Настройка детектора Нейротрекер

На странице:

Настройка детектора

Для настройки детектора Нейротрекер необходимо:

Перейти в Управление конфигурацией → Детекторы.
Под требуемой камерой выбрать Создать...→ Категория: Трекеры → Нейротрекер.

По умолчанию детектор включен и настроен на детектирование движущихся людей.

При необходимости можно изменить настройки параметров детектора, которые указаны в таблице:

Параметр	Значение	Описание
Характеристики объекта
Видеопоток	Основной поток	Если камера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование
Запись траекторий объектов	Да	По умолчанию включена запись метаданных видеопотока в базу данных. Для отключения выбрать значение Нет Внимание! Для получения метаданных производится декомпрессия и анализ видео, что приводит к большой нагрузке на cервер и ограничивает количество используемых камер на нём.
Запись траекторий объектов	Нет
Идентификация объекта
Имя	Нейротрекер	Ввести имя детектора или оставить имя по умолчанию
Включить	Да	По умолчанию детектор включен. Для отключения выбрать значение Нет
Включить	Нет
Тип	Нейротрекер	Название типа детектора (нередактируемое поле)
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! Рекомендуется задать значение не менее 6 кадров в секунду. Для быстро перемещающихся объектов (бегущий человек, машина) частота кадров в секунду должна быть не менее 12.
Режим работы декодера		Выбрать процессор для декодирования видео
	Auto	Приоритет отдается GPU (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	Декодирование будет осуществляться на CPU
	GPU	Декодирование будет осуществляться на GPU (декодирование на чипах NVIDIA NVDEC)
	HuaweiNPU	Декодирование будет осуществляться на HuaweiNPU
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 события от детектора 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, Выбор Nvidia GPU при 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 в ОС Windows). При работе нейротрекера на GPU в окне видеонаблюдения может наблюдаться отставание треков от объектов. В этом случае рекомендуется в настройках камеры установить размер буфера равным 1000 миллисекунд (см. Камера).
	Nvidia GPU 0
	Nvidia GPU 1
	Nvidia GPU 2
	Nvidia GPU 3
	Intel NCS (не поддерживается)
	Intel HDDL (не поддерживается)
	Intel GPU
	Intel Multi-GPU
	Intel GPU 0
	Intel GPU 1
	Intel GPU 2
	Intel GPU 3
	Huawei NPU
Детекционная нейросеть	Человек	Выбрать из списка детекционную нейросеть. По умолчанию выбрана детекционная нейросеть Человек. Нейросети названы с учетом детектируемых ими объектов. В названиях могут быть указаны размеры нейросети (Нано, Средняя, Большая), которые указывают на количество потребляемых ресурсов (см. Требования к видеопотоку и сцене для работы детектора Нейротрекер и его поддетекторов). Чем больше нейросеть, тем выше точность распознавания объектов
	Человек (вид сверху)
	Человек (вид сверху Нано)
	Человек (вид сверху Средняя)
	Человек (вид сверху Большая)
	Транспортное средство
	Человек и транспортное средство (Нано)
	Человек и транспортное средство (Средняя)
	Человек и транспортное средство (Большая)
Расширенные настройки
Время жизни трека	Да	По умолчанию параметр выключен. Если требуется показать в секундах время жизни трека для объекта, выбрать значение Да
Время жизни трека	Нет
Положение камеры	Стена	По умолчанию установлено значение Стена. Для отсеивания ложных событий от детекторов при использовании fisheye камеры выбрать правильное расположение устройства. Для всех других устройств данный параметр не актуален
Положение камеры	Потолок
Файл нейросети		При использовании уникальной нейросети выбрать соответствующий файл 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 значения в параметре Детекционная нейросеть и выбранного процессора для работы нейросети в параметре Режим работы декодера. При использовании уникальной нейросети требуется указать путь к файлу. Выбранная детекционная нейросеть игнорируется при использовании уникальной нейросети. Сетевое указание файла в ОС Windows недопустимо. Файл нейросети должен располагаться локально, т.е. на том же сервере, где установлен ПК Интеллект Х. Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться локально в директории /opt/ITV/DetectorPack/NeuroSDK, либо в сетевой папке с соответствующими правами доступа.
Выбранные классы объектов		При необходимости указать класс детектируемого объекта. 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. Если оставить поле пустым – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Детекционная нейросеть, Файл нейросети). Если указать класс/классы из нейросети – будут отображаться треки указанного класса/классов (Детекционная нейросеть, Файл нейросети). Если указать класс/классы из нейросети и класс/классы, отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки класса/классов из нейросети (Детекционная нейросеть, Файл нейросети). Если указать класс/классы, отсутствующие в нейросети, то треки отображаться не будут (Детекционная нейросеть, Файл нейросети)
Поиск похожих	Да	По умолчанию параметр выключен. Для работы поиска похожих установить значение Да. При активации параметра нагрузка на процессор увеличивается Внимание! Поиск похожих работает только по трекам людей.
Поиск похожих	Нет
