Detectar automaticamente, via câmera e Inteligência Artificial (IA), se um carrinho está cheio ou vazio no momento da passagem no PDV. O sistema gera alertas em tempo real no Darwin (via regra CARRINHO_CHEIO), integrando a visão do EASiCash com dados operacionais e antifraude.
- A câmera capta lateralmente (90º) a visão interna do carrinho.
- O vídeo é enviado diretamente ao servidor com GPU (sem NVR intermediário).
- A IA processa o frame em tempo real e classifica o carrinho como cheio ou vazio.
- Gera-se um alerta no Darwin com log para auditoria e BI.
| Modelo |
Tipo |
Resolução |
Observações |
| DS-2CD2121G0-I(W)(S) |
Dome |
2 MP |
Padrão do projeto. Versões com Wi-Fi e áudio |
| DS-2CD2021G1-I |
Bullet |
2 MP |
Alternativa com lente fixa |
| DS-2CD2143G2-I(S) |
Dome |
4 MP |
Imagem superior |
| DS-2CD2347G2-LU |
Turret |
4 MP |
Alta performance com pouca luz |
| DS-2CD2746G2-IZS |
Dome varifocal |
4 MP |
Ajustável para áreas amplas |
⚠️ Importante:
- A câmera deve estar ligada diretamente ao NVR/DVR ou ao servidor com GPU, no mesmo switch.
- Não pode haver espelhamento, múltiplos caminhos ou roteadores intermediários.
- Câmeras que passam por NVRs antes do servidor podem falhar na detecção.
- Altura: Entre 1,70 m e 1,90 m
- Ângulo: 90° lateral à passagem do carrinho
- Ambiente: Iluminação constante, sem reflexo
A análise é feita localmente, em um equipamento com GPU RTX dedicada, na mesma rede do EASiBox.
- Placa-mãe: Gigabyte B760M DS3H Rev. 1.0
- CPU: Intel Core i7-12700K
- RAM: 16 GB DDR4 3200 MHz
- SSD: 1 TB NVMe – Kingston
- GPU: NVIDIA RTX 4060 ou superior (mínimo 8 GB GDDR6 com suporte Ray Tracing)
- Cooler: DeepCool AK400
- Fonte: Corsair CX Series 750W
- Gabinete: DeepCool CH360
- Placa-mãe: Mesma da opção 1
- CPU: Intel Core i5-13600KF
- Restante dos itens: idêntico à opção 1
- Placa-mãe: ASUS TUF Gaming B550-PLUS
- CPU: AMD Ryzen 7 5800X
- RAM / SSD / GPU / Fonte / Cooler: iguais à configuração Intel
- Placa-mãe: Igual à Opção 1 AMD
- CPU: AMD Ryzen 7 5700X3D
- Restante dos itens: mesmos da opção anterior
- DeepCool CH360
- Phanteks XT Pro
- Cooler Master MasterBox NR400
🚨 Para funcionamento estável:
- A câmera e o servidor devem estar no mesmo switch físico
- Sem VLANs, roteadores ou múltiplos caminhos entre a origem e o destino do vídeo
- A latência de rede deve ser mínima. Não utilizar Wi-Fi, switches lentos ou links intermediários
🔧 Essa etapa é obrigatória e crítica para funcionamento do analítico.
- Câmeras devem estar funcionando no EASiCash
- Equipe de engenharia acessa remotamente o servidor
- É feita a captura e treinamento do modelo com base na loja
- O processo dura em média 15 dias após a instalação
- Após a validação, a IA entra em produção com alertas no Darwin
🛑 O modelo é treinado especificamente por loja e não é reaproveitado entre unidades.
- Regra de alerta:
CARRINHO_CHEIO
- Visualização e filtro no painel do cliente via https://darwin.easi.live
- Os dados também podem ser cruzados via BI ou auditoria D+1
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