Monthly Archive June 22, 2019

Byadmin

Major challenges in managing parking lots

With rapid urbanization and increased population density in cities, there is a heightened need for mobility solutions. Private vehicles are a preferred mode of transportation for many people in developed economies. As the standard of living continues to go up in several parts of the world, more and more people and companies buy new cars.

This has brought with it the challenge of creating space to park these cars in cities. The concept of the parking lot has evolved quite a bit over the years from just a place where people could leave their cars to places that are managed by automated solutions to ensure security and operational efficiency.

Malls and other commercial centers are also increasing in cities, attracting more and more people who prefer to drive in with their cars. This has increased the need for efficient parking lot management system in malls, not just to make sure people have a hassle-free experience but also to avoid wasting money and resources.

Nevertheless, there are several challenges that mall management and solution providers face when it comes to managing parking lots. Some of these challenges are the reason automated systems have come into place. Others persist despite their introduction.

Manual ticketing is time-consuming
Before venturing into the realm of automated parking lot systems, let’s take a look at why electronic solutions should be used. Manual ticketing systems take up time and require more manpower, resulting in higher costs and slower processing.

While this may be seen as an obvious issue to many, the fact is that there are still several malls and commercial entities across the globe that are yet to make a shift from manual ticketing systems.

Paper-based ticketing systems also make the job of information management difficult. In case of any untoward incidents, the management should be able to provide information about any vehicle parked in their space immediately. Automated electronic systems make this possible.

Access control ticketing system failure
One of the worst nightmares for a parking lot manager is the malfunctioning of any access control system. Since malls are often open for long hours and mostly every day of the week, parking lots will be in use most of the time. If there is any failure to the entry management system, there could be delays customer upset.

False damage claims
According to Arvind Mayar, CEO of Secure Parking Solutions, there are always some customers who try to claim that their car was damaged while in the parking lot when in reality the car was already damaged before entering the lot.

To deal with such an issue, there is a need for high-quality surveillance solutions that can provide clear images of the condition of a vehicle at the point of entry. Adequate lighting is also required to support the surveillance systems that are being installed.

Integration
Installing new parking solutions at existing malls and shopping centers is a challenge. But perhaps what’s even more difficult is the integration of these solutions into third-party systems. For instance, surveillance and fire may be managed by a different vendor. Unless all the companies involved are willing to support integration, operations could be tough.

Open standards for traffic data exchange like Datex II become relevant in this context. Fortunately, major companies do support such standards. For instance, Siemens’ intelligent parking solution offers links to third-party applications via open standards such as DATEX II. This interface can allow integration of the data produced by the system for payment providers, enforcement and in-vehicle platforms that consume data in order to provide services that add value to the infrastructure in place.

 

Source: Prasanth Aby Thomas, Date: 2019/06/21

Byadmin

What’s required for businesses to deploy face recognition technology

The hardware needs of businesses to deploy a face recognition solution can vary depending on the application. Not every situation requires the highest resolution camera or the highest computing power, nor does every every environment pose the same challenges (e.g., lighting, crowding, weather, etc.).

Generally, in order to deploy a face recognition system what is needed are a well-tuned camera, local compute power, and software. Hardware systems must be paired with the appropriate compute power to run facial detection efficiently, which depends on whether you are managing a high- or low-density environment.

However, hardware requirements can vary greatly depending on the application and deployment architecture. For example, secure-access use cases, where you are viewing a few faces at a given time, can leverage lower-resolution cameras with lower frame rates and require less compute power (in addition to deploying fewer cameras), which effectively lowers your total cost of ownership (TCO), explained Dan Grimm, VP of Computer Vision and GM of SAFR and RealNetworks.

On the other hand, when using watchlists, deploying more cameras can improve accuracy and

Shawn Mather,
Director, Sales, U.S.

performance. Grimm added, “If the facial recognition platform supports a distributed architecture by doing detection at the edge and recognition in the cloud, then you’ve not only lowered TCO, you’ve also increased your ability to scale in a massive way.”

In the early days of face recognition, there was often a tradeoff between accuracy and device power. “Lower powered devices, either in terms of chipset, bandwidth requirements or camera resolution, suffered from lower accuracy,” noted Doug Aley, CEO of Ever AI.

