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To configure the object presence detection tool, do the following:

객체 존재 검출 도구를 구성하려면 다음 작업을 수행하세요:

1. 검출 도구의 민감도 스케일을 아카이브에 기록하려면(To record the sensitivity scale of the detection tool to the archive (see 검출 도구(마스크)에서 정보 표시), select Yes for the Record mask to archive parameter  참조) 민감도 마스크 기록 매개변수에 예를 선택합니다 (1).
   
2. If the camera supports multistreaming, select the stream for which detection is needed (2). Selecting a low-quality video stream allows reducing the load on the Server.
3. Select a processing resource for decoding video streams (3). When you select a GPU, a stand-alone graphics card takes priority (when decoding with NVIDIA NVDEC chips). If there is no appropriate GPU, the decoding will use the Intel Quick Sync Video technology. Otherwise, CPU resources will be used for decoding.
4. 카메라가 멀티스트리밍을 지원하는 경우, 감지가 필요한 스트림을 선택합니다 (2). 저화질 영상 스트림을 선택하면 서버의 부하를 줄일 수 있습니다.
5. 비디오 스트림 디코딩을 위한 처리 리소스를 선택합니다 (3). GPU를 선택하면, 독립형 그래픽 카드가 우선 사용됩니다 (NVIDIA NVDEC 칩을 사용하는 경우). 적절한 GPU가 없으면 Intel Quick Sync Video 기술을 사용하여 디코딩하며, 이마저도 없으면 CPU 리소스를 사용합니다.
6. 검출 도구가 초당 처리할 프레임 수를 설정합니다 (4). 이 값은 Set the frame rate value for the detection tool to process per second (4). The value should be in the  [0.016; 100]  range.범위 내에서 설정해야 합니다.

7. 신경망 연산을 위한 프로세서를 선택합니다—CPU, NVIDIA GPU 중 하나, 또는 Intel GPU 중 하나 (5, Select the processor for the neural network operation—CPU, one of NVIDIA GPUs or one of Intel GPUs (5, seeHardware requirements for neural analytics operation, 검출 구성에 대한 일반 정보 참조). If you specify other processing resource than the CPU, this device will carry the most of computing load. However, the CPU will also be used to run the detection tool.CPU 이외의 리소스를 선택하면 해당 장치가 대부분의 연산을 수행하게 되며, CPU도 감지 도구 실행에 일부 사용됩니다.
   

   Note
   title Attention!
   It may take several minutes to launch the algorithm on NVIDIA GPU after you apply the settings. You can use caching to speed up future launches (see 설정 적용 후 NVIDIA GPU에서 알고리즘을 실행하는 데 몇 분이 소요될 수 있습니다. 이후 실행 속도를 높이기 위해 캐시를 사용할 수 있습니다 (GPU에서 신경 분석 작업 최적화 참조). If you specify other processing resource than the CPU, this device will carry the most of computing load. However, the CPU will also be used to run the detection tool. CPU 이외의 처리 리소스를 지정하면 해당 장치가 대부분의 연산 부하를 처리하지만 검출 도구 실행에는 CPU도 함께 사용됩니다. Starting with Detector Pack 3.11, 11부터는Intel HDDL and Intel NCS aren’t supported.및 Intel NCS는 지원되지 않습니다.

   
   

8. 신경망 파일을 선택합니다 (6). 다양한 프로세서 유형에 대한 표준 신경망은 Select a neural network file (6). The standard neural networks for different processor types are located in the C:\Program Files\Common Files\AxxonSoft\DetectorPack\NeuroSDK directory. You don't need to select the standard neural networks in this field, the system will automatically select the required one. If you use a custom neural network, enter a path to the file디렉터리에 위치해 있습니다. 이 필드에 표준 신경망을 따로 선택할 필요는 없습니다. 시스템이 자동으로 필요한 파일을 선택합니다. 사용자 지정 신경망을 사용하는 경우, 해당 파일 경로를 입력해야 합니다.
   

   Info
   title Note
   For correct neural network operation on Linux, place the corresponding file in the Linux에서 신경망이 올바르게 작동하려면, 해당 파일을 /opt/AxxonSoft/DetectorPack/NeuroSDK directory디렉터리에 배치해야 합니다.

