Page History
...
Название | Описание | ||||
---|---|---|---|---|---|
Детектор движения (CPU) | Базовый детектор движения при использовании ресурсов CPU. Изменение частоты кадров в настройках детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек) не влияет существенно на загрузку. | ||||
Детектор | движения (CPU, прореж.)Базовый детектор (включаемый при постановке камеры на охрану) с прореживанием кадров при использовании ресурсов CPU. Изменение частоты кадров в настройках детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек) не влияет существенно на загрузку. | Детектор движения (GPU) | Базовый детектор движения при использовании ресурсов графического процессора (GPU). При этом использовался режим работы декодера − GPU. Изменение частоты кадров в настройках детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек) не влияет существенно на загрузку. Подбор моделей и количества GPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности GPU для детекторов. | ||
Сервисный детектор (CPU, прореж.) | Сервисные детекторы с прореживанием кадров при использовании ресурсов CPU:
Расчет платформы производится для одного сервисного детектора (любого из перечисленных). Результаты получены для прореживания по опорным кадрам при параметре GOP=25 (опорным является каждый 25-ый кадр). Детектор применим только для кодеков H.264, H.265. | ||||
Встроенный детектор камеры (CPU) | Встроенный детектор на борту камеры с использованием ресурсов CPU. |
...
Название | Описание | ||||
---|---|---|---|---|---|
Трекер VMDA (CPU) | Детекторы анализа ситуации (VMDA) на базе трекера объектов при использовании ресурсов CPU. Результаты получены для трекера объектов с 1 работающим поддетектором Движение в области. | ||||
Трекер с нейрофильтром (CPU) | Детекторы анализа ситуации (VMDA) на базе трекера объектов с использованием нейрофильтра и ресурсов CPU. Результаты получены для трекера объектов с нейрофильтром и с 1 работающим поддетектором Движение в области. | ||||
Трекер с нейрофильтром (GPU) | Детекторы анализа ситуации (VMDA) на базе трекера объектов с использованием нейрофильтра и ресурсов графического процессора (GPU). При этом использовался режим работы декодера CPU. Результаты получены для трекера объектов с нейрофильтром и с 1 работающим поддетектором Движение в области. Подбор моделей и количества GPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности GPU для детекторов. | ||||
Нейротрекер (CPU, 6fps) | Детекторы анализа ситуации на базе нейротрекера с использованием ресурсов CPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке объекта Нейротрекер (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Детекторы анализа ситуации на базе нейротрекера с использованием ресурсов процессора машинного зрения (VPU). При этом использовался режим работы декодера CPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке объекта Нейротрекер (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Подбор моделей и количества VPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности VPU для детекторов. Результаты актуальны для нейросети стандартного размера*. | Нейротрекер (VPU, 6fps) | Результаты актуальны для нейросети стандартного размера*. | ||
Нейротрекер (GPU, 6fps) | Детекторы анализа ситуации на базе нейротрекера с использованием ресурсов графического процессора (GPU). При этом использовался режим работы декодера GPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке объекта Нейротрекер (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Подбор моделей и количества GPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности GPU для детекторов. Результаты актуальны для нейросети стандартного размера*. Результаты получены для нейротрекера с 1 работающим поддетектором Движение в области. | ||||
Нейротрекер, повышенная точность (GPU, 6fps) | Детекторы анализа ситуации на базе нейротрекера с использованием ресурсов графического процессора (GPU) и нейросети повышенной точности. При этом использовался режим работы декодера GPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке объекта Нейротрекер (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Подбор моделей и количества GPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности GPU для детекторов. Результаты актуальны для нейросети стандартного размера*. Результаты получены для нейротрекера с 1 работающим поддетектором Движение в области. | ||||
Нейротрекер, повышенная точность (CPU, 6fps) | Детекторы анализа ситуации на базе нейротрекера с использованием ресурсов графического процессора (CPU) и нейросети повышенной точности. При этом использовался режим работы декодера CPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке объекта Нейротрекер (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Результаты актуальны для нейросети стандартного размера*. Результаты получены для нейротрекера с 1 работающим поддетектором Движение в области. |
...
Вкладка Поведенческая аналитика
Название | Описание | ||||
---|---|---|---|---|---|
Подсчёт посетителей (CPU) | Детектор подсчёта посетителей с использованием ресурсов CPU. Результаты получены при частоте кадров в настройках детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек) − 25. | ||||
Тепловая карта (CPU) | Тепловая карта на базе трекера объектов с использованием ресурсов CPU. | ||||
Длина очереди (CPU) | Детектор очереди с использованием ресурсов CPU. | ||||
Детектор позы (CPU, 3fps) | Детекторы поз на базе нейронных сетей при использовании ресурсов CPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Количество детекторов отдельных поз, создаваемых в конфигурации под головным объектом Детектор позы, не влияет на результаты расчета (кроме детектора близко стоящих людей). | ||||
Детектор позы | (VPU, 3fps)( | параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше.GPU, 3fps) | Детекторы поз на базе нейронных сетей при использовании ресурсов процессора машинного зрения (GPU). При этом использовался режим работы декодера GPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока, как правило, выше. Количество детекторов отдельных поз, создаваемых в конфигурации под головным объектом Детектор позы, не влияет на результаты расчета (кроме детектора близко стоящих людей). | ||
Детектор экипировки (CPU, 1fps) | Детектор средств индивидуальной защиты (СИЗ) на базе нейронных сетей с использованием ресурсов CPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока как правило выше. Детектор средств индивидуальной защиты (СИЗ) на базе нейронных сетей с использованием ресурсов процессора машинного зрения (VPU). При этом использовался режим работы декодера CPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока, как правило, выше. Результаты получены для детектора с работой одновременно 5 классификационных сетей при определении экипировки на каждом участке тела (голова, торс, кисти рук, ноги, стопы) в условиях шлюза: на входе в зону, в которой требуется экипировка, сотрудник задерживается на 5-10 секунд, в течение которых детектор определяет наличие на нем необходимого снаряжения. Подбор моделей и количества VPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности VPU для детекторов. Результаты получены для детектора с работой одновременно 5 классификационных сетей при определении экипировки на каждом участке тела (голова, торс, кисти рук, ноги, стопы) в условиях шлюза: на входе в зону, в которой требуется экипировка, сотрудник задерживается на 5-10 секунд, в течение которых детектор определяет наличие на нем необходимого снаряжения. | Детектор экипировки (VPU, 1fps) | При использовании VPU из-за особенностей устройства на нем будет обрабатываться только сегментирующая нейросеть, а в работе классификационных нейросетей будет задействован CPU. | ||
Детектор экипировки (GPU, 1fps) | Детектор средств индивидуальной защиты (СИЗ) на базе нейронных сетей с использованием ресурсов процессора машинного зрения (GPU). При этом использовался режим работы декодера GPU. В скобках указана частота кадров, задаваемая при настройке детектора (параметр Количество обрабатываемых кадров в сек). Это количество кадров в секунду, обрабатываемых модулем; частота кадров поступающего видеопотока, как правило, выше. Результаты получены для детектора с работой одновременно 5 классификационных сетей при определении экипировки на каждом участке тела (голова, торс, кисти рук, ноги, стопы) в условиях шлюза: на входе в зону, в которой требуется экипировка, сотрудник задерживается на 5-10 секунд, в течение которых детектор определяет наличие на нем необходимого снаряжения. Подбор моделей и количества GPU осуществляется отдельно с использованием информации о производительности GPU для детекторов. |
...