Today Ever AI has had success in being able to deploy on everything from a single core legacy processor all the way up through a cluster of high-powered GPUs, like an NVIDIA T4. “There are now other companies like ours where the accuracy tradeoff is no longer an issue,” Aley added.

Nowadays, speed is where the major variability comes in — the more powerful the hardware, the faster the speed of matching and the faster the overall user experience.

Aley explained that most modern chipsets, especially from a quad-core onward, are going to be very fast. Furthermore, today’s face recognition models, and the frameworks off which these models are built, are getting more adept at handling lower-power chipsets.

Shawn Mather, Director of Sales for the U.S. at Intelligent Security Systems (ISS) highlighted software integration issues over complications with hardware. Software providers, however, can overcome these challenges by making their solutions compatible with VMS solutions and electronic access control solutions.

The type of face recognition — 2D or 3D face recognition technology — a businesses chooses to deploy may also come with its own specific set of challenges and requirements. A report by MarketsandMarkets noted that captured images from earlier 2D face recognition technology was highly dependent on illumination, meaning poor lighting significantly affected image quality. Another challenge was the “incompatibility of integration between software tools and biometric hardware devices.”

However, the report expects 3D technology to have the largest market share in the coming years. Unlike 2D technology, 3D technology is not dependent on illumination. This enables it to capture higher-quality images in uncontrolled environments, such as poorly lit or completely dark areas.

Something else to consider in the years to come are face recognition cameras, where the recognition process is done on-board at the frontend. These types of cameras, though, require strong computational power since all of the tools for recognition are on-board. While several camera companies are developing face recognition cameras, the overall market is still in a fledgling state, but may be something to look forward to in the future.

 

Source: Eifeh Strom, Date: 2019/06/21

Byadmin

Video data required for meaningful machine vision

The first step a machine vision system will take to understand images collected by cameras is to adjust these images through processes such as sharpening, cutting or zooming. This processing provides meaningful information for computers to read.

As humans, we have a set of eyes capturing images, which then are sent to the brain for image identification. For machines, cameras and other visual sensors perform the function of the eyes, with software, artificial intelligence, FPGA (Field Programmable Gate Arrays) chips, CPUs and GPUs filling in for the brain.
“Image processing can be seen as the first step in analyzing video data, before it is fed to the system’s computer vision algorithms,” said Jerome Gigot, senior director of marketing at Ambarella.

Processing software can sharpen an image to improve readability, change the exposure for a clearer shot, or to zoom in and crop certain information, such as a barcode or address located on a package.

“The type of data that will be analyzed heavily depends on the manufacturing function that needs to be performed,” said Gigot.

Industrial objects, for instance, can be inspected by size, shape, color, and texture. These same variables can be also used to recognize agricultural or biological objects.

The second step is to have an algorithm that first distinguishes between the many different pieces of an image, then identifies the edges and models its subcomponents.

In manufacturing, computer vision isn’t limited to a single niche purpose. Some decode barcodes, while others inspect for defects. The latter is powered by neural networks that can compare how a piece of equipment looks versus how it is supposed to look. When the algorithm finds an anomaly, it flags the issue for the user. Other possibilities include monitoring, predictive maintenance, safety inspection and inventory management.

Gigot offers the example of food processing. At a food processing plant, a neural network detects and instructs the system to remove bad apples in real time as they speed through the scanner and before they shipped out to stores.

Seeing beyond vision with predictive capacity

Lian Jye Su, Principal Analyst, ABI Research
“In addition to cameras, machine learning-based machine vision can also

Lian Jye Su, Principal Analyst, ABI Research

incorporate data collected from various sensors, including LiDAR, radar, ultrasound, and magnetic field sensors. The rich set of data will provide further insight into other aspects of production processes,” said Lian Jye Su, Principal Analyst at ABI Research.

Conventional machine vision only detects product defects and quality issues predefined by humans. With the help of machine learning algorithms, machine vision can pick up unexpected product abnormalities or defects, providing flexibility and valuable insights for manufacturers.

Machine vision-powered predictive maintenance utilizes machine learning and other connected devices to monitor data and components in order to taking corrective actions before machinery breaks down. It creates a zero-downtime situation for manufacturers, creating cost savings.

Another use of machine learning-equipped machine vision systems is for monitoring worker safety. Devices can track people and predict the movement of equipment, helping to prevent dangerous interactions between people and machines.

