Требования к видеопотоку и сцене для работы детектора Маска приватности

Требования к изображениям для работы детектора Маска приватности

Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики

Для настройки детектора Маска приватности необходимо:

  1. Перейти на вкладку Детекторы.
  2. Под требуемой камерой выбрать Создать...→ Категория: Трекеры → Маска приватности.

По умолчанию детектор включен и настроен на скрытие неподвижных объектов.

Внимание!

Корректность работы детектора не гарантируется раньше 10 минут с момента создания детектора или внесения каких-либо изменений в настройки детектора.

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

ПараметрЗначениеОписание
Характеристики объекта
ВидеопотокОсновной поток

Если камера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование. Выбор видеопотока низкого качества позволяет снизить нагрузку на Сервер

Внимание!

Для корректного отображения треков у многопоточной камеры все видеопотоки должны иметь одинаковое соотношение сторон кадра.

Запись маски в архив
Да

По умолчанию запись маски в архив включена. Для отключения записи маски в архив выбрать значение Нет

Нет
Другое
ВключитьДаПо умолчанию детектор включен. Для выключения детектора установить значение Нет
Нет
Имя Маска приватностиВвести имя детектора или оставить имя по умолчанию
Количество обрабатываемых кадров в секунду25Задать количество кадров в секунду, которое будет обрабатывать детектор. Для корректной работы поддетекторов детектор Маска приватности должен анализировать кадры не реже, чем через 0,5 секунд. Значение должно быть в диапазоне [0,016, 100]
Режим работы декодераAuto

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
ТипМаска приватностиНазвание типа детектора (нередактируемое поле)
Нейросетевой фильтр
Выбранные классы объектов (начиная с версии Detector Pack 3.15) 

При необходимости указать класс объекта детекционной нейросети (параметр Файл нейросети)

НейросетьДа

По умолчанию параметр выключен. Детектор работает на основе алгоритма без использования нейросети, игнорируя значение, указанное в параметре Файл нейросети. Если детектор не может корректно определить объект в кадре, необходимо выбрать значение Да. В параметре Файл нейросети выбрать уникальную нейросеть, которая является нейросетью маски приватности. Создастся детектор с нейросетевым алгоритмом на базе этой нейросети

Нет
Порог распознавания нейросети (начиная с версии Detector Pack 3.15)0

Указать порог распознавания нейросети в процентах. Если вероятность распознавания нейросети меньше заданной, то эти данные не будут учитываться. Чем выше значение, тем выше чувствительность к распознаванию. Значение должно быть в диапазоне [0, 100]

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).
  • Если файл нейросети не задан, будет использоваться файл по умолчанию, который выбирается автоматически в зависимости от выбранного процессора для работы нейросети (Режим работы декодера). При использовании уникальной нейросети требуется указать путь к файлу.
  • 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.
  • 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.
Основные настройки
Порог распознавания15

Установить порог распознавания объектов в процентах. Если вероятность распознавания объекта меньше заданного, то эти данные не будут учитываться. Чем выше значение, тем выше чувствительность к распознаванию и маскированию объектов. Значение должно быть в диапазоне [5, 100]

Режим работы нейросетиCPU

Выбрать процессор для работы нейросети (см. Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики, Выбор Nvidia GPU при настройке детекторов)

Внимание!

  • Если выбран процессор, отличный от CPU, то основная часть вычислительной нагрузки будет выполняться на этом устройстве. При этом CPU будет также задействован для работы детектора.
  • 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, Оптимизация работы нейроаналитики на GPU в ОС Linux).
  • Начиная с версии Detector Pack 3.11 Intel HDDL и Intel NCS не поддерживаются.
  • Начиная с версии Detector Pack 3.14 поддерживаются Intel Multi-GPU и Intel GPU 0-3.
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

По умолчанию весь кадр является областью детектирования. При необходимости в окне предварительного просмотра задать одну или несколько областей:

Примечание

  • Для удобства настройки кадр видеоизображения можно "заморозить". Для этого необходимо нажать на кнопку . Повторное нажатие данной кнопки отменит действие.
  • Область детектирования отображается по умолчанию. Для ее скрытия необходимо нажать на кнопку . Повторное нажатие данной кнопки вновь отобразит область.

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

Настройка маски приватности завершена.

  • No labels