Настройка видеоаналитики

1

Платформа НЕЙРОСС имеет встроенный механизм ситуационного и сервисного видеоанализа.

2

3

4

**Переход к функционалу**: [[doc:ui.Рабочий стол НЕЙРОСС.WebHome]] > [[doc:ui.Параметры видеорегистратора.WebHome]].

5

6

7

[[image:attach:ui.Параметры узла.WebHome@content.png||thumbnail="true" height="10"]] Содержание:

Общие сведения

Платформа НЕЙРОСС реализует современные алгоритмы компьютерного зрения или нейронные сети для быстрого и качественного анализа видеопотока ONVIF/RTSP-камер. Встроенные детекторы ситуационной и сервисной аналитики предназначены, соответственно, для выявления и предупреждения нарушений и контроля качества видеосигнала.

14

15

Быстрые и точные алгоритмы видеоанализа позволяют автоматически определять на видео тревожные ситуации:

16

17

* пересечение линий с подсчётом числа пересечений, в том числе в заданном направлении;

18

* вход объекта в запрещённую зону, длительное пребывание в зоне;

19

* движение в запрещённом направлении, движение с запрещенной скоростью;

20

* обнаружение оставленных предметов (чемоданы, сумки, рюкзаки и проч.);

21

* (% style="letter-spacing:0.0px" %)обнаружение и распознавание лиц и распознавание номеров автотранспорта (с использованием средств сторонних производителей).

22

23

Сервисная видеоаналитика в части контроля качества видеосигнала детектирует:

* расфокусировку,

* засветку,

* закрытие объектива (заслонку),

28

* изменение зоны обзора и тряску камеры.

29

30

== {{id name="Настройкавидеоаналитики-Технологиивидеоанализа"/}}Технологии видеоанализа ==

31

32

На текущий момент в Платформе реализованы и развиваются независимо друг от друга два подхода к выделению образов в видеопотоке для охранной видеоаналитики:

33

34

1. **«Алгоритмический»** — на базе алгоритмов компьютерного зрения и определения разницы между кадром и автоматически сформированной опорной сценой.

35

Алгоритмическая видеоналитика выявляет закономерности по изменениям нескольких последовательных кадров согласно заложенным алгоритмам. В основе алгоритмической видеоналитики лежит простое обнаружение движения. При изменении цвета группы пикселей, механизм ПО будет рассматривать это событие как нечто движущееся в зоне обзора. Модуль алгоритмической видеоаналитики использует только CPU, характеризуется **высокой производительностью**, но очень требователен к зоне обзора. Не рекомендуется к использованию на открытых объектах, подверженных сильным ветрам и другим природным возмущениям.

36

37

1. **«Нейросетевой»** — на базе предварительно обученной нейронной сети.

38

Нейросетевая видеоналитика позволяет выполнять анализ даже одного кадра на основе распознавания образов (паттернов) людей, машин и других классов объектов. Нейросетевой модуль гораздо меньше подвержен ложным срабатываниям, рекомендуется для открытых объектов, но гораздо более требователен к производительности компьютера: работает только на видеокартах производства nVidia (+CPU), требует предварительно установленных драйверов nVidia.

39

40

В общем случае на производительность влияет размер анализируемого изображения. Для алгоритмической аналитики рекомендуется использовать low (320x240 px) и middle (640x480 px) профили, для нейросетевой - middle-профили (640x480 px). На слишком низких разрешениях распознавание образов становится менее надёжным. (% style="color:#333333; letter-spacing:0.0px" %)Возможность тонкой настройки снижает количество ложных срабатываний. Обеспечивается возможность настройки области интереса и правил срабатывания. Для охранной аналитики и детектора оставленных предметов возможно использовать только один модуль аналитики. При использовании алгоритмической аналитики есть возможность настроить перспективу сцены (минимальные и максимальные размеры детектируемого объекта вблизи (слева и справа отдельно) и вдали, есть возможность настройки перспективы сцены и размеров объектов и оставленных предметов независимо.

41

42

Сервисная аналитика реализуется в «алгоритмическом» модуле.

43

44

Производительность видеоанализа в большой степени зависит от параметров сцены, количества объектов, конфигурации профилей камеры.

45

46

1. На 12-ядерном Xeon алгоритмическая аналитика «держит» **60 каналов** low profile в real-time (20 fps).

