Milesight VS321-868M-White Wireless AI Occupancy Sensor Der Milesight VS321-868M-White ist ein batteriebetriebener, drahtloser KI-Occupancy-Sensor zur genauen Erfassung von Raumbelegung und Personenaktivität. Mit integriertem Temperatur-, Feuchte- und Lichtsensor sowie LoRaWAN®-Konnektivität bietet er eine zuverlässige Lösung für Gebäudeautomatisierung, Energiemanagement und Smart-Office-Anwendungen. Die weiße Gehäusefarbe ermöglicht eine unauffällige Integration in moderne Raumdesigns. Produkt-Highlights: KI-gestützte Erkennung von Raumbelegung und Personenbewegungen Betriebsarten für People Counting und Desk Occupancy Integrierte Sensorik für Temperatur, relative Luftfeuchte und Licht LoRaWAN® (EU868) & Milesight D2D für flexible Kommunikation Bluetooth für einfache Konfiguration und NFC-Unterstützung Lokaler Speicher mit Daten-Retransmission bei Netzunterbrechungen Lange Batterielaufzeit durch hocheffiziente Energieverwaltung Dezentes weißes Gehäuse für diskrete Montage in Innenräumen Technische Daten: Modell: VS321-868M-White Kommunikation: LoRaWAN® Class A (OTAA/ABP), Milesight D2D Frequenz / Sendeleistung: EU868 / bis 16 dBm Erkennungsbereich: KI-FoV 129° (h) / 93° (v) empfohlene Montagehöhe 2,4–4 m PIR-Sensor: Winkel ca. 115°, Reichweite bis 4 m bei 3 m Montagehöhe Umweltsensoren: Temperatur: -40 °C bis +125 °C, Auflösung 0,1 °C, Genauigkeit ±1 °C Feuchtigkeit: 0–100 % RH, Genauigkeit ±2,5 % RH Licht: Helligkeit Hell/Dunkel Stromversorgung: 4 × ER14505 Li-SOCl2 (2700 mAh) oder 5 V/1 A via USB-C Batterielaufzeit: bis zu 11 Jahre (EU868, SF7, 5-min Reporting) Speicher: bis 2045 Datensätze lokal, automatische Wiederübertragung Schutzart:
IP30 Abmessungen / Gewicht: 100 × 100 × 26 mm ca. 145 g Umgebungsbedingungen: 0 °C bis +30 °C, 0–95 % RH (nicht kondensierend) Montage: Deckenmontage (Schrauben oder Klebepad), Gehäusefarbe Weiß Anwendungsbereiche: Perfekt geeignet für Büros, Konferenzräume, Klassenzimmer, Bibliotheken und Smart-Building-Umgebungen. Unterstützt intelligente Steuerung von Licht, Klimaanlagen und Raumnutzung durch zuverlässige KI-basierte Belegungsinformationen.
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