Документация для версии Detector Pack 2.8. Документация на другие версии также доступна.

Предыдущая страница Следующая страница


You are viewing an old version of this page. View the current version.

Compare with Current View Page History

« Previous Version 21 Next »

Требования к программно-аппаратной платформе

В пакете детекторов применяется нейросетевая аналитика, в основе которой лежит нейросеть. На базе нейросетей доступны следующие возможности:

  1. Нейротрекер (см. Нейротрекер).
    Нейротрекер осуществляет детектирование положения только нужных объектов с помощью нейросети. Нейротрекер точнее обычного трекера и может распознавать статические объекты, но при этом потребляет значительно больше ресурсов.

  2. Нейросетевые детекторы дыма и огня (см. Детектор огня и Детектор дыма).
    Нейросеть осуществляет детектирование дыма и огня в кадре.

  3. Нейросетевой трекер человека (см. Трекер положения человека). 
    Нейросеть определяет скелет каждого человека и детектирует позы, которые могут свидетельствовать о потенциально опасной ситуации. Нейротрекер точнее обычного трекера и может распознавать статические объекты, но при этом потребляет значительно больше ресурсов.

  4. Нейросчетчик (см. Нейросчетчик).
    Нейросеть подсчитывает количество объектов в заданной зоне.
  5. Детектор хищения на кассе (см. Детектор хищения на кассе).
    Нейросеть определяет хищение товара кассирами путем проноса отдельных позиций мимо сканера штрих-кодов на кассе.
  6. Детектор экипировки (см. Детектор экипировки).
    Нейросеть разбивает тело человека на зоны, обнаруживает на заданном сегменте тела экипировку (СИЗ) и проверяет ее состояние.

Качество работы и ресурсоемкость детекторов на основе нейросети напрямую зависят от оптимизации используемой ими модели нейросети.

Примечание

Названия файлов для каждой модели нейросети зависит от устройства, на котором будет выполняться работа нейросети:

  • Если предполагается использовать для работы центральный процессор (CPU) или Intel GPU (встроенное видеоядро), то файл нейросети должен быть обучен с помощью набора инструментов OpenVINO, а имя файла нейросети в конце должно содержать подстроку _openvino. Пример: test1_openvino.ann.
  • Если предполагается использовать для работы GPU (графический процессор NVIDIA), то имя файла нейросети должно содержать только имя нейросети. Пример: test1.ann.
  • Если предполагается использовать для работы Intel NCS или Intel HDDL, то имя файла нейросети в конце должно содержать подстроку _movidius. Пример: test1_movidius.ann.
  • Также в одной директории с файлом нейросети с расширением *.ann должен находиться файл с расширением *.txt, имеющий аналогичное имя, что и файл *.ann.

Прежде чем приступать к настройке детектора на основе нейросети, следует обратиться в техническую поддержку компании ITV и запросить файлы моделей обученных нейросетей. Специалисты технической поддержки запросят необходимые данные (см. Требования ко сбору данных для обучения нейросетей), а затем предоставят файлы для каждой модели нейросети. Полученные файлы необходимо разместить на всех Серверах, где планируется использовать соответствующие детекторы.

Внимание!

Время запуска (инициализации) каждой нейросети на NVIDIA GPU может занимать 2-3 минуты в зависимости от используемой модели нейросети. До завершения инициализации события от детекторов поступать не будут.

  • No labels
Error formatting macro: children: java.lang.NullPointerException