Produktbeschreibung : AXIS Q60 Series Q6078-E 50 Hz - Netzwerk-Überwachungskamera - Kuppel
Gerätetyp : Netzwerk-Überwachungskamera - Pan / Tilt / Zoom - Kuppel - Außenbereich - staubdicht/wasserdicht/zerstörungssicher
Abmessungen (Breite x Tiefe x Höhe) : 23.2 cm x 23.2 cm x 27.1 cm
Gewicht : 3.75 kg
Farbe : Klare niedrigere Kuppel
Anschlusstechnik : Kabelgebunden
Kamera : Farbe - Tag&Nacht
Optisches Zoom : 20 x
Max Auflösung : 3840 x 2160
Bildrate (max.) : 50 Bilder pro Sekunde
Bewegungserkennung : Ja
Video-Modi : 2160p, 4K
Typ des optischen Sensors : PS CMOS - 10.2 mm (1/2.5") - 8 MP
Mindestbeleuchtung : 0.2 Lux - Farbe - F2.0 - 30 IRE
0.002 Lux - S/W - F2.0 - 30 IRE
Brennweiten-Steuerung : Motorbetriebener Zoom
Brennweite : 4.4 mm - 88.4 mm
Fokuseinstellung : Automatisch
Objektiv-Irisblende : F/2.0-3.8 (P-Iris)
Schwenkbereich (Grad) : 360
Kippbereich (Grad) : 220
Schnittstellen : Ethernet 10Base-T/100Base-TX/1000Base-T
Spannung : Wechselstrom 100-240 V, High PoE
Leistungsmerkmale : Backlight Compensation (BLC), Schärfeneinstellung, digitale Bildrotation, digitales Standbild, Weißabgleich, Farbsteuerung, Progressive Scanning, Helligkeitssteuerung, Wide Dynamic Range (WDR), Privatsphärenmaske-Funktion, Arctic Temperature Control, 256 voreingestellte Positionen, Elektronischer Bildstabilisator (EIS), Video Motion Detection Technology, Benachrichtigungs-Bild-Link zu E-Mail, Benachrichtigungsbild an FTP, Kennwortschutz, e-Flip, variable Bitrate, Zipstream-Technologie, ONVIF (Profil S) Unterstützung, INVIF (Profil G) Unterstützung, Bildüberlagerung, Belichtungssteuerung, Infrarot-Sperrfilter, Leitungsquerschnitt-Erkennung, Vehicle Detection, IP-Adressfilterung, Touraufzeichnung, Überwachungsrundgang, Erkennung von Menschen, Auto Tracking 2.0, Multiple Stream Encoding, Erkennung von Objekteintritt in Bereich, Aluminiumgehäuse, signierte Firmware, Secure Boot, TPM 2.0-Modul, ONVIF (Profile T) Unterstützung, Adaptive Bitrate (ABR), Lightfinder 2.0-Technologie, Komprimierung, Text-Overlay, polygonePrivatzonen-Maskierung, Machine Learning Processing Unit (MLPU)
Umgebungsbedingungen (in Betrieb) : -50 °C - 50 °C; 10 - 100% RH relative Luftfeuchtigkeit