| 起源の場所: | 広州、中国 |
|---|---|
| ブランド名: | HUSHIDA |
| 証明: | CE, FCC，3C |
| モデル番号: | HUSHIDA-03 |
| 最小注文数量: | 1 |
| 価格: | Negotiable |
| パッケージの詳細: | カートンで第一に詰められ、次に外のパッキングのための木の箱と補強されて |
| 受渡し時間: | 3-7の幾日の仕事 |
| 支払条件: | T/T、ウェスタン・ユニオン |
| 供給の能力: | 1ヶ月あたりの10000units |
| 名前: | 高い変化温度装置 | サイズ: | 21.5/55/65/75/86/100インチ |
|---|---|---|---|
| 実用温度: | 0°Cへの40°C | 電源: | 220V AC 50HZ |
| ホストの容積 : | 240mmX110Xmm150m | ||
| ハイライト: | 赤外線熱カメラ,顔認識の温度の測定 |
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空港のための最も最近の高変化熱の検出の赤外線赤外線画像のカメラ
1.Productは特色になる
1. 顔認識の赤外線画像、無接触急速な温度検出および管理プラットホームを達成する移動式赤外線画像および他の方法。
2. それは大量の人々の温度を同時に監察20人以下同時に測定なできる。過熱ターゲットの実時間分析は左の跡および健全で、軽い警報を示す。
3. 表面データベース（30,000）の群集は自動的に、非表面データベースの群集はリアルタイムの表面を捕獲し、特定の表面データベースの群集は捕獲され、驚かされる確認される。
4. 24時間は途切れない、温度の実時間ディスプレイおよび高温警報時間働き、分類および統計量の機能がある。
5. 体温の検出の正確さ:0.3度内の温度の正確さ;顔認識の間隔は2.5メートルまたは多くである;顔認識の精度は99.8%の上にある。
ダウンロードの指定、AI 5000の多数の顔認識thermometer.pdf
2のプロダクト変数
| 構成 | スクリーン・サイズ | 映像 |
| 一点/緊急の配置の計画 | 21.5インチ | |
| 55インチ | ||
| 65インチ | ||
| 75 icnh | ||
| 86 icnh | ||
| 100inch | ||
| AIの赤外線画像ボディ温度計 | ||
| モデル | HSD-RYS-4321-3025 | |
| サイズ | 1739mm*1180mm*3650mm | |
| 支えられた決断およびフレーム率（MJPEGのデフォルト） | 1920*1080 30frame | |
| 出力イメージのフォーマット | MJPEG/YUV2 （YUYV） | |
| インターフェイスの種類 | USB2.0 | |
| 自動露出制御AEC | サポート | |
| 自動白いバランスAEB | サポート | |
| 自動利得制御AGC | サポート | |
| 実用温度 | 0°Cへの40°C | |
| 保管温度 | -30°Cへの70°C | |
| 働く湿気 | 15%-85% | |
| モジュール変数を感じる温度 | ピクセル ピッチ | 480*360 |
| レンズ | 90° | |
| 入力/出力 | USB | |
| 包囲された実用温度 | 0℃~40℃ | |
| 完全放射体の放射熱源 | ||
| 特徴 | ||
| 1. より多くのポータブルおよびライター。高精度。 | ||
| 2. ライト級選手はホスト2つのkgだけ重量を量る。 | ||
| 3. 温度の設定、簡単な操作。急速な温度の上昇および温度調整。 | ||
| 技術的な変数 | ||
| モデル名前 | HSD-HTX1 | |
| 温度較差 | 35℃-45℃ | |
| 制御する方法 | PIDの自動制御 | |
| 温度の決断 | 0.1℃ | |
| 放射の表面 | 78mm*78mm | |
| キャビティ放射率 | 0.97/0.02 | |
| 一定温度 | + （0.1~0.2） ℃/30min | |
| 温度の均等性 | ± 0.2の℃ （2/3の中心地域の内で） | |
| 電源 | 220V AC 50HZ | |
| ホストの容積（長さの×の幅の×の高さ） | 240mmX110Xmm150m | |
| 重量 | ≤2Kg | |
| 労働環境 | 温度 | 0℃-30℃ |
| 湿気 | ≤60%RH | |
| AIの理性的なふるい分析のプラットホーム | ||
| 特徴 | ||
| 1.Powerful分析および工程能力 | ||
| 多数の末端装置の2.Centralized制御、視覚化されたデータ プレゼンテーション | ||
| 出席、アクセス管理、訪問者の3.Supportシステム ドッキング | ||
| 4.AI顔認識のアルゴリズム モジュールの埋め込むこと | ||
| 5.Detectionアーカイブの記憶域管理 | ||
