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Neue Dallmeier Modulkamera: KI-basierte Objektklassifizierung auch bei schwierigen Lichtverhältnissen

Dallmeier electronic stellt seine neue Modulkamera „MDF5250HD-DN“ vor. Das jüngste Modell der Dallmeier Kameraserie 5000 verfügt über herausragende Low-Light-Eigenschaften. Diese garantieren selbst bei schlechten Lichtverhältnissen eine hohe Detailauflösung und Farbtreue. Bereits auf Encoder-Ebene besteht die Möglichkeit einer KI-basierten Objektklassifizierung. Gleichzeitig ermöglicht die Kamera verringerte Datenraten dank H.265 Videokompression.

Highend-Technik in kompaktem Format
Im Vergleich zu herkömmlichen Modellen bietet die MDF5250HD-DN erhebliche Vorteile in Punkto Diskretion, Platzbedarf und Flexibilität, indem Encoder-Gehäuse und Sensor voneinander getrennt sind. Anwender können die neueste Modulkamera von Dallmeier aufgrund ihres ultrakompakten Sensorgehäuses daher sogar auf engstem Raum verbauen. Mögliche Einsatzbereiche sind dabei beispielsweise Geldautomaten, Einzelhandel oder Tankstellen.

Erstklassige Bilder – auch bei schwierigen Lichtverhältnissen
Die Kamera verfügt sowohl über einen Tag- als auch über einen Nacht-Modus. Ist der HDR-Modus aktiviert, bedient der Sensor einen Dynamikbereich von bis zu 120 dB. Dies erlaubt in Kombination mit der hohen Lichtempfindlichkeit von 0.002 lux und dem innovativen Bild-Processing klare Aufnahmen mit einzigartigem Kontrast sowie höchste Detailauflösungen und Farbtreue, selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen.

Geringe Datenrate trotz hoher Auflösung? H.265 Videokompression macht es möglich
Die MDF5250HD-DN liefert Bildraten von bis zu über 100 fps bei einer Auflösung von 1080p (Full HD). In der Regel erfordert dies entsprechend hohe Bandbreiten und große Mengen an Speicherplatz. Dank der H.265 Videokompression verringert sich die Datenrate um bis zu 50% im Vergleich zu H.264 – und das bei gleichbleibender Auflösung und Bildqualität. Die Kombination mit Dallmeier Aufzeichnungssystemen ermöglicht es Anwendern zudem, die Netzwerk- und Speicherlast noch weiter zu reduzieren.

Verbesserte Video Content Analyse (VCA) dank neuronaler Netze
Neben der geringen Datenrate erlaubt die innovative Encoder-Technologie eine bedeutend leistungsfähigere Objektklassifizierung. Schon nach einer kurzen Anlernphase ermöglichen die bereits auf der Kameraebene integrierten neuronalen Netzwerke eine effektivere Nutzung von Videoanalysefunktionen. Dies gestaltet die Auswertung der Ergebnisse von Analysefunktionen noch effizienter, darunter z. B. „Tamper Detection“, „Line Crossing“ oder „Intrusion Detection“.