Перейти в хранилище документации
Обратиться в техническую поддержку
Предыдущая страница Следующая страница
Для настройки нейросчетчика необходимо:
Задать количество кадров в секунду, которое будет обрабатывать детектор (4). Значение должно быть в диапазоне [0,016; 100].
Примечание
Значения по умолчанию (3 кадра вывода и 1 fps) означают, что нейросчетчик будет анализировать по одному кадру раз в секунду. Если нейросчетчик обнаружит заданное количество объектов (или больше) на 3 кадрах, то будет сгенерирована сработка.
Выбрать процессор для работы нейросети − центральный, один из графических или один из процессоров Intel (8, см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Общие сведения о настройке детекторов).
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 нейросчетчика.
Внимание!
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).
В поле Тип объекта выбрать объект для подсчёта (11) или в поле Файл нейросети выбрать файл нейросети (12).
Внимание!
Для подготовки нейросети необходимо обратиться в компанию ITV|AxxonSoft (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 в зависимости от выбранного типа объекта (11) и выбранного процессора для работы нейросети (8).
Примечание
Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться в директории /opt/AxxonSoft/AxxonNext/.
Существует возможность в окне видеонаблюдения на раскладке отображать датчик и количество объектов в зоне контроля. Для настройки этого необходимо: