Настройка детекторов анализа ситуации на базе нейротрекера

Для настройки детекторов анализа ситуации на базе нейротрекера необходимо:

1. Выбрать объект Нейротрекер. 
   
   
2. Если видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование (1). 
   
3. По умолчанию включена запись метаданных видеопотока в базу данных. Для отключения выбрать из списка Запись траекторий объектов значение Нет (2).

4. В поле Путь к файлу выбрать файл нейросети (8).
   

   Внимание!

   Использование подготовленной нейросети для конкретной сцены позволяет детектировать объекты только определенного типа (например, человек, велосипедист, мотоциклист и т.д.). 

   Для подготовки нейросети необходимо обратиться в компанию ITV|AxxonSoft (см. Требования ко сбору данных для обучения нейросетей).

   Примечание

   Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться в директории /opt/AxxonSoft/AxxonNext/. 

5. В поле Устройство выбрать процессор для работы нейросети - центральный, один из графических или один из процессоров Intel (11, см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики). 

   Внимание!

   Рекомендуется использовать графический процессор.

   Внимание!

   Если выбран процессор, отличный от CPU, то основная часть вычислительной нагрузки будет выполняться на этом устройстве. При этом, CPU будет также задействован для работы нейротрекера.

6. 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 необходимо:
   1. Для использования нейрофильтра выбрать Да в соответствующем поле (5).
   2. В поле Путь к файлу фильтра выбрать файл нейросети (9).
   3. В поле Режим нейрофильтра выбрать процессор для работы нейросети (10).
7. В поле Время удержания трека ввести время в секундах, после истечения которого трек объекта считается потерянным (3). Данный параметр может быть актуален в ситуациях, когда один объект в кадре временно перекрывает другой. Например, когда более крупная машина полностью перекрывает более мелкую. 
8. Задать минимальное количество срабатываний нейротрекера для отображения трека объекта (4). 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.
9. Для отсеивания ложных срабатываний детекторов при использовании fish-eye камеры в поле Положение камеры выбрать правильное расположение устройства (6). Для всех других устройств данный параметр не актуален.
10. Установить порог распознавания объектов в процентах (7). Если вероятность распознавания объекта меньше заданного, то эти данные не будут учитываться. Чем больше значение, тем выше качество распознавания, но некоторые сработки могут не учитываться.
11. В поле Частота кадров задать количество кадров в секунду, которые будет обрабатывать нейросеть (12). Для всех остальных кадров будет выполняться интерполяция. Чем выше значение, тем точнее трекинг, но выше нагрузка на процессор.

12. По умолчанию весь кадр является зоной детектирования. Если необходимо ограничить зону анализа, в окне предварительного просмотра задать одну или несколько областей, в которых необходимо выполнять анализ.

    Примечание

    Задание областей анализа выполняется по аналогии с базовым трекером (см. Задание общих зон анализа ситуации). Однако, для нейротрекера в отличие от базового задаются именно зоны анализа, а не зоны игнорирования.

13. Нажать кнопку Применить.

14. Далее следует на базе нейротрекера создать и настроить необходимые детекторы. Их настройка будет осуществляться также, как и для базового трекера (см. Настройка детекторов анализа ситуации на базе трекера объектов).

    Внимание!

    Детектор оставленных предметов работает только с базовым трекером объектов.