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El Magos Systems MSA1057A es un appliance de hardware CPU/GPU diseñado para añadir análisis de vídeo por aprendizaje profundo a cualquier cámara IP. Integrado con el software Magos Area Surveillance System (MASS), permite clasificación automatizada de objetivos y reduce las falsas alarmas provocadas por fauna y vegetación en movimiento.
El MSA1057A es el appliance de hardware CPU/GPU de Magos Systems concebido para incorporar análisis de vídeo basado en aprendizaje profundo a instalaciones de videovigilancia con cámaras IP. Conectado al software Magos Area Surveillance System (MASS), amplía las capacidades del sistema de vigilancia perimetral por radar con clasificación automatizada de objetivos en hasta 10 canales simultáneos.
Para el correcto funcionamiento del MSA1057A es necesario disponer del software Magos Area Surveillance System (MASS). Consulte con su instalador sobre los requisitos de red e integración.
El MSA1057A incorpora procesamiento GPU optimizado para la ejecución de redes neuronales que clasifican en tiempo real los objetos detectados por el radar y las cámaras IP asociadas, elevando la fiabilidad del sistema de seguridad perimetral.
Al integrarse con el software MASS, el appliance complementa la detección por radar con información visual clasificada, ofreciendo un seguimiento de objetivos más preciso y una gestión de alarmas más eficiente para el operador.
La disminución de falsas alarmas generadas por fauna o vegetación reduce la carga de trabajo de los operadores de seguridad y optimiza la respuesta ante incidentes reales.
| Característica | Detalle |
|---|---|
| Marca | Magos Systems |
| Modelo | MSA1057A |
| Referencia | MASS-AI-APPLIANCE |
| Tipo | Appliance CPU/GPU para analítica AI |
| Canales AI | 10 |
| Compatibilidad | Cualquier cámara IP |
| Software requerido | Magos Area Surveillance System (MASS) |
Ideal para instalaciones de seguridad perimetral que ya dispongan de radar Magos y cámaras IP, y deseen añadir una capa de analítica inteligente para mejorar la clasificación de objetivos y reducir las falsas alarmas en entornos exteriores con presencia de fauna o vegetación.