   
   

9. 도구가 작동되도록 하기 위해 객체가 감지되어야 하는 최소 프레임 수를 설정합니다 Set the minimum number of frames with the object present for triggering the tool (7). The value should be in the 값의 범위는 [5; 20] range.
10. To detect the objects without changing the frame size, select Yes in the Scanning mode field (8). To work in the scanning mode, the neural network must support the scanning mode.
11. 입니다.
12. 프레임 크기를 변경하지 않고 객체를 감지하려면 스캐닝 모드 필드에서 예를 선택합니다 (8). 스캐닝 모드로 작동하려면 신경망이 해당 모드를 지원해야 합니다.
13. 감도는 시행착오를 통해 설정합니다 (9).값의 범위는 Set the sensitivity of the detection tool by trial and error (9). The value should be in the [1; 99] range. The preview window displays the sensitivity scale of the detection tool that relates to the sensitivity parameter. If the scale is green, the object is not detected. If the scale is yellow, the object is detected, but not enough to trigger the tool. If the scale is red, the object is detected and the detection tool will trigger, if the scale is red through the analysis period (50 seconds by default, see item 4).
    Example. The sensitivity parameter value of 40 means that the detection tool will trigger when the scale has at least 4 divisions full over the entire analysis period. The triggering will stop when the scale has less than 2 divisions full over the analysis period. The detection tool will trigger again if the scale has at least 4 divisions full over the entire analysis period.
14. Select Yes for the Ignore black and white image parameter (10), if it is necessary that the detection tool does not trigger when the image is black and white.
15. 입니다. 미리 보기 창에는 감도 매개변수와 관련된 감도 스케일이 표시됩니다. 스케일이 초록색이면 객체가 감지되지 않은 상태입니다. 노란색이면 객체가 감지되었지만 도구가 작동할 만큼은 아닙니다. 빨간색이면 객체가 감지되었으며, 분석 기간(기본값 50초, 항목 4 참조) 동안 빨간색이 유지되면 도구가 작동합니다. (예: 감도 값이 40이면 분석 기간 전체 동안 감도 스케일에 최소 4칸 이상 채워졌을 때 도구가 작동합니다. 스케일이 2칸 이하로 떨어지면 작동이 중지되고 다시 4칸 이상 채워지면 도구가 재작동합니다.)
16. 이미지가 흑백일 때 도구가 작동하지 않도록 하려면, 흑백 이미지 무시 항목에서 예를 선택합니다 (10).
17. 기본적으로 전체 프레임이 감지 영역입니다. 필요한 경우, 미리 보기 창에서 앵커 포인트를 사용하여 감지 영역을 설정할 수 있습니다.
    
    1. 미리 보기 창을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
    2. 하나 이상의 사각형으로 감지 영역을 설정하려면 감지 영역 (사각형)을 선택합니다. 사각형 영역을 지정하면 검출 도구는 그 영역 내에서만 작동하고 나머지 프레임은 무시됩니다.
       Image Added

    3. 하나 이상의 다각형으로 감지 영역을 설정하려면 감지 영역 (다각형)을 선택합니다. 하나 이상의 다각형 영역을 지정하면, 감지 도구는 전체 프레임을 처리하지만 지정된 다각형 영역에 포함되지 않은 프레임의 나머지 부분은 검게 처리됩니다

    By default, the entire frame is a detection area. If necessary, in the preview window, you can set detection areas using the anchor points:
    1. Right-click in the preview window.
    2. If you want to set the detection area by one or more rectangles, select Detection area (rectangle). If you specify a rectangular area, the detection tool will work only within its limits. The rest of the frame will be ignored.
       Image Removed

    3. If you want to set the detection area by one or more polygons, select Detection area (polygon). If you specify one or several polygonal areas, the detection tool will process the entire frame, but the part of the frame that is not included in the specified polygons will be blacked out.
       
       

       Note
       title Attention!
       You can configure detection areas similarly to exclude areas in Scene analytics detection tools (see 감지 영역은 장면 분석 검출 도구에서 제외 영역을 설정하는 방식과 유사하게 구성할 수 있습니다 (장면 분석 검출 도구를 위한 일반 영역 설정 참조).You can use trial and error method to decide which type of detection area (rectangular or polygonal) is more effective in your case. Some neural networks give better detection with rectangles, while others are better with polygons 어떤 유형의 감지 영역(사각형 또는 다각형)이 더 효과적인지는 시행착오 방법을 통해 결정할 수 있습니다. 일부 신경망은 사각형 영역에서 더 나은 감지를 제공하고 다른 신경망은 다각형 영역에서 더 나은 성능을 보이기도 합니다.