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 (сек)	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]
Минимальное количество срабатываний	6	Задать минимальное количество событий от 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 получению ложных событий от детектора. Значение должно быть в диапазоне [2, 100]
Скрыть неподвижные объекты	Да	По умолчанию параметр выключен. Если требуется скрыть неподвижные объекты, выбрать значение Да. При обнаружении подвижных объектов использование данного параметра позволяет уменьшить количество ложных событий от детектора. 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 создаст трек и объект больше не будет считаться неподвижным. Выключение параметра снижает нагрузку на процессор. Функция накопления маски фона неподвижных объектов вынесена в системную переменную ENABLE_STATIC_OBJECTS_MASK (см. Системные переменные для детектора Нейротрекер).
Скрыть неподвижные объекты	Нет
Чувствительность исключения неподвижных объектов	25	Указать уровень чувствительности исключения неподвижных объектов. Чем выше значение, тем менее чувствительным к движению становится алгоритм. Значение должно быть в диапазоне [0, 100]
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]
Скрыть движущиеся объекты	Да	По умолчанию параметр выключен. 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. Внимание! Если неподвижный объект начнет движение, детектор создаст трек и объект больше не будет считаться неподвижным.
Скрыть движущиеся объекты	Нет
Режим сканирования	Да	По умолчанию параметр выключен. Для использования режима сканирования выбрать значение Да (см. Настройка сканирующего режима)
Режим сканирования	Нет
Ширина сканирующего окна	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 Внимание! Если заданная ширина сканирующего окна превышает ширину исходного видеопотока, будет автоматически применена ширина видеопотока. Аналогичное правило применяется к высоте. Пример 1: оба размера окна превышают видеопоток. Сценарий: разрешение видеопотока 1920x1080, заданный размер окна 2500x2000 Результат: система автоматически применит размер окна 1920x1080, так как оба заданных значения (высота и ширина) больше соответствующих размеров видеопотока. Пример 2: только один размер окна превышает видеопоток. Сценарий: разрешение видеопотока 1600х1080, заданный размер окна 1600х2000 Результат: система автоматически скорректирует только превышающий размер. Будет применено окно 1600х1080, где высота остается без изменений, а заданная ширина (2000px) — больше ширины потока и будет взята из видеопотока.
Высота сканирующего окна	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 Внимание! Если заданная высота сканирующего окна превышает высоту исходного видеопотока, будет автоматически применена высота видеопотока. Аналогичное правило применяется к ширине. Пример 1: оба размера окна превышают видеопоток. Сценарий: разрешение видеопотока 1920x1080, заданный размер окна 2500x2000 Результат: система автоматически применит размер окна 1920x1080, так как оба заданных значения (высота и ширина) больше соответствующих размеров видеопотока. Пример 2: только один размер окна превышает видеопоток. Сценарий: разрешение видеопотока 1920x1080, заданный размер окна 2500x900 Результат: система автоматически скорректирует только превышающий размер. Будет применено окно 1920x900, где ширина взята из видеопотока, а заданная высота (900px) — меньше высоты потока и остается без изменений.
Ширина шага сканирующего окна	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.
Высота шага сканирующего окна	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.
Квантование модели	Да	По умолчанию параметр выключен. Он применим только к стандартным нейросетям для Nvidia GPU и позволяет уменьшить потребление вычислительных мощностей. Нейросеть подбирается автоматически в зависимости от выбранного значения в параметре Детекционная нейросеть. Для квантования модели выбрать значение Да Примечание В ITV было проведено исследование, в ходе которого модель, которая обучалась идентифицировать характеристики детектируемого объекта при квантовании модели, дала следующие результаты: квантование 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%. Первый запуск детектора с активированным параметром Квантование модели может занять больше времени, чем стандартный запуск. Если используется кэширование GPU, последующие запуски детектора с квантованием будут выполняться без задержек.
Квантование модели	Нет
Нейросетевой фильтр
Нейрофильтр	Да	По умолчанию параметр выключен. Чтобы отсеивать части треков, выбрать значение Да Пример: Нейротрекер детектирует все грузовые автомобили, а Нейрофильтр оставляет только те треки, которые соответствуют автомобилям с открытыми дверями кузова
Нейрофильтр	Нет
Файл нейрофильтра		Выбрать файл нейросети Внимание! Файл нейросети нейрофильтра должен соответствовать типу процессора, указанному в параметре Режим работы нейротрекера. При использовании стандартной нейросети (обучение которой не выполнялось в эксплуатируемых условиях) гарантируется общая точность 80-95% и процент пропуска 5-20%. Стандартные нейросети располагаются в папке C:\Program Files\Common Files\ITV\DetectorPack\NeuroSDK.