47

1. На нём же с видеокартой GeForce GTX 1080Ti для анализа **одного** midlle profile при помощи «нейросетей» в real-time (24 fps) требуется **100% ресурса 1 CPU и 80% ресурса 1 GPU**.

48

49

Однако, real-time анализ для видеоаналитки необязателен, хотя и повышает отслеживания (низкий FPS повышает вероятность потери объекта). Производительность обратно пропорциональна размеру и количеству кадров: прореживание 5 в секунду позволяет получить анализ 5 видеопотоков при той же загрузке GPU (но с чуть большей загрузкой CPU). **НО** есть ограничение на количество оперативной памяти в видеокарте. Для анализа каждого потока необходимо выделить минимум 3 Гб этой памяти, вне зависимости от настройки прореживания кадров.

50

51

== {{id name="Настройкавидеоаналитики-Запусквидеоанализа"/}}Запуск видеоанализа ==

52

53

Выберите узел Платформа НЕЙРОСС, для которого требуется запустить работу видеоаналитики ~[[[doc:ui.Вход в веб-интерфейс.WebHome]]].

Порядок действий:

1. (((

(% style="letter-spacing:0.0px" %)Выберите узел Платформа НЕЙРОСС, для которого требуется запустить работу видеоаналитики ~[[[doc:ui.Вход в веб-интерфейс.WebHome]]].

59

60

61

(% style="color: rgb(51,51,51);" %)При наличии в сети нескольких узлов Платформа НЕЙРОСС (с прямыми каналами камер и «проксированными» медиаисточниками соответственно, рекомендуется запускать видеоанализ на более «мощном» узле. Рамки видеоналитики передаются по проксированному каналу поверх медиаданных.

)))

1. (% style="letter-spacing:0.0px" %)В разделе параметров видеорегистратора ~[[[doc:ui.Параметры видеорегистратора.WebHome]]] перейдите к вкладке **Настройка видеоналитики**, выберите камеру и профиль (при наличии нескольких профилей), по которому будет проводится видеоанализ, включите требуемый тип/типы видеонализа и настройте параметры согласно описанию ниже:

67

11. (% style="letter-spacing:0.0px" %)Охранная аналитика и детектор оставленных предметов,

68

11. (% style="letter-spacing:0.0px" %)Детектор лиц,

69

11. (% style="letter-spacing:0.0px" %)Сервисная видеоаналитика.

70

1. Нажмите на кнопку **Сохранить**.

71

72

73

Если вы наблюдаете проблемы при отображении видео в окне настройки правил видеонализа (темный экран, задержка отображения рамок видеоналитики), установите [[АРМ НЕЙРОСС>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Установка АРМ НЕЙРОСС.WebHome]], в состав которого входит данный плагин (ссылка дана в окне раздела напрямую).

74

[[image:attach:download_arm.png||data-cizoom="0"]]

75

76

1. Нажмите на ссылку (% style="color:#3366ff" %)скачать (%%)и сохраните файл установщика на локальный компьютер. Закройте окно браузера.

77

1. Запустите на выполнение сохранённый файл. Установите АРМ НЕЙРОСС согласно [[инструкции>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Установка АРМ НЕЙРОСС.WebHome]].

78

1. Повторно откройте приложение настройки видеоналитики и выполните требуемые действия.

79

80

81

== {{id name="Настройкавидеоаналитики-ОхраннаяаналитикаиДетектороставленныхпредметов"/}}Охранная аналитика[[image:attach:btn_analytics_motion.png||thumbnail="true" width="20"]] и Детектор оставленных предметов[[image:attach:btn_analytics_things.png||data-cizoom="0" thumbnail="true" height="21"]] ==

82

83

(((

84

Для запуска видеоанализа установите флаг в соответствующем блоке и настройте параметры.

85

86

~[[[Охранная аналитика и детектор оставленных предметов>>doc:.Параметры охранной аналитики.WebHome]]]

87

)))

88

89

== {{id name="Настройкавидеоаналитики-Детекторлиц"/}}Детектор лиц [[image:attach:btn_analytics_face.png||data-cizoom="0" thumbnail="true" height="28"]] ==

90

91

Для запуска детектора лиц установите флаг в соответствующем поле, задайте параметры.

92

93

94

Если поле неактивно, проверьте наличие лицензии на требуемое количество каналов детекции лиц и факт загрузки ресурсных файлов ~[[[doc:borey3.Руководство администратора БОРЕЙ Н.Биометрия по лицам и отпечаткам пальцев.Настройка сервиса верификации лиц на базе Платформы НЕЙРОСС.WebHome]]].

