Wiki source code of Параметры охранной аналитики
Show last authors
| author | version | line-number | content |
|---|---|---|---|
| 1 | (% class="wrapped" %) | ||
| 2 | |=((( | ||
| 3 | Параметр | ||
| 4 | )))|=((( | ||
| 5 | Диапазон значений | ||
| 6 | )))|=((( | ||
| 7 | Значение по умолчанию | ||
| 8 | )))|=((( | ||
| 9 | Примечание | ||
| 10 | ))) | ||
| 11 | |=(% colspan="4" %)((( | ||
| 12 | (% class="content-wrapper" %) | ||
| 13 | ((( | ||
| 14 | Охранная аналитика [[image:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.Настройка видеоаналитики.WebHome@btn_analytics_motion.png]] | ||
| 15 | ))) | ||
| 16 | ))) | ||
| 17 | |((( | ||
| 18 | Модуль аналитики | ||
| 19 | )))|((( | ||
| 20 | * Алгоритмический (CPU) | ||
| 21 | * Нейросетевой (GPU) | ||
| 22 | )))|((( | ||
| 23 | Алгоритмический (CPU) | ||
| 24 | )))|((( | ||
| 25 | Модуль нейросетевой аналитики использует графический процессор, поэтому предъявляет строгие требования к видеокарте и установленным драйверам. По умолчанию модуль нейросетевой аналитики не установлен. После запуска предоставляемого по требованию пакета установки (DEB-пакета), модуль становится доступен автоматически. Модуль алгоритмической видеоналитики использует центральный процессор, предъявляет меньше требований к ресурсам, но менее точен. | ||
| 26 | |||
| 27 | Для охранной аналитики и детектора оставленных предметов возможно использовать только один модуль аналитики. | ||
| 28 | ))) | ||
| 29 | |((( | ||
| 30 | Чувствительность | ||
| 31 | )))|((( | ||
| 32 | 1 – 100% | ||
| 33 | )))|((( | ||
| 34 | 50% | ||
| 35 | )))|((( | ||
| 36 | * В случае использования алгоритмического модуля — это интегральный (общий) параметр, который позволяет задать порог, до достижения которого отсекаются все случайные возмущения (объекты появились на очень короткий промежуток времени, случайные тени, блики света); позволяет варьировать минимальное количество изменений в соседних кадрах, необходимо для детекции движения; подбирается согласно специфики сцены. | ||
| 37 | * В случае использования нейросетевого модуля — (% style="color:#333333" %)это величина, обратная confidence rate («уверенности» нейросети или минимальной вероятности того, что объект распознан точно). Чем выше чувствительность, тем ниже может быть планка confidence rate у выделенного объекта, чтобы он был допущен до следующего этапа трекинга. Чувствительность=100% минус порог ((%%)минимальная вероятность, которая будет пропущена модулем аналитики). При 100% чувствительности определяется максимальное количество ложных срабатываний. Например, если минимальная вероятность определения типа объекта – 25%, то чувствительность нужно задать равную 75%. | ||
| 38 | ))) | ||
| 39 | |((( | ||
| 40 | Время дребезга | ||
| 41 | )))|((( | ||
| 42 | Время в сек. | ||
| 43 | )))|((( | ||
| 44 | 1 сек. | ||
| 45 | )))|((( | ||
| 46 | Период времени, в течение которого несколько последовательно происходящих однотипных событий будут интерпретироваться модулем аналитики как одно. (% style="color:#333333" %)Определяет минимальное время между публикуемыми событиями о сработке правил. (%%)Предотвращает дублирование тревог в силу колебаний видеоизображения. | ||
| 47 | ))) | ||
| 48 | |((( | ||
| 49 | Прореживание кадров | ||
| 50 | )))|((( | ||
| 51 | Количество кадров в сек. | ||
| 52 | )))|((( | ||
| 53 | 0 | ||
| 54 | )))|((( | ||
| 55 | (% style="color:#222222" %)Определяет количество кадров в секунду, которое подаётся на вход модулю аналитики. Если указан 0, используются все кадры из потока. Вне зависимости от этой настройки, в случае, если модулю аналитики не хватает вычислительных ресурсов, чтобы анализировать поступающий поток, прореживание кадров осуществляется автоматически: кадр не подаётся на вход модулю видеоанализа, но подается на декодирование изображения, чтобы не страдало качество «картинки». Таким образом, даже (% style="color:#333333" %)при высокой загрузке сохраняется возможность анализа в real time, но с поправкой на то, что часть кадров будет отброшена. | ||
