Versions Compared

Old Version 16

changes.mady.by.user Darya Andryieuskaya

Saved on

compared with

New Version Current

changes.mady.by.user Alina Luchkina

Saved on

Key

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

...

ПараметрЗначениеОписание
Характеристики объекта
Видеопоток

Основной потокЕсли камера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование
Запись траекторий объектов

Да

По умолчанию включена запись метаданных видеопотока в базу данных. Для отключения выбрать значение Нет

Note
titleВнимание!
Для получения метаданных производится декомпрессия и анализ видео, что приводит к большой нагрузке на cервер и ограничивает количество используемых камер на нём.
Нет
Другое
ВключитьДаПо умолчанию детектор включен. Для отключения выбрать значение Нет
Нет
ИмяНейротрекерВвести имя детектора или оставить имя по умолчанию
Количество обрабатываемых кадров в секунду6

Задать количество кадров в секунду, которые будет обрабатывать нейросеть. Чем выше значение, тем точнее трекинг, но выше нагрузка на процессор. Значение должно быть в диапазоне [0,016, 100]

Note
titleВнимание!

Рекомендуется задать значение не менее 6 кадров в секунду. Для быстро перемещающихся объектов (бегущий человек, машина) частота кадров в секунду должна быть не менее 12.

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
ТипНейротрекерНазвание типа детектора (нередактируемое поле)
Нейросетевой фильтр
НейрофильтрДа

По умолчанию параметр выключен. Чтобы отсеивать части треков, выбрать значение Да

Пример: 
Нейротрекер детектирует все грузовые автомобили, а Нейрофильтр оставляет только те треки, которые соответствуют автомобилям с открытыми дверями кузова

Нет
Файл нейрофильтра 

Выбрать файл нейросети

Note
titleВнимание!
  • Начиная с версии Detector Pack 3.12 файл нейросети нейрофильтра должен соответствовать типу процессора, указанному в параметре Режим работы нейротрекера.
  • При использовании стандартной нейросети (обучение которой не выполнялось в эксплуатируемых условиях) гарантируется общая точность 80-95% и процент пропуска 5-20%. Стандартные нейросети располагаются в папке C:\Program Files\Common Files\ITV\DetectorPack\NeuroSDK.
Основные настройки
Детекционная нейросеть

Человек

Выбрать из списка детекционную нейросеть. По умолчанию выбрана детекционная нейросеть Человек. Нейросети названы с учетом детектируемых ими объектов. В названиях могут быть указаны размеры нейросети (Нано, Средняя, Большая), которые указывают на количество потребляемых ресурсов. Чем больше нейросеть, тем выше точность распознавания объектов

Человек (вид сверху)
Человек (вид сверху Нано)
Человек (вид сверху Средняя)
Человек (вид сверху Большая)
Транспортное средство
Человек и транспортное средство (Нано)
Человек и транспортное средство (Средняя)
Человек и транспортное средство (Большая)
Порог распознавания30

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 нейротрекераCPU

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

Note
titleВнимание!
  • 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. 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 камеры установить размер буфера равным 1000 миллисекунд (см. Камера).
  • Начиная с версии Detector Pack 3.11, Intel HDDL и Intel NCS не поддерживаются.
  • Начиная с версии Detector Pack 3.14, поддерживаются Intel Multi-GPU и Intel GPU 0-3.
Nvidia GPU 0
Nvidia GPU 1
Nvidia GPU 2
Nvidia GPU 3
Intel NCS  (не поддерживается)
Intel HDDL (не поддерживается)
Intel GPU
Intel Multi-GPU
Intel GPU 0
Intel GPU 1
Intel GPU 2
Intel GPU 3
Huawei NPU
Расширенные настройки

Время жизни трека (начиная с версии Detector Pack 3.14)

ДаПо умолчанию параметр выключен. Если требуется показать в секундах время жизни трека для объекта, выбрать значение Да
Нет
Время исключения неподвижных объектов0Ввести 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 (сек)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]

Выбранные классы объектов 

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.