95

96

(% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)Разрешение(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)видеопотока(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)должно(%%) быть не (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)менее(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)1280(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)x(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)720(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)пикселей(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)для(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)выполнения(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)проверки(%%) на «(% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)живучесть(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)лица»(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)в(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)соответствии(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)со(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)стандартами(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)ISO(%%) 30107-3(% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %).(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)Если(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)такое(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)соответствие(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)не(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)требуется(%%), (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)можно(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)использовать(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)видеопотоки(%%) с более (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)низким(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)разрешением. (% style="letter-spacing:0.0px" %)Для подбора параметров детектора используйте [[встроенное приложение тестирования и отладки сервиса>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.Настройка видеоаналитики.Настройка детектора лиц.WebHome]].

Платформа НЕЙРОСС поддерживает два типа детекторов лиц:

101

102

* Точный — для работы детектора в режиме «Точный» требуется дополнительная лицензия (% style="color: rgb(23,43,77);" %)Neurotec Biometric от Neurotechnology, ограничивается формат файлов изображений владельцев пропуска (только JPEG).

103

* (% style="color: rgb(23,43,77);" %)Быстрый — для работы детектора в режиме «Быстрый» дополнительных лицензий не требуется.

104

105

(% class="wrapped" style="width: 1770.0px;" %)

106

|=(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

107

Параметр

108

)))|=(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

109

Диапазон значений

110

)))|=(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

111

Значение по умолчанию

112

)))|=(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

113

Примечание

114

)))

115

|=(% colspan="4" style="" %)(((

116

(% class="content-wrapper" %)

117

(((

118

Детектор лиц [[image:attach:btn_analytics_face.png||width="23"]]

119

)))

120

)))

121

|=(% colspan="4" style="" %)(((

122

Тип детектора: Быстрый

123

)))

124

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

125

Поиск по лицам

126

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

127

–

128

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

129

–

130

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

131

Встроенное приложение тестирования и отладки сервиса верификации лиц. Позволяет проверить правильность настройки параметров детекции путем загрузки произвольного изображения или выбора владельца пропуска с фотографией, запуска сессии поиска лица по потоку камеры и сравнения его с указанным эталоном. Также позволяет отследить работоспособность функции доступа с верификацией лиц посредством БОРЕЙ/ЯРС: в режиме реального времени предоставляются данные по всем проведённым по факту предъявления идентификатора сессиям поиска.

132

133

По каждой сессии поиска выводится анализируемый шаблон лица и эталонное изображение, данные качества верификации, цветом показывается результат верификации.

134

135

Описание функций приложения представлено [[здесь>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.Настройка видеоаналитики.Настройка детектора лиц.WebHome]].

136

)))

137

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

138

Глубина архива, сек

139

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

140

Целое число

141

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

142

4

143

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

144

Задаёт период времени, в течение которого хранится кеш детектированных лиц по данной камере. При этом на клиенте может быть настроен поиск за меньшую глубину архива (указывается в параметрах плагина биоверификации БОРЕЙ), что обеспечивает гибкость настройки различных клиентов.

145

)))

146

|(% style="width: 120.0px;" %)(((

147

Контроль активности лица

148

)))|(% style="width: 89.0px;" %)(((

149

Да/Нет,

150

логическое поле

151

)))|(% style="width: 103.0px;" %)(((

152

Нет

153

)))|(% style="width: 1416.0px;" %)(((

154

Установите значение в **Да**, если требуется проводить проверку на «живое» лицо. Параметр используется для защиты от предъявления фотографии владельца пропуска. Если параметр установлен, лицо будет распознано только в том случае, если среди кадров видеопотока будет найдено лицо с прикрытыми/закрытыми глазами. При ложных отказах в доступе увеличьте значение в поле **Порог активности лица**.

155

)))

156

|(% style="width: 120.0px;" %)(((

157

Порог активности лица

158

)))|(% style="width: 89.0px;" %)(((

159

Целое число от 1 до 100

160

)))|(% style="width: 103.0px;" %)(((

161

18

162

)))|(% style="width: 1416.0px;" %)(((

163

(% class="content-wrapper" %)

164

(((

165

(% style="color: rgb(51,51,51);" %)По кадрам видеопотока определяется наличие и выделение лиц в кадре. По местоположению лиц в кадре лица кластеризируются. Сравниваются изображения лица одного человека. (%%)Для контроля активности лица используется 68-точечная модель лица.

