Page History

Программный модуль Нейротрекер регистрирует траектории движения объектов в поле зрения видеокамеры во время записи, используя нейросеть, и сохраняет их в хранилище метаданных VMDA (см. Создание и настройка хранилища метаданных VMDA).

Конфигурирование программного модуля Нейротрекер включает в себя: основные и дополнительные настройки детектора, выбор территории видеонаблюдения, настройку нейрофильтра.  

Настройка программного модуля Нейротрекер происходит Настройка программного модуля Нейротрекер осуществляется на панели настроек объекта Нейротрекер, который создается на базе объекта Камера на вкладке Оборудование диалогового окна Настройка системы.

Настройка программного модуля Нейротрекер осуществляется в следующем порядке:

Основные настройки детектора

...

Основная настройка нейротрекера происходит на вкладке 

Основные настройки.
Image Modified

1. Установить флажок Генерировать событие при появлении/исчезновении трека (1), если необходимо генерировать событие , чтобы при появлении /исчезновении трекаобъекта (трека) в кадре и уходе из кадра формировалось событие.

   Info
   title Примечание
   События о появлении и исчезновении трека генерируются только в отладочном окне (см. Включение Отладочного окна), в Протоколе событий они не отображаются.

   
   

2. Установить флажок Показывать объекты на изображении (2), если необходимо выделять детектируемый объект рамкой , чтобы при просмотре живого видео детектируемый объект выделялся рамкой.

3. Установить флажок Сохранять треки для отображения в архиве (3), если необходимо выделять детектируемый объект рамкой при просмотре видеоархива, чтобы при просмотре видеоархива детектируемый объект выделялся рамкой.

   Info
   title Примечание
   Данный параметр не влияет на поиск VMDA и несет исключительно визуальный характер. При использовании этого параметра будет задействована БД titles.

   
   

4. Установить флажок Квантизация модели, чтобы включить квантизацию модели. По умолчанию флажок снят. Данный параметр позволяет уменьшить потребление вычислительных мощностей GPU.
   

   Info
   title Примечание
   В ITV было проведено исследование, в ходе которого модель, обученная идентифицировать характеристики детектируемого объекта, при квантизации модели дала следующие результаты: квантизация 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 может занять больше времени, чем стандартный запуск.  Если используется кэширование GPU, последующие запуски детектора с квантизацией будут выполняться без задержек.

   
   
5. Из раскрывающегося списка Тип объекта выбрать Из раскрывающегося списка Тип объекта (4) выбрать тип объекта, если не задан путь к нейросети (шаг 6):
   • Люди обычный ракурс − камера направлена на человека под углом 100-160°;
   • Люди вид сверху − камера направлена на человека сверху под небольшим углом;
   • Авто обычный ракурс − камера направлена на автомобиль под углом 100-160°. 

6. Если для использования подготовлена уникальная нейросеть, то в поле Модель трекинга необходимо нажать кнопку Image Removed Image Added (5) и в открывшемся стандартном окне проводника Windows указать ее файл. Если поле оставить пустым, то для детектирования будут применяться сети по умолчанию. Они подбираются автоматически в зависимости от выбранного типа объекта (4) на шаге 5 и устройства (8)на шаге 7.
   

   Note
   title Внимание!
   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.).

    

7. Из раскрывающегося списка Устройство выбрать устройство, на котором будет происходить работа нейросети: центральный процессор (CPU), один из графических процессоров NVIDIA или один из графических процессоров Intel. Auto (значение по умолчанию) − устройство выбирается автоматически: высший приоритет получает NVIDIA GPU, за ним следует Intel GPU, потом CPU. 
   

   Note
   title Внимание!
   Рекомендуется использовать графический процессор. 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).

8. Из раскрывающегося списка Обрабатывать выбрать тип объектов для обработки нейросетью:
   • Все объекты − движущиеся и неподвижные объекты;
   • Только движущиеся объекты − объект считается движущимся, если за все время существования его трека он сместился более чем на 10% от своей ширины или высоты. Использование данного параметра позволяет уменьшить количество ложных срабатываний;

   • Только неподвижные объекты − объект считается неподвижным, если за все время существования его трека он сместился не более чем на 10% от своей ширины или высоты. Если неподвижный объект начнет движение, детектор сработает и объект больше не будет считаться неподвижным.

9. Из раскрывающегося списка Положение камеры выбрать расположение камеры: Стена или Потолок. 

Выбор территории видеонаблюдения

1. Нажать кнопку Настройки. В результате откроется настроечное окно детектора.
   Image Added
2. В окне Настройки детектора нажать кнопку Остановить видео для постановки воспроизведения на паузу и захвата кадра видеоизображения.
   
3. Нажать кнопку Территория наблюдения для определения области наблюдения, при этом кнопка будет подсвечена синим цветом.
   Image Added
4. На захваченном кадре видеоизображения последовательно задать с помощью мыши узловые точки области, в которой будет происходить обнаружение объектов, при этом остальная часть кадра будет затемнена. Территория наблюдения может быть только одна. Для удаления области нажать кнопку Image Added. Без определения области наблюдения детектор работать не будет.
5. Нажать кнопку ОК для закрытия окна Настройки детектора и возврата к панели настроек детектора.

Дополнительные настройки 

1. Перейти на вкладку Дополнительные настройки настроечной панели нейротрекера. 
   Image Added

2. В поле Порог распознавания: [0, 100] (6) ввести  ввести чувствительность нейротрекера — целое число в диапазоне от 0 до 100. 

