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OET-213H-BTS1 UNV - Terminal de mesure de température au poignet + Détection du port de masque Agrandir l'image

OET-213H-BTS1 UNV - Terminal de mesure de température au poignet + Détection du port de masque

OET-213H-BTS1

Neuf

UNV

Totem 1.10m inclus

  • Prend en charge la détection sans contact de la température du poignet, prévient les personnes ayant une température corporelle anormale

  • Lien entre la détection de la température corporelle et les informations personnelles

  • Configuration du seuil de détection de la température 

  • Module de détection de température du poignet sans contact, la plage de mesure est comprise entre 30℃ et 45℃, la précision de mesure peut atteindre 0,1℃, l'écart de mesure est inférieur ou égal à 0,5℃ et la distance de mesure est de 1 à 2,5 cm.

  • Algorithme d'apprentissage puissant, taux de précision de reconnaissance faciale >99%, taux de faux <1%

  • Capacité de 10 000 visages

  • Temps de reconnaissance rapide en 0,2 seconde, différents modes de fusion de modèles sont utilisés pour réduire les faux taux et augmenter le taux de réussite

Délais 1 à 2 semaines

1 779,40 €

2 098,00 €

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OET-213H-BTS1 UNV - Terminal de mesure de température au poignet + Détection du port de masque

OET-213H-BTS1 UNV - Terminal de mesure de température au poignet + Détection du port de masque

Totem 1.10m inclus

  • Prend en charge la détection sans contact de la température du poignet, prévient les personnes ayant une température corporelle anormale

  • Lien entre la détection de la température corporelle et les informations personnelles

  • Configuration du seuil de détection de la température 

  • Module de détection de température du poignet sans contact, la plage de mesure est comprise entre 30℃ et 45℃, la précision de mesure peut atteindre 0,1℃, l'écart de mesure est inférieur ou égal à 0,5℃ et la distance de mesure est de 1 à 2,5 cm.

  • Algorithme d'apprentissage puissant, taux de précision de reconnaissance faciale >99%, taux de faux <1%

  • Capacité de 10 000 visages

  • Temps de reconnaissance rapide en 0,2 seconde, différents modes de fusion de modèles sont utilisés pour réduire les faux taux et augmenter le taux de réussite

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