 

Source: Elvina Yang, Date: 2019/06/20

Byadmin

Cloud Recording

CCTV Camera Cloud Recording

ติดต่อสอบถามบันทึกกล้องวงจรปิดบนระบบ Cloud Tel.02-599-9999 | ลงทะเบียน คลิ๊กที่นี่

ข้อดีของ Cloud CCTV Storage
การจัดเก็บไฟล์ในรูปแบบของ CCTV Cloud Storage ซึ่งเป็นการจัดเก็บข้อมูลไว้ในเซิร์ฟเวอร์ของพีเพิล ฟู แทนการจัดเก็บข้อมูลไว้ในอุปกรณ์อย่างเครื่องบันทึก DVR, NVR หรือ SD Card นั้น มีข้อดีหลายประการดังนี้

  • สะดวกและคล่องตัวในการใช้งาน การจัดเก็บไฟล์ไว้ใน CCTV Cloud Storage ช่วยลดความยุ่งยากในการต่อสาย หรือเรียกดูกล้องย้อนหลัง
  • บันทึกได้ยาวนานตราบเท่าที่ต้องการ
  • เปิดใช้งานหรือเข้าถึงไฟล์ได้ทุกที่ทุกเวลา ไฟล์ที่ถูกจัดเก็บไว้ใน CCTV Cloud Storage สามารถที่จะดาวน์โหลดหรือเล่นย้อนหลังได้ทุกที่และทุกเวลา เพียงเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและล็อกอินเข้าระบบ CCTV Cloud Storage ก็สามารถที่จะดึงไฟล์นั้นมา Playback หรือ ดูย้อนหลังได้ทันที
  • รองรับการใช้งานบนอุปกรณ์ที่หลากหลาย ในการเข้าถึงไฟล์ข้อมูลต่างๆ ใน CCTV Cloud Storage ไม่จำเป็นจะต้องเชื่อมต่อผ่านคอมพิวเตอร์หรือโน้ตบุ้กเท่านั้น สามารถเชื่อมต่อผ่านสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตก็ได้
  • มีพื้นที่ให้เลือกใช้ตามความต้องการ การใช้งาน CCTV Cloud Storage ผู้ใช้สามารถเลือกพื้นที่หรือแพ็กเกจเท่าที่ต้องการหรือคิดว่าเหมาะสมกับการใช้งานกับเครื่องบันทึกของตัวเองที่สุดได้ และวันหนึ่งเมื่อต้องการพื้นที่เพิ่มมากขึ้นก็สามารถปรับขนาดพื้นที่เพิ่มได้ตามขอบเขตที่ต้องการ เป็นการใช้งานที่ไม่จำเป็นต้องเสียค่าใช้จ่ายส่วนเกินโดยไม่จำเป็น
  • มีความปลอดภัยในการจัดเก็บข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลใน CCTV Cloud Storage ไม่ต้องกังวลเรื่องของข้อมูลสูญหาย หรือถูกขโมย เหมือนกับการเก็บข้อมูลไว้ในเครื่องบันทึก DVR, NVR
  • ข้อดีอีกอย่างหนึ่งสำหรับ CCTV Cloud Storage ซึ่งเป็นบริการ Cloud Storage ของพีเพิล ฟู คือ เซิร์ฟเวอร์หรือพื้นที่จัดเก็บข้อมูลถูกติดตั้งอยู่ในศูนย์ข้อมูลคอมพิวเตอร์ (IDC) ในประเทศไทย ผู้ใช้บริการสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลได้รับการจัดเก็บอย่างดี และมีพื้นที่จัดเก็บที่ชัดเจนสามารถตรวจสอบได้ อีกทั้งยังมีเจ้าหน้าที่คอยให้คำแนะนำและความช่วยเหลือในการใช้บริการอีกด้วย

 

