HiWatch DS-H116GA - это 16-ти канальный гибридный HD-TVI регистратор с технологией AoC (аудио по коаксиальному кабелю), который подходит для аналоговых, HD-TVI, AHD и CVI камер, а также имеет возможность использования 2 IP-каналов (до 18-ти с замещением аналоговых).
Устройство имеет 16 видеовходов BNC и 1 аудиовход RCA, с возможностью подключения до 16-ти каналов AoC. Видеовыходы включают 1 VGA и 1 HDMI, с возможностью вывода до 1080P, а аудиовыход состоит из 1 канала RCA, также с возможностью до 16-ти каналов AoC.
HiWatch DS-H116GA поддерживает видеосжатие H.265 Pro/H.265/H.265+/H.264/H.264+, а аудиосжатие - G.711u. Обнаружение движения MD 2.0 доступно на всех аналоговых каналах.
Разрешение записи на канал зависит от типа камеры: для TVI, AHD и CVI - 1080p Lite/ 720p@15к/с, для аналоговых камер - WD1@25к/с, для IP - до 5Мп с входящим битрейтом 96Мбит/с.
Регистратор имеет 1 SATA-разъем для жестких дисков до 10Тб, 1 RJ-45 10M/ 100M Ethernet интерфейс и 2 USB2.0. Рабочая температура устройства составляет от -10°C до +55°C, а максимальное потребление энергии без учета жесткого диска - 17Вт при 12В DC.
Обнаружение движения 2.0 (MD 2.0) в видеорегистраторе HiWatch DS-H116GA - это технология обнаружения движения на основе алгоритма глубокого обучения. Эта технология позволяет улучшить точность обнаружения движения, идентифицируя различные типы объектов, такие как люди и транспортные средства.
Алгоритм глубокого обучения использует нейронные сети, чтобы изучать и классифицировать различные типы объектов на основе большого объема данных. Обучение нейронной сети происходит в несколько этапов. Сначала собираются данные об объектах различных типов, например, людях и транспортных средствах. Затем данные используются для обучения нейронной сети, которая изучает, как различать объекты разных типов.
После обучения нейронной сети, алгоритм глубокого обучения может использоваться для обнаружения объектов на видеозаписи. В случае MD 2.0, алгоритм глубокого обучения используется для обнаружения движения объектов разных типов, например, людей и транспортных средств. Как только объект обнаружен, система регистрирует его и может предпринимать дополнительные действия, такие как отправка оповещений или запись видео.
Таким образом, обнаружение движения 2.0 на основе алгоритма глубокого обучения позволяет улучшить точность обнаружения объектов, а также классифицировать различные типы объектов для дополнительной информации и действий.