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 Количество обрабатываемых кадров в секунду задать количество кадров в секунду, которые будет обрабатывать нейросеть (3). Чем выше значение, тем точнее трекинг, но выше нагрузка на процессор.
   
   

   Внимание!

   Рекомендуются значение не менее 6 кадров в секунду. Для быстро перемещающихся объектов (бегущий человек, машина) частота кадров в секунду должна быть не менее 12 (см. Примеры настройки нейротрекера для решения типовых задач).

5. По умолчанию активировано Прореживание видеопотока (4). В этом случае декодируются только ключевые кадры. Для отключения прореживания необходимо выбрать Нет в соответствующем поле. Использование данной возможности снижает нагрузку на Сервер, однако при этом закономерно снижается качество детектирования. Рекомендуется активировать данный параметр для "слепых" (без отображения видеоизображения) Серверов, на которых необходимо вести детектирование. Для кодека MJPEG прореживание не актуально, так как каждый кадр считается ключевым.
   

   Внимание!

   Параметры Количество обрабатываемых кадров в сек и Прореживание видеопотока взаимосвязаны.

   Если к Серверу не подключен локальный Клиент, то для удаленных Клиентов работают следующие правила:

   • Если частота ключевых кадров меньше, чем значение, заданное в поле Количество обрабатываемых кадров в сек, то детектор будет работать по ключевым кадрам.
   • Если частота ключевых кадров больше, чем значение, заданное в поле Количество обрабатываемых кадров в сек, то детектирование будет осуществляться согласно установленному периоду.

   Если к Серверу подключается локальный Клиент, работа детектора всегда будет осуществляться согласно установленному периоду. После отключения локального Клиента вышеуказанные правила будут снова актуальны.

6. Выбрать процессор для декодирования видео (5). 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. В противном случае декодирование будет осуществляться на CPU.
7. 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 (7);
      
      
   2. в поле Режим работы нейрофильтра выбрать процессор для работы нейросети (6, см. Общие сведения о настройке детекторов);
   3. в поле Файл нейрофильтра выбрать файл нейросети (8).
8. Установить Порог распознавания объектов в процентах (9). 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.
   

9. В поле Режим работы нейротрекера выбрать процессор для работы нейросети − центральный, один из графических процессоров NVIDIA или один из графических процессоров Intel (10, см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Общие сведения о настройке детекторов). 

   Внимание!

   • 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).
   • При работе нейротрекера на GPU в окне видеонаблюдения может наблюдаться отставание треков от объектов. В этом случае рекомендуется в настройках видеокамеры установить размер буфера равным 1000 миллисекунд (см. Объект Видеокамера).
   • Начиная с версии Detector Pack 3.11 Intel HDDL и Intel NCS не поддерживаются.

10. В поле Тип объекта выбрать объект распознавания (11):

    1. Человек.
    2. Человек (вид сверху).
    3. Транспортное средство.
    4. Человек и транспортное средство (Нано) – низкая точность, низкая нагрузка на процессор.
    5. Человек и транспортное средство (Средняя) – средняя точность, средняя нагрузка на процессор.
    6. Человек и транспортное средство (Большая) – высокая точность, высокая нагрузка на процессор.

11. В поле Время исключения неподвижных объектов ввести время в секундах, после истечении которого трек неподвижного объекта скрывается (12). Если значение параметра равно 0, то трек неподвижного объекта не скрывается.
    
    

12. Установить время для алгоритма на обработку трека для поиска похожих в диапазоне [0; 3600] в поле Время обработки трека "похожих" (сек) (13). 
13. В поле Время удержания трека ввести время в секундах, после истечения которого трек объекта считается потерянным (14). Данный параметр может быть актуален в ситуациях, когда один объект в кадре временно перекрывает другой. Например, когда более крупная машина полностью перекрывает более мелкую.
14. При необходимости указать класс детектируемого объекта (15). 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 (11, 22).
    2. Если указать класс/классы из нейросети – будут отображаться треки указанного класса/классов (11, 22).
    3. Если указать класс/классы из нейросети и класс/классы, отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки класса/классов из нейросети (11, 22).

    4. Если указать класс/классы отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (11, 22).

       Примечание

       Начиная с версии Detector Pack 3.10.2, если указать класс/классы, отсутствующие в нейросети, то треки отображаться не будут (11, 22).

15. При необходимости активировать параметр Квантизация модели (16). Данный параметр позволяет уменьшить потребление вычислительных мощностей GPU.

    Примечание

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

    Квантизация модели применима только для GPU NVIDIA. 

    Первый запуск детектора с активированной функцией квантизации может занять больше времени, чем стандартный запуск. 

    Если используется кэширование GPU, последующие запуски детектора с квантизацией будут выполняться без задержек.

16. Задать Минимальное количество срабатываний нейротрекера для отображения трека объекта (17). 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 ложным срабатываниям.

17. Для работы поиска похожих в поле Поиск похожих выбрать из списка значение Да (18). При активации параметра нагрузка на процессор увеличивается.
    

    Внимание

    Поиск похожих работает только по трекам людей.

18. Для отсеивания ложных срабатываний детекторов при использовании fish-eye камеры в поле Положение камеры выбрать правильное расположение устройства (19). Для всех других устройств данный параметр не актуален.
19. Если не требуется детектировать подвижные объекты, выбрать Да в поле Скрыть движущиеся объекты (20). Объект считается неподвижным, если за все время существования его трека он не сместился более чем на 10% от своей ширины или высоты.

20. Если не требуется детектировать неподвижные объекты, выбрать Да в поле Скрыть неподвижные объекты (21). При обнаружении подвижных объектов использование данного параметра позволяет уменьшить количество ложных срабатываний. Объект считается неподвижным, если за все время существования его трека он не сместился более чем на 10% от своей ширины или высоты.
    

    Внимание!

    Если неподвижный объект начнет движение, детектор выдаст на него сработку и объект больше не будет считаться неподвижным.

21. При использовании уникальной нейросети выбрать соответствующий файл (22).

    Внимание!

    • 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 типа объекта (11) и выбранного процессора для работы нейросети (5). При использовании уникальной нейросети требуется указать путь к файлу. Выбранный тип объекта игнорируется при использовании уникальной нейросети.
    • Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться в директории /opt/ITV/DetectorPack/NeuroSDK.

22. 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.

23. Нажать кнопку Применить.

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

    Внимание!

    • Для сработки детектора Движение в области под нейротрекером объект должен сместиться в кадре как минимум на 25% от своей ширины или высоты.
    • Детектор оставленных объектов работает только с базовым трекером объектов.