166

167

[[image:attach:liveness_facemodel.png||height="250"]]

168

169

(% style="letter-spacing: 0px; color: rgb(51, 51, 51)" %)О(% style="letter-spacing: 0.0px;" %)пределяется местоположение глаз и координаты контрольных точек «силуэта» глаз. По каждому кадру вычисляется отношение высоты и ширины глаза, строится график изменения соотношения по нескольким кадрам. При обнаружении моргания в полученном графике будут фиксироваться изменения: если глаз закрыт, соотношение близко единичным значениям, если широко открыт — значение может быть равно 25 и более. При пересечении графиком порогового значения определяется принадлежность лица живому человеку.

170

)))

171

)))

172

|=(% colspan="4" style="" %)(((

173

Тип детектора: Точный

174

)))

175

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

176

Поиск по лицам

177

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

178

–

179

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

180

–

181

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

182

Встроенное приложение тестирования и отладки сервиса верификации лиц. Позволяет проверить правильность настройки параметров детекции путем загрузки произвольного изображения или выбора владельца пропуска с фотографией, запуска сессии поиска лица по потоку камеры и сравнения его с указанным эталоном. Также позволяет отследить работоспособность функции доступа с верификацией лиц посредством БОРЕЙ/ЯРС: в режиме реального времени предоставляются данные по всем проведённым по факту предъявления идентификатора сессиям поиска.

183

184

По каждой сессии поиска выводится анализируемый шаблон лица и эталонное изображение, данные качества верификации, цветом показывается результат верификации.

185

186

Описание функций приложения представлено [[здесь>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.Настройка видеоаналитики.Настройка детектора лиц.WebHome]].

187

)))

188

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

189

Глубина архива, сек

190

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

191

Целое число

192

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

193

4

194

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

195

Задаёт период времени, в течение которого хранится кеш детектированных лиц по данной камере. При этом на клиенте может быть настроен поиск за меньшую глубину архива (указывается в параметрах плагина биоверификации БОРЕЙ), что обеспечивает гибкость настройки различных клиентов.

196

)))

197

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

198

Максимальный поворот головы, град

199

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

200

Целое число

201

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

202

15

203

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

204

Определяет максимальный угол поворота лица в кадре. Если угол поворота больше заданного значения, кадр отбрасывается.

205

)))

206

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

207

Максимальный наклон головы, град

208

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

209

Целое число

210

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

211

15

212

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

213

Определяет максимальный угол наклона лица в кадре. Если угол наклона больше заданного значения, кадр отбрасывается.

214

)))

215

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

216

Размер шаблона лица

217

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

* Большой

* Средний

* Маленький

* Минимальный

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

223

Средний

224

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

225

Определяет размер свёртки шаблона лица с эталоном. Чём больше свёртка, тем больше карта признаков и тем дольше производится верификация, но результат распознавания выше.

226

)))

227

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

228

Порог качества изображения, %

229

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

230

Целое число от 0 до 100

231

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

232

20

233

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

234

Сервис верификации оценивает качество изображения с камеры (всего кадра целиком). Ч(% style="color: rgb(51,51,51);" %)ем выше порог, тем более качественным должно быть изображение, чтобы запустить процедуру детекции лиц. Если качество изображения ниже указанного порога, кадр будет отброшен. При отсутствии более качественных кадров в кеше, запросу на верификацию будет дан отказ.

235

)))

236

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

237

Порог качества детекции, %

238

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

239

Целое число от 0 до 100

240

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

241

50

242

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

243

(% style="color: rgb(51,51,51);" %)Сервис верификации оценивает качество детекции лица в кадре. Чем выше порог, тем более строгие правила используются, чтобы детектировать лицо в кадре. Если качество лица ниже указанного порога, кадр будет отброшен. При отсутствии более качественных шаблонов в кеше, запросу на верификацию будет дан отказ.

244

)))

245

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

246

Скорость сопоставления

247

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

* Низкая

* Средняя

* Высокая

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

252

Низкая

253

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

254

Задаёт скорость выполнения операций. При низкой производительности текущей аппаратной конфигурации рекомендуется снижать скорость сопоставления во избежание высокого потребления ресурсов процессора.