   Info
   title Примечание
   Порог распознавания определяется экспериментально. Чем порог меньше, тем больше вероятность ложных срабатываний. Чем порог больше, тем меньше вероятность ложных срабатываний, однако могут пропускаться некоторые полезные треки. См. Примеры настройки нейротрекера для решения типовых задач.

   
   

3. В поле Количество обрабатываемых кадров в сек [0,016, 100] (7) в  в диапазоне от 0,016 до 100 задать число кадров в секунду, которое будет обрабатывать нейросеть. Для всех остальных кадров будет выполняться интерполяция. Чем выше значение, тем точнее трекинг, но выше нагрузка на процессор.

   Info
   title Примечание
   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).

   Из раскрывающегося списка Устройство (8) выбрать устройство, на котором будет происходить работа нейросети. Auto − устройство выбирается автоматически: высший приоритет получает NVIDIA GPU, за ним следует Intel GPU, потом CPU. 

   Note
   title Внимание!
   Рекомендуется использовать графический процессор. 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).

   
   

4. В поле Минимальное количество срабатываний (9)В поле Минимальное количество срабатываний указать минимальное количество срабатываний нейротрекера для отображения трека объекта. Чем больше значение данного параметра, тем дольше пройдет времени от обнаружения объекта до отображения его трека. При этом, низкое значение данного параметра может привести к ложным срабатываниям. Значение по умолчанию - – 6. Диапазон значений: 1-10, введенное число больше максимального или меньше минимального значения из указанного промежутка автоматически приводится к максимальному/минимальному значению.

5. В поле Время удержания трека (сек) (10) указать время в секундах, по истечении которого трек объекта считается потерянным. Данный параметр актуален полезен в ситуациях, когда один объект в кадре временно перекрывает другой. Например, когда крупная машина полностью перекрывает небольшой автомобиль.

   Info
   title Примечание
   Если объект (трек) находится близко к границе кадра, то с момента исчезновения объекта из кадра до момента удаления его трека проходит примерно половина времени, указанного в поле Время удержания трека (сек).

6. Из раскрывающегося списка Обрабатывать (11) выбрать, какие объекты необходимо обрабатывать нейросетью:
   • Все объекты − движущиеся и неподвижные объекты;
   • Только движущиеся объекты − объект считается движущимся, если за все время существования его трека он сместился более чем на 10% от своей ширины или высоты. Использование данного параметра позволяет уменьшить количество ложных срабатываний;

   • Только неподвижные объекты − объект считается неподвижным, если за все время существования его трека он сместился не более чем на 10% от своей ширины или высоты. Если неподвижный объект начнет движение, детектор сработает и объект больше не будет считаться неподвижным.

Задать территорию наблюдения на видеоизображении:
7. Нажать кнопку Настройки (12). Будет открыто окно Настройки детектора.
   Image Removed
8. Нажать кнопку Остановить видео (1) для захвата кадра видеоизображения.
9. Нажать кнопку Территория наблюдения (2).
10. На захваченном кадре видеоизображения (3) последовательно задать нажатием левой кнопки мыши узловые точки области, ситуацию в которой требуется анализировать (1). Возможно добавление только одной области. При попытке добавить вторую область первая будет удалена. После добавления области остальная часть видеоизображения будет затемнена.
    Image Removed
Нажать кнопку ОК (2).

11. 
    

12. Установить флажок Сканирующий режим для отслеживания небольших объектов. Включение этого режима увеличивает нагрузку на систему, поэтому на шаге 3 рекомендуется устанавливать небольшое количество обрабатываемых кадров в секунду. По умолчанию флажок снят.
13. При необходимости указать класс детектируемого объекта в поле Целевые классы. Если требуется отображать треки нескольких классов, их необходимо указать через запятую с пробелом. Например, 1, 10.
    Числовые обозначения классов для встроенных нейросетей: 1 – Люди обычный ракурс/Люди вид сверху, 10 – Авто обычный ракурс.
    

    Info
    title Примечание
    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).

Нейрофильтр 

Для отсеивания части треков можно использовать нейрофильтр. Например, нейротрекер детектирует все грузовые автомобили, а нейрофильтр оставляет только те треки, которые соответствуют автомобилям с открытыми дверями кузова. Для настройки нейрофильтра

...

:

1. Перейти на вкладку вкладку Нейрофильтр.
   Image Added
   
2. Установить флажок флажок Включить фильтрацию (1).
3. Выбрать необходимый файл нейросети для нейрофильтра (2), нажав кнопку Image Added. Если не задан путь к сети, нейрофильтр не будет активирован. Для получения файла нейросети необходимо обратиться в службу технической поддержки ITV.
4. Из раскрывающегося списка списка Устройство (3) выбрать устройство, на котором будет происходить работа нейросети для нейрофильтра: центральный процессор (CPU), один из графических процессоров NVIDIA или один из графических процессоров Intel. Auto (значение по умолчанию) − устройство выбирается автоматически: высший приоритет получает NVIDIA GPU, за ним следует Intel GPU, потом CPU. 
   Image Removed
   note

   Info
   title

   Внимание!

   Примечание

   Устройство для нейрофильтра должно совпадать с устройством, указанным для нейротрекера в п.

   9

   7 основных настроек. При выборе Auto нейрофильтр запустится на том же процессоре, что и нейротрекер, в соответствии с приоритетом. Запуск работы алгоритма на GPU (графическом процессоре NVIDIA) после применения настроек может занимать несколько минут.

   
   

5. Нажать кнопку Применить (13)Для сохранения изменений нажать кнопку Применить.

Настройка программного модуля Нейротрекер завершена.

Если события периодически поступают от нескольких объектов, то для удобства рекомендуется создать и настроить счетчики треков нейротрекера нейротрекера (см. Настройка счетчика треков нейротрекера).