Skip to Content
Version 7.1 by admin on 2026/06/08 22:59
Show last authors
1 Платформа НЕЙРОСС имеет встроенный механизм ситуационного и сервисного видеоанализа.
2
3 {{box}}
4 **Переход к функционалу**: [[doc:ui.Рабочий стол НЕЙРОСС.WebHome]] > [[doc:ui.Параметры видеорегистратора.WebHome]].
5 {{/box}}
6
7 [[image:attach:ui.Параметры узла.WebHome@content.png||thumbnail="true" height="10"]] Содержание:
8
9 {{toc/}}
10
11 == Общие сведения ==
12
13 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 * обнаружение и распознавание лиц и распознавание номеров автотранспорта (с использованием средств сторонних производителей).
22
23 Сервисная видеоаналитика в части контроля качества видеосигнала детектирует:
24
25 * расфокусировку,
26 * засветку,
27 * 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. 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]]].
54
55 Порядок действий:
56
57 1. (((
58 Выберите узел Платформа НЕЙРОСС, для которого требуется запустить работу видеоаналитики ~[[[doc:ui.Вход в веб-интерфейс.WebHome]]].
59
60 {{info}}
61 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.
62 {{/info}}
63
64
65 )))
66 1. 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. Охранная аналитика и детектор оставленных предметов,
68 11. Детектор лиц,
69 11. Сервисная видеоаналитика.
70 1. Нажмите на кнопку **Сохранить**.
71
72 {{info}}
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]]
75
76 1. Нажмите на ссылку 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 {{/info}}
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||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||thumbnail="true" height="28"]] ==
90
91 Для запуска детектора лиц установите флаг в соответствующем поле, задайте параметры.
92
93 {{info}}
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 Разрешение видеопотока должно быть не менее 1280 x 720 пикселей для выполнения проверки на «живучесть лица» в соответствии со стандартами ISO 30107-3. Если такое соответствие не требуется, можно использовать видеопотоки с более низким разрешением. 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]].
97 {{/info}}
98
99 ~[[[Детектор лиц>>doc:.Детектор лиц.WebHome]]]
100
101 == {{id name="Настройкавидеоаналитики-Сервиснаяаналитика"/}}Сервисная аналитика[[image:attach:btn_analytics_service.png||thumbnail="true" height="22"]] ==
102
103 Для запуска сервисного видеоанализа установите флаг в соответствующем поле, задайте общую чувствительность и выберите требуемые функции.
104
105 {{info}}
106 Целевой моделью использования сервисной аналитики является включение всех детекторов. Рекомендуем воспринимать их в совокупности, как один «детектор саботажа».
107 {{/info}}
108
109 ~[[[Сервисная видеоаналитика>>doc:.Сервисная видеоаналитика.WebHome]]]
110
111 == {{id name="Настройкавидеоаналитики-Отображениеметаданныхвидеоаналитики"/}}Отображение метаданных видеоаналитики ==
112
113 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.
114
115 ~[[[«Наложение» метаданных видеоналитики на видеопоток>>doc:neyross.Настройка Платформы НЕЙРОСС.Настройка функций видеонаблюдения.«Наложение» метаданных видеоналитики на видеопоток.WebHome]]]