1. Die Box verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um eine genaue und sofortige Gesichtserkennung zu implementieren.
2. Wenn es mit einer IP-Kamera funktioniert, ermöglicht es schnellen Zugriff auf jeden Eingang.
3. Max. Zur komfortablen Nutzung können 8 IP-Kameras angeschlossen werden.
4. Mit der Kapazität von 10.000 Gesichtsbildern und einer sofortigen Erkennung in weniger als 1 Sekunde eignet es sich für verschiedene Zugangskontrollsysteme in Büros, Eingängen oder öffentlichen Bereichen usw.
5. Es ist einfach zu konfigurieren und zu verwenden.
| TechnTechnische Daten | |
| Modell | 906N-T3 |
| Betriebssystem | Android 8.1 |
| CPU | Dual-Core-Cortex-A72+Quad-Core-Cortex-A53, Big-Core- und Little-Core-Architektur; 1,8 GHz; Integration mit der Mali-T860MP4-GPU; Integration mit NPU: bis zu 2,4TOPs |
| SDRAM | 2 GB + 1 GB (2 GB für CPU, 1 GB für NPU) |
| Blitz | 16 GB |
| Micro-SD-Karte | ≤32G |
| Produktgröße (BxHxT) | 161 x 104 x 26 (mm) |
| Anzahl der Benutzer | 10.000 |
| Video-Codec | H.264 |
| Schnittstelle | |
| USB-Schnittstelle | 1 Micro-USB, 3 USB-Host 2.0 (Versorgung 5 V/500 mA) |
| HDMI-Schnittstelle | HDMI 2.0, Ausgabeauflösung: 1920 x 1080 |
| RJ45 | Netzwerkverbindung |
| Relaisausgang | Sperrsteuerung |
| RS485 | An Gerät mit RS485-Schnittstelle anschließen |
| Netzwerk | |
| Ethernet | 10 M/100 Mbit/s |
| Netzwerkprotokoll | SIP, TCP/IP, RTSP |
| Allgemein | |
| Material | Aluminiumlegierung und verzinkte Platte |
| Leistung | Gleichstrom 12 V |
| Stromverbrauch | Standby-Leistung ≤ 5 W, Nennleistung ≤ 30 W |
| Arbeitstemperatur | -10°C~+55°C |
| Relative Luftfeuchtigkeit | 20 % ~ 93 % relative Luftfeuchtigkeit |
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