Перейти в хранилище документации
Обратиться в техническую поддержку
Для настройки детекторов анализа ситуации на базе нейротрекера необходимо:
По умолчанию детектор включен и настроен на детектирование людей.
При необходимости можно изменить настройки параметров детектора, которые указаны в таблице:
Параметр | Значение | Описание |
---|---|---|
Характеристики объекта | ||
Видеопоток | Основной поток | Если видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование |
Второй поток | ||
Запись траекторий объектов | Да | По умолчанию включена запись метаданных видеопотока в базу данных. Для отключения выбрать значение Нет |
Нет | ||
Другое | ||
Включить | Да | По умолчанию детектор включен. Для отключения выбрать значение Нет |
Нет | ||
Имя | Нейротрекер | Ввести имя детектора или оставить имя по умолчанию |
Количество обрабатываемых кадров в секунду | 6 | 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] 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). |
Прореживание видеопотока | Да | По умолчанию параметр Прореживание видеопотока выключен. Использование данной возможности снижает нагрузку на Сервер, но при этом снижается качество детектирования. Для декодирования только ключевых кадров выбрать значение Да. Рекомендуется активировать данный параметр для "слепых" (без отображения видеоизображения) Серверов, на которых необходимо вести детектирование. Внимание! Параметры Количество обрабатываемых кадров в сек и Прореживание видеопотока взаимосвязаны.
Если к Серверу подключается локальный Клиент, работа детектора всегда будет осуществляться согласно установленному периоду. После отключения локального Клиента вышеуказанные правила будут снова актуальны. |
Нет | ||
Режим работы декодера | Auto | 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 | ||
Режим работы нейрофильтра | CPU | Выбрать процессор для работы нейросети (см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Общие сведения о настройке детекторов). Внимание!
|
Nvidia GPU 0 | ||
Nvidia GPU 1 | ||
Nvidia GPU 2 | ||
Nvidia GPU 3 | ||
Intel NCS (не поддерживается) | ||
Intel HDDL (не поддерживается) | ||
Intel GPU | ||
Huawei NPU | ||
Тип | Нейротрекер | Название типа детектора (нередактируемое поле) |
Нейросетевой фильтр | ||
Нейрофильтр | Да | Для использования нейрофильтра, чтобы отсеивать части треков, выбрать значение Да. Например, нейротрекер детектирует все грузовые автомобили, а нейрофильтр оставляет только те треки, которые соответствуют автомобилям с открытыми дверями кузова |
Нет | ||
Файл нейрофильтра | Выбрать файл нейросети | |
Основные настройки | ||
Порог распознавания | 30 | 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 сработки могут не учитываться. Значение должно быть в диапазоне [0,05, 100] |
Режим работы нейротрекера | CPU | Выбрать процессор для работы нейросети (см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Общие сведения о настройке детекторов) Внимание!
|
Nvidia GPU 0 | ||
Nvidia GPU 1 | ||
Nvidia GPU 2 | ||
Nvidia GPU 3 | ||
Intel NCS (не поддерживается) | ||
Intel HDDL (не поддерживается) | ||
Intel GPU | ||
Huawei NPU | ||
Тип объекта | Человек | Выбрать объект распознавания |
Человек (вид сверху) | ||
Транспортное средство | ||
Человек и транспортное средство (Нано) – низкая точность, низкая нагрузка на процессор | ||
Человек и транспортное средство (Средняя) – средняя точность, средняя нагрузка на процессор | ||
Человек и транспортное средство (Большая) – высокая точность, высокая нагрузка на процессор | ||
Расширенные настройки | ||
Время исключения неподвижных объектов | 0 | Ввести 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 | 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] |
Выбранный класс объекта | При необходимости указать класс детектируемого объекта. Если требуется отображать треки нескольких классов, их необходимо указать через запятую с пробелом. Например, 1, 10.
| |
Высота окна сканирования | 0 | 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 сканирования | 0 | 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 Внимание! Высота и ширина шага сканирования не должны быть больше значений высоты и ширины окна сканирования, т.к детектор с такими настройками не будет работать. |
Квантизация модели | Да | Для квантизации сети выбрать значение Да. 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%.
|
Нет | ||
Минимальное количество срабатываний | 6 | Задать Минимальное количество срабатываний 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 ложным срабатываниям. Значение должно быть в диапазоне [2, 100] |
Окно сканирования | Да | Для включения сканирующего режима выбрать значение Да (см. Сканирующий режим в ПК Интеллект Х) |
Нет | ||
Поиск похожих | Да | Для работы поиска похожих выбрать значение Да. При активации параметра нагрузка на процессор увеличивается. Внимание Поиск похожих работает только по трекам людей. |
Нет | ||
Положение камеры | Стена | Для отсеивания ложных срабатываний детекторов при использовании fish-eye камеры выбрать правильное расположение устройства. Для всех других устройств данный параметр не актуален. |
Потолок | ||
Скрыть движущиеся объекты | Да | 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. |
Нет | ||
Скрыть неподвижные объекты | Да | Если не требуется детектировать неподвижные объекты, выбрать значение Да. 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. |
Нет | ||
Файл нейросети | При использовании уникальной нейросети выбрать соответствующий файл. Внимание!
| |
Ширина окна сканирования | 0 | 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 сканирования | 0 | 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 Внимание! Высота и ширина шага сканирования не должны быть больше значений высоты и ширины окна сканирования, т.к детектор с такими настройками не будет работать. |
При необходимости в окне предварительного просмотра задать зоны детектирования с помощью узловых точек (по аналогии с зонами игнорирования у детекторов анализа ситуации, см. Задание общих зон анализа ситуации). По умолчанию весь кадр является зоной детектирования.
Примечание
Для удобства настройки кадр видеоизображения можно "заморозить". Для этого необходимо нажать кнопку . Повторное нажатие данной кнопки отменит действие.
Область детектирования отображается по умолчанию. Для ее скрытия необходимо нажать кнопку . Повторное нажатие данной кнопки вновь отобразит область.
Для сохранения изменений параметров детектора нажать на кнопку Применить . Для отмены изменений параметров нажать на кнопку Отмена .
Далее следует на базе нейротрекера создать и настроить необходимые детекторы. Их настройка будет осуществляться так же, как и для трекера объектов (см. Настройка детекторов анализа ситуации на базе трекера объектов).
Внимание!