Package : วัน/เดือน/ปี
3 วัน 7 วัน 30 วัน
329 Baht 393 Baht 650 Baht
Camera Per Month Camera Per Month Camera Per Month
File Record ไม่เกิน 2M Pixel
3 เดือน 6 เดือน 1 ปี 2 ปี
 1,779  Baht  2,279  Baht  4,239  Baht  7,896  Baht
Camera Per Month Camera Per Month Camera Per Month Camera Per Month
File Record ไม่เกิน 2M Pixel
Example สัญญา Price
 2 กล้อง  3 วัน  658 Baht  
 2 กล้อง  7 วัน  786 Baht  
 2 กล้อง  30 วัน   1,300 Baht  
 2 กล้อง  3 เดือน  3,558 Baht  
 2 กล้อง  6 เดือน  4,558 Baht  
 2 กล้อง  1 ปี  8,478 Baht  
 2 กล้อง  2 ปี  15,792 Baht  

 

 

Byadmin

ลงทะเบียน

ลงทะเบียนโฮส เพื่อดูกล้องวงจรปิดออนไลน์

ลงทะเบียนประกันภัยของหายจ่ายจริง วงเงินสูงสุด 300,000 บาท

Byadmin

ประกันของหายจ่ายจริง!

ประกันภัยของหายจ่ายจริงสนใจสั่งซื้อกรมธรรม์ติดต่อ 02-599-9999 ฝ่ายขาย | ลงทะเบียน คลิ๊กที่นี่

หลายท่านคงยังไม่ทราบว่าPeoplefu นอกจากจะ ขายส่งกล้องวงจรปิด ที่มียอดขายอันดับ 1 แล้ว เรายังมีบริการประกันภัยของหาย(คุ้มครองทั้งตัวกล้องและทรัพย์สินที่เกิดความเสียหายบริเวณที่แจ้งในกรมธรรม์) วันนี้เราจะมาแนะนำบริการนี้โดยละเอียด ถึงกระบวนการและสิทธิประโยชน์ที่ลูกค้าจะได้รับซึ่งบอกได้เลยว่าทั้งคุ้มครองและคุ้มค่า มีวงเงินคุ้มครองมากถึง 3 แสนบาท จ่ายเบี้ยประกันรายปีเพียงแค่หลักพันเท่านั้น ช้าอยู่ทำไมไปดูกันเลย!

ใครบ้างที่สามารถซื้อประกันภัยนี้ได้?
– เฉพาะลูกค้าที่ติดตั้งกล้องวงจรปิดกับ Peoplefu ผ่านตัวแทนจำหน่ายทั่วประเทศเท่านั้น

มีขั้นตอนการสมัคร และเงื่อนไขการใช้งานยังไงบ้าง?

1. ลูกค้าติดตั้งกล้องวงจรปิดกับ Peoplefu และขอซื้อประกันภัยของหายเพิ่ม มีชุดประกันภัยคุ้มครอง 1-3 แสนบาท (ติดต่อช่างติดตั้ง, ตัวแทนจำหน่ายใกล้บ้านท่าน)

2. เมื่อลูกค้าซื้อประกันภัยแล้ว จะได้รับรหัสจากเจ้าหน้าที่เพื่อใช้ลงทะเบียน ลูกค้าต้องนำรหัส 13 หลักนั้นไปลงทะเบียนเพื่อรับสิทธิ์คุ้มครอง(กรมธรรม์จะคุ้มครองหลังจากลูกค้าลงทะเบียนเสร็จสิ้น)
2.1 ช่องทางที่1 ลงทะเบียนผ่านเว็บไซต์ที่ app.peoplefu.com ใส่โค้ด 13 หลักที่ได้รับจากเจ้าหน้าที่เพื่อการลงทะเบียน ลูกค้าอ่านเงื่อนไขและขั้นตอนการรับประกันต่างๆ ให้ละเอียดโดยมีแจ้งทางหน้าเว็บไซต์

2.2 ช่องทางที่2 ลงทะเบียนผ่านแอพพลิเคชั่น People Fu Insurance สามารถโหลดมาใช้งานได้ทั้ง Android และ IOS ภายในแอพพลิเคชั่นสามารถใช้งาน ลงทะเบียน ตรวจสอบสถานะ และอื่นๆได้เช่นเดียวกับทางเว็บไซต์

2.3 ช่องทางที่ 3 โทรเข้ามาลงทะเบียนที่ โทร 02-5999999

3. ลูกค้าอุ่นใจใช้งานกล้องวงจรปิดกับ Peoplefu โดยกรมธรรม์คุ้มครองทั้งความสูญเสียของทรัพย์สินที่เอาประกันและความสูญเสียหรือเสียหายต่อกล้องวงจรปิด

เมื่อเกิดเหตุจะต้องดำเนินการอย่างไรบ้าง?

