Настройка детектора
Для настройки детекторов анализа ситуации на базе нейротрекера необходимодетектора Нейротрекер необходимо:
- Перейти на вкладку Детекторы.
- Под требуемой видеокамерой выбрать Создать...→ Категория: Трекеры → Нейротрекер.
По умолчанию детектор включен и настроен на детектирование движущихся людей.
При необходимости можно изменить настройки параметров детектора, которые указаны в таблице:
| Параметр | Значение | Описание |
|---|
| Характеристики объекта |
Видеопоток
| Основной поток | Если видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование |
Второй поток |
Запись траекторий объектов
| Да | По умолчанию включена запись метаданных видеопотока в базу данных. Для отключения выбрать значение Нет |
| Нет |
| Другое |
| Включить | Да | По умолчанию детектор включен. Для отключения выбрать значение Нет |
| Нет |
| Имя | Нейротрекер | Ввести имя детектора или оставить имя по умолчанию |
| Количество обрабатываемых кадров в секунду | 6 | Задать количество кадров в секунду, которые будет обрабатывать нейросеть. Чем выше значение, тем точнее трекинг, но выше нагрузка на процессор. |
Значение Значение должно быть в диапазоне [0,016 |
; , 100]
| Note |
|---|
| Рекомендуются значение не менее 6 кадров в секунду. Для быстро перемещающихся объектов (бегущий человек, машина) частота кадров в секунду должна быть не менее 12 |
|
(см. Примеры настройки нейротрекера для решения типовых задач).| Прореживание видеопотока | Да | По умолчанию параметр Прореживание видеопотока выключен. Использование данной возможности снижает нагрузку на Сервер, но при этом снижается качество детектирования. Для декодирования только ключевых кадров выбрать значение Да. Рекомендуется активировать данный параметр для "слепых" (без отображения видеоизображения) Серверов, на которых необходимо вести детектирование.
Для кодека MJPEG прореживание не актуально, так как каждый кадр считается ключевым | Note |
|---|
| Параметры Количество обрабатываемых кадров в сек и Прореживание видеопотока взаимосвязаны.
Если к Серверу не подключен локальный Клиент, то для удаленных Клиентов работают следующие правила: - Если частота ключевых кадров меньше, чем значение, заданное в поле Количество обрабатываемых кадров в сек, то детектор будет работать по ключевым кадрам.
- Если частота ключевых кадров больше, чем значение, заданное в поле Количество обрабатываемых кадров в сек, то детектирование будет осуществляться согласно установленному периоду.
Если к Серверу подключается локальный Клиент, работа детектора всегда будет осуществляться согласно установленному периоду. После отключения локального Клиента вышеуказанные правила будут снова актуальны. |
|
Нет |
| Режим работы декодера | Auto | Выбрать процессор для декодирования видео. При выборе GPU приоритет отдается дискретной видеокарте (декодирование на чипах |
NVIDIA Nvidia NVDEC). Если подходящего графического процессора нет, то декодирование будет осуществляться с помощью технологии Intel Quick Sync Video. Иначе декодирование будет осуществляться на CPU |
| CPU |
| GPU |
| HuaweiNPU |
| Режим работы нейрофильтра | CPU | |
Общие сведения о на NVIDIA - на Nvidia GPU после применения настроек может занимать несколько минут. Для ускорения последующих запусков можно использовать функцию кэширования (см. Оптимизация работы нейроаналитики на GPU в ОС Windows).
- Начиная с версии Detector Pack 3.11 Intel HDDL и Intel NCS не поддерживаются.
