếu sáng. Cảm biến hỗ trợ tốc độ tối đa đạt 60fps, độ phân giải 4K với IMX334 và FHD với IMX327.

Có thể đối với camera dòng C, tuy nhiên bạn không thể thực hiện thay đổi với camera dòng S và P. BKAV cũng không khuyến khích khách hàng thực hiện các thay đổi này, bởi việc lắp đặt yêu cầu tuân thủ theo các quy định nghiêm ngặt về điện tử và cơ khí. Các cụm lens dùng cho camera dòng S và P có kích thước lớn, các cơ cấu điều khiển động cơ bên trong phức tạp để phục vụ các tác vụ Zoom, Focus.

Có. Camera sử dụng thuật toán Anti Banding cho phép tự động thay đổi Exposure Time của cảm biến để phù hợp với môi trường. Hơn nữa, bạn có thể cấu hình tốc độ mà trập thủ công qua WebUI. Thêm nữa về thuật toán Auto Exposure Control - AEC: Exposure Time chỉ là một phần trong thuật toán AEC. Camera có thể tự động thay đổi tốc độ màn trập, độ Gain số, cân bằng giữa Gain vùng sáng và Gain vùng tối để cho bức ảnh đạt độ sáng tốt nhất.

Với các trường hợp nhận chính diện camera của chúng tôi có thể đạt được độ chính xác tới 99%.

Có. Camera của chúng tôi có thể đàm thoại 2 chiều.

Ánh sáng hồng ngoại này không ảnh hưởng đến thị giác.

Ngay khi camera của chúng tôi phát hiện được sự kiện nó sẽ gửi thông tin đến với server của chúng tôi, điều đó sẽ giảm thiểu khối lượng tính toán với server của bạn và giảm đi đáng kể đường truyền bạn phải cung cấp cho server đó hoạt động.

Camera của chúng tôi có khả năng quay Pan 360 độ endless, Tilt 90 độ.

Hiện tại chúng tôi đang phát triển, tính năng này sẽ sớm được ra mắt và cập nhật lên Camera.

Chúng tôi đã có thiết kế PoE cho model này, tuy nhiên với thiết kế Housing hiện tại, chúng tôi không đủ không gian cho nó. Chúng tôi đã có kế hoạch cải tiến cho các phiên bản sau.

Hiện tại các Camera dòng C của chúng tôi có hỗ trợ kết nối Wifi.

Chúng tôi có tools support việc scan IP của cam và cấu hình hàng loạt tại một máy tính duy nhất.

Có.

Có.

Hiện tại chúng tôi có sử dụng tool để tìm kiếm thiết bị theo dạng Local trong cùng hệ thống mạng các thông tin model, Mask, subnet mask, device name mà chúng tôi sản xuất để phân biệt với các hãng camera khác.

Khi hoạt động lâu ngày camera sẽ bị bụi bặm bám, ảnh hưởng tới việc thu nhận hình ảnh có thể bị mờ, mất chi tiết => tính năng Water Tank + wiper có thể làm sạch mặt kính của camera. Nếu camera bị hơi nước hay sương mù thì có tính năng tự làm nóng mặt kính của camera => bay hơi nước.

Có.

Không thể ghi hình vì camera cần có nguồn, nếu muốn sử dụng cần có bộ lưu nguồn.

Camera dùng Adapter (Bộ đổi nguồn) để chuyển nguồn điện lưới AC 220V sang nguồn 12VDC hoặc 24 VA.

Quan sát hình ảnh được bằng máy tính. Hình ảnh và âm thanh được trực tiếp lưu trữ trên máy tính. Giá thành rẻ hơn cho việc sử dụng một hệ thống camera thông thường. Có thể triển khai nhiều bài toán thông minh khi sử dụng cam ip.

Hỗ trợ chuẩn h264 và h265.

Chúng tôi có update các tính năng theo OTA.

Không.

~ 10m.

Chính xác 99% - sai 1%, bỏ sót ~ 0.1%.

Camera của chúng tôi có thể đếm được cả người và có thể đếm được cả phương tiện.

Nguyên nhân do một số người trong khung hình bị che đi những đặc điểm như chân, tay, mặt... Chúng tôi đã thử dùng điều kiện chỉ cần nhận diện được 1 trong các đặc điểm là người, nhưng điều đó dễ dẫn đến bị làm giả. Chúng tôi đang tiếp tục nghiên cứu, nâng cấp để có tỷ lệ chính xác cao hơn trong thời gian sớm.

RTSP.

~10m.

Chính xác 99% - sai 1%, bỏ sót ~ 10%.

~ 4 khuôn mặt.

Không.

Hiện nay chúng tôi đã thử nghiệm ngay tại công ty của chúng tôi. Nó hoạt động rất tốt với 15 người trong cơ sở dữ liệu của camera.

Camera sử dụng 5 ảnh ứng với 5 góc khác nhau để làm cơ sở nhận ra một người có trong cơ sở dữ liệu camera.

Chúng tôi đã nghiên cứu nhiều thuật toán khác nhau và sử dụng thuật toán chính xác, phổ biến nhất hiện nay trên thế giới, nhận diện người trước camera bằng các đặc tính khuôn mặt.

Do đây là bài nhận diện danh tính đầu tiên trên camera mới phát triển nên việc chuyển đổi thư viện từ máy tính chạy Linux xuống camera chạy Android còn khó khăn. Chúng tôi tạm dùng model/thư viện đơn giản để dễ tích hợp, và vẫn đang phát triển hệ thống mới với số mẫu tối thiểu (thậm chí 1 ảnh mẫu) và tỷ lệ bắt trượt giảm xuống còn 0.5% như bài đã làm trên máy chủ Linux.

Nhận diện chính xác nhất khi người di chuyển tốc độ vừa phải và mặt nhìn thẳng vào camera.

Điểm danh người trong 1 lớp học, FaceID trên điện thoại…

Trong điều kiện ánh sáng, môi trường lý tưởng, camera có thể hoạt động tốt trong khoảng cách 300m.

~ 99%.

~ 99%.