Конфигурирование программного модуля Нейросчетчик включает в себя: настройки детектора, выбор территории видеонаблюдения и происходит на панели настроек объекта Нейросчетчик, который создается на базе объекта Камера на вкладке Оборудование диалогового окна Настройка системы.

Настройка детектора

1. Перейти на панель настройки объекта Нейросчетчик.
   
2. Установить флажок Показывать объекты на изображении, чтобы при просмотре живого видео детектируемый объект выделялся рамкой.
3. Из раскрывающегося списка Положение камеры выбрать: 
   1. Стена – объекты отслеживаются, только если их нижняя часть попадает в территорию наблюдения, определенную в настройках детектора.
   2. Потолок – объекты отслеживаются. даже если их нижняя часть не попадает в территорию наблюдения, определенную в настройках детектора.
4. В поле Количество кадров для анализа и вывода указать количество кадров, которые будут обрабатываться для определения количества на них объектов.

5. В поле Количество обрабатываемых кадров в сек [0,016, 100] в диапазоне от 0,016 до 100 задать число кадров в секунду, которое будет обрабатывать нейросеть. Для всех остальных кадров будет выполняться интерполяция – нахождение промежуточных значений по имеющемуся дискретному набору ее известных значений. Чем выше значение параметра, тем точнее работа детектора, но выше нагрузка на процессор.

6. Из раскрывающегося списка Присылать событие выбрать условие, по которому будет сгенерировано событие с количеством обнаруженных объектов:
   • Если превышен порог − срабатывает, если количество обнаруженных объектов на изображении больше или равно значения, указанного в поле Количество тревожных объектов;
   • Если порог не достигнут − срабатывает, если количество обнаруженных объектов на изображении меньше или равно значения, указанного в поле Количество тревожных объектов;
   • При изменении количества − срабатывает каждый раз, если изменилось количество обнаруженных объектов;
   • По периоду − срабатывает по временному периоду:
     1. В поле Периодичность события указать время, через которое будет генерироваться событие с количеством обнаруженных объектов.
     2. Из раскрывающегося списка Временной интервал выбрать единицу времени периода счетчика: секунд, минут, часов, дней.
7. В поле Количество тревожных объектов указать пороговое количество обнаруженных объектов в анализируемой области. Используется в условиях Если превышен порог и Если порог не достигнут. Значение по умолчанию − 5.

8. В поле Порог распознавания[0, 100] ввести чувствительность нейросчетчика − целое значение в диапазоне от 0 до 100. Значение по умолчанию − 30.

   Чувствительность нейросчетчика определяется экспериментально. Чем чувствительность меньше, тем больше вероятность ложных срабатываний. Чем чувствительность больше, тем меньше вероятность ложных срабатываний, однако могут пропускаться некоторые полезные треки.

   
   

9. Установить флажок Сканирующий режим для обнаружения небольших объектов. Включение этого режима увеличивает нагрузку на систему, поэтому на шаге 5 рекомендуется устанавливать небольшое количество обрабатываемых кадров в секунду. По умолчанию флажок снят. Подробное описание сканирующего режима см. на странице Настройка сканирующего режима.

10. Если для использования подготовлена уникальная нейросеть, то в поле Модель трекинга необходимо нажать кнопку  и в открывшемся стандартном окне проводника Windows указать ее файл. Если поле оставить пустым, то для детектирования будут применяться сети по умолчанию. Они подбираются автоматически в зависимости от выбранного типа объекта на шаге 14 и устройства на шаге 13.
    

    Для подготовки нейросети необходимо обратиться в службу технической поддержки 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.).

     

11. Установить флажок Квантизация модели, чтобы включить квантизацию модели. По умолчанию флажок снят. Данный параметр позволяет уменьшить потребление вычислительных мощностей графического процессора. 
    

    В компании ITV было проведено исследование, которое для модели, обученной идентифицировать характеристики детектируемого объекта, показало следующие результаты: квантизация может привести и к повышению процента распознавания, и 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 NVIDIA GPU. 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.

12. При необходимости указать класс детектируемого объекта в поле Целевые классы. Для отображения треков нескольких классов их необходимо указать через запятую с пробелом. Например, 1, 10.
    Числовые обозначения классов для встроенных нейросетей: 1 – Люди обычный ракурс/Люди вид сверху, 10 – Авто обычный ракурс.
    

    Если оставить поле пустым, будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети). Если указать класс/классы из нейросети, будут отображаться треки указанного класса/классов (Тип объекта, Файл нейросети). Если указать класс/классы из нейросети и класс/классы, отсутствующие в нейросети, будут отображаться треки класса/классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети). Если указать класс/классы, отсутствующие в нейросети, будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети).

13. Если не задан путь к нейросети на шаге 10, то из раскрывающегося списка Устройство выбрать устройство, на котором будет происходить работа нейросети: центральный процессор (CPU), один из графических процессоров NVIDIA или один из графических процессоров Intel. Auto (значение по умолчанию) − устройство выбирается автоматически: высший приоритет получает NVIDIA GPU, за ним следует Intel GPU, потом CPU. 
    

    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. Настройка ускорения запуска нейроаналитики на GPU).

    
    
14. Из раскрывающегося списка Тип объекта выбрать тип объекта, если не задан путь к нейросети на шаге 10:
    • Люди обычный ракурс − камера направлена на человека под углом 100-160°;
    • Люди вид сверху − камера направлена на человека сверху под небольшим углом;
    • Авто обычный ракурс − камера направлена на автомобиль под углом 100-160°. 

Выбор территории видеонаблюдения

1. Нажать кнопку Настройки. В результате откроется настроечное окно детектора.
   
2. В окне Настройки детектора нажать кнопку Остановить видео для постановки воспроизведения на паузу и захвата кадра видеоизображения.
3. Нажать кнопку Территория наблюдения для определения области наблюдения, при этом кнопка будет подсвечена синим цветом.
   
4. На захваченном кадре видеоизображения последовательно задать с помощью мыши узловые точки области, в которой будет происходить обнаружение объектов, при этом остальная часть кадра будет затемнена. Территория наблюдения может быть только одна. Для удаления области нажать кнопку . Без определения области наблюдения детектор работать не будет.
5. Нажать кнопку ОК для закрытия окна Настройки детектора и возврата к панели настроек детектора.
6. Для сохранения изменений нажать кнопку Применить.

Настройка программного модуля Нейросчетчик завершена.