- Начиная с версии Detector Pack 3.12 параметр убран из настроек детектора, и Нейрофильтр работает на том же процессоре, что и Нейротрекер. Если до обновления Detector Pack в параметре Режим работы нейрофильтра был выбран процессор, отличный от выбранного в параметре Режим работы нейротрекера, после обновления детектор будет работать без Нейрофильтра.
|
|
| Nvidia GPU 0 |
| Nvidia GPU 1 |
| Nvidia GPU 2 |
| Nvidia GPU 3 |
| Intel NCS (не поддерживается) |
| Intel HDDL (не поддерживается) |
| Intel GPU |
| Huawei NPU |
| Тип | Нейротрекер | Название типа детектора (нередактируемое поле) |
| Нейросетевой фильтр |
| Нейрофильтр | Да |
Для использования нейрофильтра, чтобы По умолчанию параметр выключен. Чтобы отсеивать части треков, выбрать значение Да |
. Например, нейротрекер Пример:
Нейротрекер детектирует все грузовые автомобили, а нейрофильтр |
оставляет только оставляет только те треки, которые соответствуют автомобилям с открытыми дверями кузова |
| Нет |
| Файл нейрофильтра | | Выбрать файл нейросети | Note |
|---|
| Начиная с версии Detector Pack 3.12 файл нейросети нейрофильтра должен соответствовать типу процессора, указанному в параметре Режим работы нейротрекера. |
|
| Основные настройки |
| Порог распознавания | 30 | Установить |
Порог порог распознавания объектов в процентах. Если вероятность распознавания объекта меньше заданного, то эти данные не будут учитываться. Чем больше значение, тем выше качество распознавания, но некоторые |
сработки события от детектора могут не учитываться. Значение должно быть в диапазоне [0,05, 100] |
| Режим работы нейротрекера | CPU | |
Общие сведения о на NVIDIA - на Nvidia GPU после применения настроек может занимать несколько минут. Для ускорения последующих запусков можно использовать функцию кэширования (см. Оптимизация работы нейроаналитики на GPU в ОС Windows).
- При работе нейротрекера на GPU в окне видеонаблюдения может наблюдаться отставание треков от объектов. В этом случае рекомендуется в настройках видеокамеры установить размер буфера равным 1000 миллисекунд (см. Объект Видеокамера).
- Начиная с версии Detector Pack 3.11 Intel HDDL и Intel NCS не поддерживаются.
|
|
| Nvidia GPU 0 |
| Nvidia GPU 1 |
| Nvidia GPU 2 |
| Nvidia GPU 3 |
| Intel NCS (не поддерживается) |
| Intel HDDL (не поддерживается) |
| Intel GPU |
| Huawei NPU |
| Тип объекта | Человек | Выбрать объект распознавания. - Нано – низкая точность, низкая нагрузка на процессор.
- Средняя – средняя точность, средняя нагрузка на процессор.
- Большая – высокая точность, высокая нагрузка на процессор
|
| Человек (вид сверху) |
| Человек (вид сверху Нано) |
| Человек (вид сверху Средняя) |
| Человек (вид сверху Большая) |
| Транспортное средство |
| Человек и транспортное средство (Нано) |
– низкая точность, низкая нагрузка на процессор |
| Человек и транспортное средство (Средняя) |
– средняя точность, средняя нагрузка на процессор |
| Человек и транспортное средство (Большая) |
– высокая точность, высокая нагрузка на процессор |
| Расширенные настройки |
| Время исключения неподвижных объектов | 0 | Ввести время в секундах, после истечении которого трек неподвижного объекта скрывается. Если значение параметра равно 0, то трек неподвижного объекта не скрывается. Значение должно быть в диапазоне [0, 86 400] |
| Время обработки "похожих" треков (сек) | 0 | Установить время в секундах для алгоритма на обработку трека для поиска похожих. Значение должно быть в диапазоне [0, 3600] |
| Время удержания трека | 0,7 | Ввести время в секундах, после истечения которого трек объекта считается потерянным. Данный параметр может быть актуален в ситуациях, когда один объект в кадре временно перекрывает другой. Например, когда более крупная машина полностью перекрывает более мелкую. Значение должно быть в диапазоне [0,3, 1000] |
| Выбранный класс объекта | | При необходимости указать класс детектируемого объекта. Если требуется отображать треки нескольких классов, их необходимо указать через запятую с пробелом. Например, 1, 10.
