You are viewing an old version of this page. View the current version.

Compare with Current View Page History

« Previous Version 7 Next »

Требования к аппаратной платформе для работы нейроаналитики

Требования к видеопотоку и сцене для работы детектора остановившегося объекта

Требования к изображениям для работы детектора остановившегося объекта

Для настройки детектора остановившегося объекта необходимо:

  1. Перейти на вкладку Детекторы.
  2. Под требуемой видеокамерой выбрать Создать...→ Категория: Трекеры → Детектор остановившегося объекта.

По умолчанию детектор включен и настроен на детектирование остановившихся объектов.

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

ПараметрЗначениеОписание
Характеристики объекта
ВидеопотокОсновной потокЕсли видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование. Выбор видеопотока низкого качества позволяет снизить нагрузку на Сервер
Запись траекторий объектовДа

По умолчанию запись траекторий объектов в базу данных включена. Для отключения установить значение Нет 

Внимание!

Для получения метаданных производится декомпрессия и анализ видео, что приводит к большой нагрузке на Сервер и ограничивает количество используемых видеокамер на нём.

Нет
Другое
ВключитьДаПо умолчанию детектор включен. Для выключения детектора установить значение Нет
Нет
Имя Детектор остановившегося объектаВвести имя детектора или оставить имя по умолчанию
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
ТипДетектор остановившегося объектаНазвание типа детектора (нередактируемое поле)

Основные настройки

Порог распознавания30

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 [1, 100]

Режим работыCPU

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

Внимание!

  • 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).
  • Начиная с версии Detector Pack 3.11 Intel HDDL не поддерживается.
Nvidia GPU 0
Nvidia GPU 1
Nvidia GPU 2
Nvidia GPU 3
Intel GPU
Intel HDDL (не поддерживается)
Huawei NPU
Тип объекта

Человек

Выбрать объект распознавания. 

  • Нано – низкая точность, низкая нагрузка на процессор.
  • Средняя – средняя точность, средняя нагрузка на процессор.
  • Большая – высокая точность, высокая нагрузка на процессор
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 ожидания

3

Ввести время ожидания повторного появления исчезнувшего остановившегося объекта в секундах. Значение должно быть в диапазоне [1, 60]

Время остановки

5

Ввести время в секундах, после истечения которого объект будет считаться остановившимся. Значение должно быть в диапазоне [1, 60]

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.
Числовые обозначения классов для встроенных нейросетей: 1 – Человек/Человек (вид сверху), 10 – Транспортное средство.

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

    4. Если указать класс/классы отсутствующие в нейросети – будут отображаться треки всех доступных классов из нейросети (Тип объекта, Файл нейросети).

      Примечание

      Начиная с версии Detector Pack 3.10.2, если указать класс/классы, отсутствующие в нейросети, то треки отображаться не будут (Тип объекта, Файл нейросети).

Положение камерыСтена

Для отсеивания ложных событий от детектора при использовании fish-eye камеры выбрать правильное расположение устройства. Для всех других устройств данный параметр не актуален.

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 типа объекта (Тип объекта) и выбранного процессора для работы нейросети (Режим работы декодера). При использовании уникальной нейросети требуется указать путь к файлу. Выбранный тип объекта игнорируется при использовании уникальной нейросети.
  • 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.
  • Для корректной работы нейросети в ОС Linux соответствующий файл должен располагаться в директории /opt/ITV/DetectorPack/NeuroSDK.

По умолчанию весь кадр является областью детектирования. При необходимости в окне предварительного просмотра задать области детектирования с помощью узловых точек (см. Настройка области детектирования). 

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 детектора остановившегося объекта завершена.

  • No labels
Error formatting macro: children: java.lang.NullPointerException