  • เมื่อเกิดเหตุลูกค้าต้องแจ้งสูญเสียหรือความเสียหายดังกล่าวต่อบริษัทฯทันทีที่เกิดความสูญเสียหรือความเสียหาย ภายใน 24 ชั่วโมงหรืออย่างช้าไม่เกิน 3 วันทำาการ
  • แจ้งต่อเจ้าหน้าที่ตำรวจเพื่อลงบันทึกประจำวันไว้เป็นหลักฐานโดยแจ้งเป็นคดีอาญา(ต้องแจ้งโดยละเอียดว่ามีทรัพย์สินอะไรสูญหาย)
  • กรอกแบบฟอร์มเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนและส่งรายละเอียดการเกิดเหตุเป็นลายลักษณ์อักษรให้แก่บริษัทฯ ภายใน 15 วันนับจากวันที่เกิดความสูญเสีย         หรือความเสียหาย โดยรายละเอียดจะต้องมี วันที่เกิดเหตุ,เวลา,รายการทรัพย์สินที่เสียหาย,จำนวนความเสียหาย
  • รายละเอียดเกี่ยวกับการประกันภัยอื่น (ถ้ามี)

เอกสารที่ใช้การเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน

  • หนังสือเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนเป็นลายลักษณ์อักษร
  • บันทึกประจำวันของเจ้าหน้าที่ตำารวจ (ลงเลขคดีอาญา)
  • สำเนากรมธรรม์ประกันภัยและเอกสารแนบท้าย
  • ภาพถ่ายขณะเกิดเหตุ (ในกรณ์ที่กล้องสามารถบันทึกได้)

ทำไมต้องเลือกทำประกันของหายกับ Peoplefu ?

บริษัทฯ ให้ความสำคัญและขอบคุณลูกค้าที่ไว้วางใจให้เราดูแล จึงมีข้อกำหนดเงื่อนไขที่ยืดหยุ่นและแตกต่างกับบริษัทอื่น

 

สำหรับท่านไหนที่สนใจบริการสามารถโทรเข้ามาสอบถามเพิ่มเติมได้ที่ 02-599-9999 จะมีเจ้าหน้าที่ให้คำแนะนำบริการค่ะ

พีเพิล ฟู กล้องวงจรปิดอันดับ 1

  • หมายเหตุ : เงื่อนไขข้อยกเว้นตามกรมธรรม์ประกันภัยโจรกรรม (จร.3)
Byadmin

โฮสออนไลน์

ขั้นตอนการลงทะเบียน (Register Host) เพื่อดูกล้องวงจรปิดออนไลน์ | คลิ๊กที่นี่ เพื่อลงทะเบียน

  1. ใส่หมายเลข Serial ลงในหน้าสมัครสมาชิก
    (อยู่ใต้เครื่องหรือข้างกล่องเครื่องบันทึก)
  2. กรอกรายละเอียดข้อมูล
  3. ล็อคอินเข้าสู่ระบบ
  4. เพิ่มชื่อโฮส (ชื่อนี้จะเป็นชื่อที่เรียกดูกล้องวงจรปิดออนไลน์
    Example : ชื่อโฮส.peoplefu.com)
  5. นำชื่อโฮส user และ รหัสผ่านไปใส่ในอุปกรณ์เครื่องบันทึก
Byadmin

Promotion! 01- 30 มิถุนายน 2562 : Hot Hit!

สนใจสินค้าสั่งซื้อได้ที่ตัวแทนจำหน่ายทั่วประเทศใกล้บ้านท่าน หรือ เบอร์โทรศัพท์ : 081-172-2896, 097-213-0189 (ฝ่ายขาย), Lind ID : @ppf-cctv  

Set 4CH 1 ล้านพิกเซล ราคาปรกติ 16,900 เหลือเพียง : 13,000 บาท ดูออนไลน์ผ่านมือถือได้ทุกที่ ทั่วโลก

Set 8CH 1 ล้านพิกเซล   ราคาปรกติ 23,900 เหลือเพียง : 19,000 บาท ดูออนไลน์ผ่านมือถือได้ทุกที่ ทั่วโลก

set4

set 8