Числовые обозначения классов для встроенных нейросетей: 1 – Человек/Человек (вид сверху), 10 – Транспортное средство. - Если оставить поле пустым – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети).
- Если указать класс/классы из нейросети – будут отображаться треки указанного класса/классов (Тип объекта, Файл нейросети).
- Если указать класс/классы из нейросети и класс/классы, отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки класса/классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети).
Если указать класс/классы отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети). | Info |
|---|
| Начиная с версии Detector Pack 3.10.2, если указать класс/классы, отсутствующие в нейросети, то треки отображаться не будут (Тип объекта, Файл нейросети). |
|
| Высота окна сканирования | 0 | Высота и ширина окна сканирования определяются исходя из реальных размеров кадра и количества необходимых окон. Например, при реальном размере кадра 1920×1080 пикселей, для деления кадра на четыре равных окна нужно установить ширину окна сканирования на 960 пикселей, а высоту – 540 пикселей |
| Высота шага сканирования | 0 | Шаг сканирования определяет взаимное смещение окон. Если шаг равен высоте и ширине окна сканирования соответственно, то сегменты выстраиваются последовательно. Уменьшение высоты или ширины шага сканирования приведет к увеличению количества окон за счет их наложения друг на друга со смещением. Это повысит точность детектирования, но увеличит нагрузку на процессор | Note |
|---|
| | Высота и ширина шага сканирования не должны быть больше значений высоты и ширины окна сканирования, т.к детектор с такими настройками не будет работать. |
|
Квантизация Для квантизации модели выбрать значение Да. Данный параметр По умолчанию параметр выключен. Он применим только к стандартным нейросетям для Nvidia GPU и позволяет уменьшить потребление вычислительных мощностей |
GPU. Нейросеть подбирается автоматически в зависимости от выбранного значения в параметре Тип объекта. Для квантования модели выбрать значение Да | Note |
|---|
| В ITV было проведено исследование, в ходе которого модель, которая обучалась идентифицировать характеристики детектируемого объекта при |
|
квантизации квантовании модели, дала следующие результаты: |
|
квантизация квантование модели может привести к повышению процента распознавания, а также к его падению. Это связано с обобщением математической модели. Изменение процента детекции колеблется в пределах ± 1,5%, а процент идентификации объекта в пределах ± 2%. |
|
Квантизация модели применима только для GPU NVIDIA. - Первый запуск детектора с
|
|
активированной функцией квантизации - активированным параметром Квантование модели может занять больше времени, чем стандартный запуск.
- Если используется кэширование GPU, последующие запуски детектора с
|
|
квантизацией - квантованием будут выполняться без задержек.
|
|
| Нет |
| Минимальное количество срабатываний | 6 | Задать |
Минимальное срабатыванийсобытий от нейротрекера для отображения трека объекта. Чем больше значение данного параметра, тем больше пройдет времени от обнаружения объекта до отображения его трека. При этом низкое значение данного параметра может привести к |
ложным срабатываниямполучению ложных событий от детектора. Значение должно быть в диапазоне [2, 100] |
| Окно сканирования | Да | По умолчанию параметр выключен. Для |
включения | использования сканирующего режима выбрать |
значение Сканирующий режим в ПК Интеллект Х похожих выбрать похожих установить значение Да. При активации параметра нагрузка на процессор увеличивается |
| Нет |
| Положение камеры | Стена | Для отсеивания ложных |
срабатываний событий от детекторов при использовании fish-eye камеры выбрать правильное расположение устройства. Для всех других устройств данный параметр не актуален. |
| Потолок |
| Скрыть движущиеся объекты | Да | По умолчанию параметр выключен. Если не требуется детектировать подвижные объекты, выбрать |
значение значение Да. Объект считается неподвижным, если за все время существования его трека он не сместился более чем на 10% от своей ширины или высоты. | Note |
|---|
| Если неподвижный объект начнет движение, детектор |
|
выдаст на него сработку создаст трек и объект больше не будет считаться неподвижным. |
|
| Нет |
| Скрыть неподвижные объекты | Да | По умолчанию параметр выключен. Если не требуется детектировать неподвижные объекты, выбрать значение Да. При обнаружении подвижных объектов использование данного параметра позволяет уменьшить количество ложных |
срабатыванийсобытий от детектора. Объект считается неподвижным, если за все время существования его трека он не сместился более чем на 10% от своей ширины или высоты. | Note |
|---|
| Если неподвижный объект начнет движение, детектор |
|
выдаст на него сработку создаст трек и объект больше не будет считаться неподвижным. |
|
| Нет |
| Файл нейросети | | При использовании уникальной нейросети выбрать соответствующий файл | Note |
|---|
| - Для подготовки нейросети необходимо обратиться в компанию ITV (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 автоматически в зависимости от выбранного типа объекта (Тип объекта) и выбранного процессора для работы нейросети (Режим работы декодера). При использовании уникальной нейросети требуется указать путь к файлу. Выбранный тип объекта игнорируется при использовании уникальной нейросети.
- Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться в директории /opt/ITV/DetectorPack/NeuroSDK.
|
|
| Ширина окна сканирования | 0 | Высота и ширина окна сканирования определяются исходя из реальных размеров кадра и количества необходимых окон. Например, при реальном размере кадра 1920×1080 пикселей, для деления кадра на четыре равных окна нужно установить ширину окна сканирования на 960 пикселей, а высоту – 540 пикселей |
| Ширина шага сканирования | 0 | Шаг сканирования определяет взаимное смещение окон. Если шаг равен высоте и ширине окна сканирования соответственно, то сегменты выстраиваются последовательно. Уменьшение высоты или ширины шага сканирования приведет к увеличению количества окон за счет их наложения друг на друга со смещением. Это повысит точность детектирования, но увеличит нагрузку на процессор | Note |
|---|
| | Высота и ширина шага сканирования не должны быть больше значений высоты и ширины окна сканирования, т.к детектор с такими настройками не будет работать. |
|
По умолчанию весь кадр является областью детектирования. При необходимости в окне предварительного просмотра задать зоны области 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.см. Настройка области детектирования).
| Info |
|---|
|
Для удобства настройки кадр видеоизображения можно "заморозить". Для этого необходимо нажать на кнопку  . Повторное нажатие данной кнопки отменит действие.
Область детектирования отображается по умолчанию. Для ее скрытия необходимо нажать на кнопку  . Повторное нажатие данной кнопки вновь отобразит область. |
Для сохранения изменений параметров детектора нажать на кнопку Применить 
. Для Для отмены изменений параметров нажать на кнопку Отмена 
.
...
Настройка детектора Нейротрекер завершена. При необходимости на базе нейротрекера можно создать и настроить необходимые
...
поддетекторы (см.
...
Классические поддетекторы).
| Note |
|---|
|
Для сработки детектора получения события от поддетектора Движение в области под нейротрекером объект должен сместиться в кадре как минимум на 25% от своей ширины или высоты. Детектор оставленных объектов работает только с базовым трекером объектов. |
Примеры настройки детектора для решения типовых задач
| Настройки | Задача: детекция движущихся людей | Задача: детекция движущихся транспортных средств |
|---|
| Другое |
| Количество обрабатываемых кадров в секунду | 6 | 12 |
| Нейросетевой фильтр |
| Нейрофильтр | Нет | Нет |
Основные настройки
|
| Порог распознавания | 30 | 30 |
| Расширенные настройки |
| Минимальное количество срабатываний | 6 | 6 |
| Положение камеры | Стена | Стена |
| Скрыть неподвижные объекты | Да | Да |
| Файл нейросети | Путь к файлу нейросети *.ann. Также может быть выбрано значение Тип объекта − в таком случае это поле должно оставаться пустым | Путь к файлу нейросети *.ann. Также может быть выбрано значение Тип объекта − в таком случае это поле должно оставаться пустым |
