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 25 Current »

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

  1. Нейротрекер (см. Нейротрекер).
    Нейротрекером детектируется положение 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).
    Детектируется наличие дыма и огня в кадре с помощью нейросети.

  3. Нейросетевой трекер человека (см. Трекер положения человека). 
    С помощью нейросети определяется скелет каждого человека и детектируются позы, которые могут свидетельствовать о потенциально опасной ситуации. 

  4. Нейросчетчик (см. Нейросчетчик).
    С помощью нейросети подсчитывается количество объектов в заданной зоне.
  5. Детектор хищения на кассе (см. Детектор хищения на кассе).
    С помощью нейросети определяется хищение товара кассирами путем проноса отдельных позиций мимо сканера штрих-кодов на кассе.
  6. Детектор экипировки (см. Детектор экипировки).
    С помощью нейросети тело человека разбивается на зоны, обнаруживается на заданном сегменте тела экипировка (СИЗ) и проверяется ее состояние. Для работы детектора экипировки (СИЗ) используются сегментирующая и классификационные нейросети.

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 графический процессор NVIDIA GPU, 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.

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