Page History

...

1. Если видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование (1). 
   
   
2. Для записи маски (выделение распознанных объектов) в архив выбрать Да для соответствующего параметра (2).
3. Задать минимальное количество кадров, на которых нейросчетчик должен обнаружить объекты, чтобы выдать сработку (3). Значение должно быть в диапазоне [2; 20].
   
   

4. Задать количество кадров в секунду, которое будет обрабатывать детектор (4). Значение должно быть в диапазоне [0,016; 100]. 

   Info
   title Примечание
   Значения по умолчанию (3 кадра вывода и 1 fps) означают, что нейросчетчик будет анализировать по одному кадру раз в секунду. Если нейросчетчик обнаружит заданное количество объектов (или больше) на 3 кадрах, то будет сгенерирована сработка.

   
   

5. Задать условие срабатывания нейросчетчика:
   1. В поле Количество тревожных объектов задать пороговое значение количества объектов в кадре (5). 
   2. В поле Срабатывание при количестве выбрать в каких случаях необходимо генерировать сработку − когда количество объектов в детектируемой зоне больше или меньше порогового значения (10). 
6. Если требуется выделять распознанные объекты в окне предварительного просмотра, выбрать значение Да для параметра Обнаруженные объекты (6).
7. Установить порог распознавания объектов в процентах (7). Если вероятность распознавания объекта меньше заданного, то эти данные не будут учитываться. Чем больше значение, тем выше качество распознавания, но некоторые сработки могут не учитываться.

8. Выбрать процессор для работы нейросети − центральный, один из графических или один из процессоров Intel (8, см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Общие сведения о настройке детекторов). 

   Note
   title Внимание!
   Если выбран процессор, отличный от CPU, то основная часть вычислительной нагрузки будет выполняться на этом устройстве. При этом CPU будет также задействован для работы нейросчетчика.

   
   

   Note
   title Внимание!
   Запуск работы алгоритма на NVIDIA GPU после применения настроек может занимать несколько минут. Для ускорения последующих запусков можно использовать функцию кэширования (см. Настройка ускорения запуска нейроаналитики на GPU).

   
   

9. Выбрать процессор для декодирования видео (9). При выборе GPU приоритет отдается дискретной видеокарте (декодирование на чипах NVidia NVDEC). Если подходящего графического процессора нет, то декодирование будет осуществляться с помощью технологии Intel Quick Sync Video. В противном случае декодирование будет осуществляться на CPU.

10. В поле Тип объекта выбрать объект для подсчёта (11) или в поле Файл нейросети выбрать файл нейросети (12).

    Note
    title Внимание!
    Для подготовки нейросети необходимо обратиться в компанию компаниюITV|ITV|AxxonSoft (см. Требования ко сбору данных для обучения нейросетей). Использование подготовленной нейросети для конкретной сцены позволяет детектировать объекты только определенного типа (например, человек, велосипедист, мотоциклист и т.д.). Если файл нейросети не задан, будет использоваться файл по умолчанию, который выбирается в зависимости от выбранного типа объекта (11) и выбранного процессора для работы нейросети (8).

    
    

    Info
    title Примечание
    Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться в директории /opt/AxxonSoftITV/AxxonNext/.

    
    

11. При необходимости в окне предварительного просмотра задать зоны детектирования с помощью узловых точек (по аналогии с зонами игнорирования у детекторов анализа ситуации, см. Задание общих зон анализа ситуации). По умолчанию весь кадр является зоной детектирования.
    
    
12. Нажать кнопку Применить.

...