| 56 | ))) | ||
| 57 | |=(% colspan="4" %)((( | ||
| 58 | (% class="content-wrapper" %) | ||
| 59 | ((( | ||
| 60 | Детектор оставленных предметов [[image:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.Настройка видеоаналитики.WebHome@btn_analytics_things.png]] | ||
| 61 | ))) | ||
| 62 | ))) | ||
| 63 | |(% colspan="4" %)((( | ||
| 64 | Задача детекции оставленных предметов тесно связана с задачей треккинга, поэтому, включение детектора оставленных предметов автоматически включает охранную аналитику. Полноценно любые произвольные оставленные предметы можно детектировать только в алгоритмической видеоаналитике (с построением модели фона и пр.). Однако, нейросетевая аналитика умеет распознавать чемоданы и рюкзаки, а также отслеживать их на сцене в качестве оставленных предметов, но вероятность того, что она будет корректно распознавать бесформенные мешки, всё равно довольно низка. | ||
| 65 | |||
| 66 | Для алгоритмической аналитики есть возможность «базовой» и «расширенной» настройки оставленных предметов. При базовой настройке ряд параметров задаётся автоматически, в том числе при помощи эвристик и с учётом текущей опорной сцены. При расширенной настройке данные параметры жёстко фиксируются пользователем. | ||
| 67 | ))) | ||
| 68 | |((( | ||
| 69 | Порог срабатывания | ||
| 70 | )))|((( | ||
| 71 | Время в формате | ||
| 72 | ЧЧ:ММ;СС | ||
| 73 | )))|((( | ||
| 74 | 00:00:00 | ||
| 75 | )))|((( | ||
| 76 | (% class="content-wrapper" %) | ||
| 77 | ((( | ||
| 78 | (% style="color:#222222" %)Период времени, по истечении которого предмет считается оставленным. Для ввода времени можно воспользоваться элементом Календарь, для этого нажмите на кнопку [[image:attach:btn_time.png||thumbnail="true" height="25"]] и используйте стрелки вверх/вниз. | ||
| 79 | ))) | ||
| 80 | ))) | ||
| 81 | |((( | ||
| 82 | Кэш | ||
| 83 | )))|((( | ||
| 84 | – | ||
| 85 | )))|((( | ||
| 86 | – | ||
| 87 | )))|((( | ||
| 88 | Накопленный кэш оставленных предметов в кадре. Для очистки кэша нажмите **сбросить**. | ||
| 89 | ))) | ||
| 90 | |(% colspan="3" %)((( | ||
| 91 | **Дополнительные параметры** | ||
| 92 | )))|((( | ||
| 93 | Только для модуля алгоритмической аналитики. Если дополнительные параметры не настроены, их значения выбираются автоматически в зависимости от основных параметров (чувствительность и т.д.). | ||
| 94 | ))) | ||
| 95 | |((( | ||
| 96 | (% style="color:#222222" %)Максимальное пиксельное расстояние | ||
| 97 | )))|((( | ||
| 98 | От 0 до 255 | ||
| 99 | )))|((( | ||
| 100 | 16 | ||
| 101 | )))|((( | ||
| 102 | (% style="color:#222222" %)Верхняя граница квадрата расстояния Махаланобиса между пикселем и моделью фона, определяющая, насколько данный пиксель соответствует модели. | ||
| 103 | ))) | ||
| 104 | |((( | ||
| 105 | Глубина истории модели фона | ||
| 106 | )))|((( | ||
| 107 | 500 — 5000 | ||
| 108 | )))|((( | ||
| 109 | 500 | ||
| 110 | )))|((( | ||
| 111 | 500 соответствует чувствительности 100%. | ||
| 112 | ))) | ||
| 113 | |((( | ||
| 114 | Детектировать тени | ||
| 115 | )))|((( | ||
| 116 | Да/Нет, логическое поле | ||
| 117 | )))|((( | ||
| 118 | Нет | ||
| 119 | )))|((( | ||
| 120 | Если установлено Да, алгоритм будет определять тени и помечать их, что немного снижает скорость работы алгоритма. Если данная функция не требуется, оставьте значение по-умолчанию (Нет). | ||
| 121 | ))) | ||
| 122 | |((( | ||
| 123 | Скорость построения модели фона | ||
| 124 | )))|((( | ||
| 125 | -1, 0, 1 | ||
| 126 | )))|((( | ||
| 127 | -1 | ||
| 128 | )))|((( | ||
| 129 | (% style="color:#222222" %)Значение в диапазоне [-1, 1]. 1 означает перестройку модели фона на каждый кадр, 0 означает, что модель фона не изменяется вовсе. При указании отрицательного значения выбор оптимальной скорости алгоритмом происходит автоматически. | ||
| 130 | ))) |