    1. Если оставить поле пустым – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Детекционная нейросеть, Файл нейросети).
    2. Если указать класс/классы из нейросети – будут отображаться треки указанного класса/классов (Детекционная нейросеть, Файл нейросети).
    3. Если указать класс/классы из нейросети и класс/классы, отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки класса/классов из нейросети (Детекционная нейросеть, Файл нейросети).

    4. Если указать класс/классы отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Детекционная нейросеть, Файл нейросети).

      Info
      titleПримечание

      Начиная с версии Detector Pack 3.10.2, если указать класс/классы, отсутствующие в нейросети, то треки отображаться не будут (Детекционная нейросеть, Файл нейросети).

Высота сканирующего окна0

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 сканирующего окна0

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
titleВнимание!
Высота и ширина шага сканирования не должны быть больше значений высоты и ширины окна сканирования, т.к детектор с такими настройками не будет работать.
Квантование моделиДа

По умолчанию параметр выключен. Он применим только к стандартным нейросетям для Nvidia GPU и позволяет уменьшить потребление вычислительных мощностей. Нейросеть подбирается автоматически в зависимости от выбранного значения в параметре Детекционная нейросеть. Для квантования модели выбрать значение Да

Note
titleПримечание

В ITV было проведено исследование, в ходе которого модель, которая обучалась идентифицировать характеристики детектируемого объекта при квантовании модели, дала следующие результаты: 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%.

  • Первый запуск детектора с активированным параметром Квантование модели может занять больше времени, чем стандартный запуск. 
  • Если используется кэширование GPU, последующие запуски детектора с квантованием будут выполняться без задержек.
Нет
Минимальное количество срабатываний6

Задатьминимальное количество событий 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 получению ложных событий от детектора. Значение должно быть в диапазоне [2, 100]

Поиск похожихДа

По умолчанию параметр выключен. Для работы поиска похожих установить значение Да. При активации параметра нагрузка на процессор увеличивается

Note
titleВнимание!

Поиск похожих работает только по трекам людей.

Нет
Положение камерыСтена

Для отсеивания ложных событий от детекторов при использовании fish-eye камеры выбрать правильное расположение устройства. Для всех других устройств данный параметр не актуален.

Потолок
Режим сканированияДаПо умолчанию параметр выключен. Для использования режима сканирования выбрать значение Да (см. Настройка сканирующего режима)
Нет
Скрыть движущиеся объектыДа

По умолчанию параметр выключен. Если не требуется детектировать подвижные объекты, выбрать 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
titleВнимание!

Если неподвижный объект начнет движение, детектор создаст трек и объект больше не будет считаться неподвижным.

Нет
Скрыть неподвижные объектыДа

Начиная с версии Detector Pack 3.14, по умолчанию параметр выключен. Если требуется скрыть неподвижные объекты, выбрать значение Да.

При обнаружении подвижных объектов использование данного параметра позволяет уменьшить количество ложных событий 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
titleВнимание!
  • Если неподвижный объект начнет движение, детектор создаст трек и объект больше не будет считаться неподвижным.
  • Выключение параметра снижает нагрузку на процессор.
Нет
Файл нейросети 

При использовании уникальной нейросети выбрать соответствующий файл

Note
titleВнимание!
  • 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 значения в параметре Детекционная нейросеть и выбранного процессора для работы нейросети в параметре Режим работы декодера. При использовании уникальной нейросети требуется указать путь к файлу. Выбранная детекционная нейросеть игнорируется при использовании уникальной нейросети.
  • Сетевое указание файла в ОС Windows недопустимо. Файл нейросети должен располагаться локально, т.е. на том же сервере, где установлен ПК Интеллект Х.
  • Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться локально в директории /opt/ITV/DetectorPack/NeuroSDK, либо в сетевой папке с соответствующими правами доступа.
Чувствительность исключения неподвижных объектов (начиная с версии Detector Pack 3.14)25

Указать уровень чувствительности исключения неподвижных объектов. Чем выше значение, тем менее чувствительным к движению становится алгоритм. Значение должно быть в диапазоне [0, 100]

Ширина сканирующего окна0

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 сканирующего окна0

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
titleВнимание!
Высота и ширина шага сканирования не должны быть больше значений высоты и ширины окна сканирования, т.к детектор с такими настройками не будет работать.

...