255

)))

256

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

257

(% style="color: rgb(70,70,70);" %)Мин. пикс. расстояние между центрами зрачков глаз

258

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

259

Целое число

260

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

261

32

262

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

263

Минимальное расстояние в пикселях между центрами зрачков глаз. (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)80(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)пикселей(%%) — (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)это(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)рекомендуемое(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)минимальное(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)расстояние(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)между(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)глазами(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)(IOD)(%%), (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)на(%%) котором можно (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)надежно(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)проверить, что лицо «живое» (не фотография).(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)Для(%%) более (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)четкой(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)работы(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)рекомендуется(%%) использовать (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)100(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)пикселей(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)или(%%) (% class="EzKURWReUAB5oZgtQNkl" %)более. При этом должно быть достаточным разрешение видеопотока.

264

)))

265

|(% style="width: 120.0px; width: 120.0px;" %)(((

266

(% style="color: rgb(70,70,70);" %)Макс. пикс. расстояние между центрами зрачков глаз

267

)))|(% style="width: 89.0px; width: 137.0px;" %)(((

268

Целое число

269

)))|(% style="width: 103.0px; width: 103.0px;" %)(((

270

350

271

)))|(% style="width: 1416.0px; width: 1410.0px;" %)(((

272

Максимальное расстояние в пикселях между центрами зрачков глаз.

)))

== {{id name="Настройкавидеоаналитики-Сервиснаяаналитика"/}}Сервисная аналитика[[image:attach:btn_analytics_service.png||thumbnail="true" height="22"]] ==

277

278

Для запуска сервисного видеоанализа установите флаг в соответствующем поле, задайте общую чувствительность и выберите требуемые функции.

279

280

281

(% style="color:#333333" %)Целевой моделью использования сервисной аналитики является включение всех детекторов. Рекомендуем воспринимать их в совокупности, как один «детектор саботажа».

(% class="wrapped" %)

|=(((

Параметр

)))|=(((

Диапазон значений

)))|=(((

Значение по умолчанию

)))|=(((

Примечание

)))

|=(% colspan="4" %)(((

297

(% class="content-wrapper" %)

298

(((

299

Сервисная аналитика[[image:attach:btn_analytics_service.png||thumbnail="true" height="22"]]

)))

)))

|(((

Общая чувствительность

)))|(((

1 – 100%

)))|(((

50%

)))|(((

Интегральный (общий) параметр, который позволяет задать порог, до которого отсекаются все случайные возмущения.

)))

|(((

Тряска

)))|(((

Да/Нет, логическое поле

)))|(((

Нет

)))|(((

Установите Да, если требуется информировать о тряске камеры.

319

)))

320

|(((

321

Изменение угла обзора

322

)))|(((

323

Да/Нет, логическое поле

)))|(((

Нет

)))|(((

Установите Да, если требуется информировать о повороте камеры.

)))

|(((

Расфокусировка

)))|(((

Да/Нет, логическое поле

)))|(((

Нет

)))|(((

Установите Да, если требуется информировать о потери фокуса.

)))

|(((

Заслонение объектива

)))|(((

Да/Нет, логическое поле

)))|(((

Нет

)))|(((

Установите Да, если требуется информировать о появлении препятствия видимости.

)))

|(((

Засветка

)))|(((

Да/Нет, логическое поле

)))|(((

Нет

)))|(((

Установите Да, если требуется информировать о засветке объектива камеры.

)))

== {{id name="Настройкавидеоаналитики-Отображениеметаданныхвидеоаналитики"/}}Отображение метаданных видеоаналитики ==

359

360

Платформа НЕЙРОСС обеспечивает наложение результатов работы видеоаналитики («метаданных») при выводе «живого» видео, а также при записи в архив, экспорте и импорте видеоархива. При этом рамки видеоаналитики сохраняют правильные пропорции при переключении профилей с разным соотношением сторон (например, 4*3 → 16*9). Наложение метаданных при ручном или автоматическом переключении между профилями камеры с меньшего на больший и наоборот при раскрытии видео на весь экран и обратного переключения на мультиэкран, осуществляется автоматически. Однако при изменении анализируемого профиля требуется перезагрузка Платформы НЕЙРОСС для переинициализации медиасервера.

361

362

~[[[«Наложение» метаданных видеоналитики на видеопоток>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.«Наложение» метаданных видеоналитики на видеопоток.WebHome]]]

Wiki source code of Настройка видеоаналитики