Versions Compared

Old Version 9

changes.mady.by.user Darya Andryieuskaya

Saved on

compared with

New Version 10

changes.mady.by.user Darya Andryieuskaya

Saved on

Key

  • This line was added.
  • This line was removed.
  • Formatting was changed.

...

ПараметрЗначениеОписание
Характеристики объекта
ВидеопотокОсновной потокЕсли видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование
Другое
ВключитьДаПо умолчанию детектор включен. Для отключения выбрать значение Нет
Нет
ИмяМета-детекторВвести имя детектора или оставить имя по умолчанию

Количество обрабатываемых кадров в секунду

1Задать количество кадров в секунду, которое будет обрабатывать детектор. Значение должно быть в диапазоне [0,016, 100]
Режим работы декодераAuto

Выбрать процессор для декодирования видео. 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. Иначе декодирование будет осуществляться на CPU

CPU
GPU
HuaweiNPU
ТипМета-детекторНазвание типа детектора (нередактируемое поле)

Основные настройки

Порог распознавания20

Установить 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 события от детектора могут не учитываться. Значение должно быть в диапазоне [0,05, 100]

Режим работы детектораCPU

Выбрать процессор для работы нейросети (см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Выбор Nvidia GPU при настройке детекторов)

Note
titleВнимание!
  • Для оптимальной производительности рекомендуется использовать режим работы с дискретным GPU.
  • Если выбран процессор, отличный от CPU, то основная часть вычислительной нагрузки будет выполняться на этом устройстве. При этом CPU будет также задействован для работы детектора.
  • Запуск работы алгоритма 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, Оптимизация работы нейроаналитики на GPU в ОС Linux).
Nvidia GPU 0
Nvidia GPU 1
Nvidia GPU 2
Nvidia GPU 3
Intel GPU
Текстовый запрос 1 

Ввести текстовый запрос на английском языке. 

Пример запросов:

  • Human and dog
  • Running human
  • Fallen human
Note
titleВнимание!

Оптимальная структура запроса: 

  • Тип объекта (человек, автомобиль и т.д).
  • Ключевой атрибут объекта (цвет, размер и т.д);
  • Окружающая обстановка (дорога, помещение и т.д);
  • Дополнительные уточнения сцены (ракурс, положение в пространстве).

Примеры: Woman wearing a black dress, White car pedestrian crossing top view

Рекомендуется использовать чат-боты с искусственным интеллектом последнего поколения, такие как ChatGPT-4o, которые способны:

  • Генерировать оптимизированные запросы, опираясь на синтаксис модели BLIP-2 (генерирование текстовых описаний из изображения).
  • Работать с веб-ссылками.
Текстовый запрос 2
Текстовый запрос 3
Расширенные настройки
Количество кадров для анализа и вывода15Задать минимальное количество кадров, на которых детектор должен обнаружить соответствие между текстовым запросом и изображением, чтобы сгенерировать событие. Значение должно быть в диапазоне [110, 20100]

Для сохранения изменений параметров нажать на кнопку Применить . Для отмены изменений нажать на кнопку Отмена .

...