По умолчанию весь кадр является областью детектирования. При необходимости в окне предварительного просмотра уменьшить область детектирования (см. Настройка области детектирования) и/или задать одну, или несколько областей игнорирования (см. Настройка области игнорирования).

Примечание

Для остановки видео необходимо нажать на кнопку . Повторное нажатие возобновит воспроизведение.
Для скрытия областей детектирования и/или игнорирования необходимо нажать на кнопку . Повторное нажатие вновь отобразит области.
Для изменения размера области детектирования и/или игнорирования необходимо зажать узловую точку и потянуть ее в нужном направлении.
Для удаления ошибочно созданного калибровочного столба или области нужно нажать на кнопку .

Для сохранения изменений параметров детектора нажать на кнопку Применить . Для отмены изменений нажать на кнопку Отмена .

Настройка детектора Нейротрекер завершена. При необходимости на базе нейротрекера можно создать и настроить необходимые поддетекторы (см. Классические поддетекторы).

Внимание!

Для получения события от поддетектора Движение в области под нейротрекером объект должен сместиться в кадре как минимум на 25% от своей ширины или высоты.

Системные переменные для детектора Нейротрекер

Создание системных переменных

Переменная	Цель	Значение	Описание
ENABLE_CALC_HSV	Определение цвета объекта	0	Выключить определение цвета. Выбор данного значения уменьшает нагрузку на процессор, в том числе при режиме работы детектора на GPU-Nvidia GPU 0,1,2 или 3. По умолчанию, если в параметрах Режим работы декодера и Режим работы нейротрекера выбраны значения GPU-Nvidia GPU 0,1,2 или 3, для системной переменной ENABLE_CALC_HSV выбрано значение 0
ENABLE_CALC_HSV	Определение цвета объекта	1	Включить определение цвета. Система будет собирать данные о цвете объекта. Эти данные необходимы для дальнейшего поиска в архиве по цвету (см. Поиск в архиве). Выбор данного значения приводит к большой нагрузке на сервер и ограничивает количество используемых камер на нём. По умолчанию, если в параметрах Режим работы декодера и Режим работы нейротрекера выбраны значения CPU-CPU, CPU-Nvidia GPU 0,1,2 или 3, GPU-CPU, для системной переменной ENABLE_CALC_HSV выбрано значение 1
ENABLE_STATIC_OBJECTS_MASK	Определение накопления маски фона неподвижных объектов	0	Выключить накопление (по умолчанию). Выбор данного значения уменьшает нагрузку на процессор, в том числе при выбранном значении GPU в параметре Режим работы нейротрекера
ENABLE_STATIC_OBJECTS_MASK	Определение накопления маски фона неподвижных объектов	1	Включить накопление. Повышает качество скрытия неподвижных объектов (параметр Скрыть неподвижные объекты). Выбор данного значения увеличивает нагрузку на сервер

Примеры настройки детектора Нейротрекер для решения типовых задач

Настройки	Задача: детекция движущихся людей	Задача: детекция движущихся транспортных средств
Другое
Количество обрабатываемых кадров в секунду	6	12
Нейросетевой фильтр
Нейрофильтр	Нет	Нет
Основные настройки
Порог распознавания	30	30
Расширенные настройки
Минимальное количество срабатываний	6	6
Положение камеры	Стена	Стена
Скрыть неподвижные объекты	Да	Да
Файл нейросети	Путь к файлу нейросети .ann. Также может быть выбрано значение в параметре Детекционная нейросеть* − в таком случае это поле должно оставаться пустым	Путь к файлу нейросети .ann. Также может быть выбрано значение в параметре Детекционная нейросеть* − в таком случае это поле должно оставаться пустым

Page tree

Настройка детектора Нейротрекер