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Introdução Benefícios Casos Instalados Especificações

INTRODUÇÃO

O GV-LPR são soluções para seguranças de vídeo e monitoramento de estacionamento efectivo que pode executar segurança de estacionamentos. Algumas seguranças de estacionamento correm alto risco em falta de prevenção ao crime e alguns incidentes comuns. Alguns cantos isolado ou andares de estacionamento largos são muito difícil para os seguranças patrulhar e monitorar. Para oferecer segurança e garantia ao consumidor e empregados, os estacionamentos prescisam de sistema de vigilância digital de alta eficiência que fornece monitoramento ao vivo e gravações continuadas para resolver os problemas de seguranças com eficiência de vigilância.

O sistema GV-LPR fornece alta resolução de monitoramento de vídeo e gravação de alta qualidade. Quando a emergência de intertelefones são activados ou botão de pânico forem apertados, os assistantes de estacionamentos podem concluir o incidente no vídeo ao vivo e resolver corretamente. O GV-LPR realiza o sistema de segurança com alto desempenho de gravação e pouca manutenção.


RECONHECIMENTO
GV-LPR activa processo de reconhecimento em duas maneiras. Primeiro é por detecção de movimento em programa de vídeo que detecta veículos passando entre as câmeras em zonas iluminadas. Segundo seria por activação do I/O quando os triggers de reconhecimento forem activados e gravações de I/O forem provocados. O sistema suporta dois modos de visualização incluíndo a vista geral da imagens e Picture-in-Picture (zoom nas imagens) que é fácil de monitorar.

VERSÕES DISPONÍVEIS
Argentina Australia Austria Belgium
Brazil Canada China Chile
Columbia Croatia Czech Republic France
Germany Hungary
India
Ireland
Israel Italy Morocco Mexico
Norway Poland Portugal Qatar
Russia Slovakia South Africa Spain
Taiwan Vietnam UK USA
   
Acima são versões globais para maioria de todos países, futuramente estamos implementando mais versões.

Setup Guidelines
Please follow our guidelines to reach optimal recognition accuracy.
Quick Guide for GV-LPR Qualified Image Criteria