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To configure the Queue detection tool, do the following:

대기열 검출 도구를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 마스크(영상 내 대기열 영역 강조)를 아카이브에 기록하려면(To record mask (highlighting the queue on the video) to the archive (see 검출 도구(마스크)에서 정보 표시 참조), select Yes for the corresponding parameter 해당 매개변수를 예로 설정하세요 (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. Set the event transmission interval in seconds for sending the data to the AxxonData report subsystem (see Queue length report), if the queue length exceeds the set limit (3). If 0 value is selected, no events will be transmitted.

4. Select a processing resource for decoding video streams (4). 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.
5. 카메라가 멀티스트리밍을 지원하는 경우, 감지를 수행할스트림을 선택합니다 (2). 저화질 영상 스트림을 선택하면 서버의 부하를 줄일 수 있습니다.
   

6. 대기열 길이가 설정된 한도를 초과했을 때 AxxonData 보고 서브시스템으로 데이터를 전송할 이벤트 전송 주기(초)를 설정합니다(Queue length report 참조) (3). 이 값이 0이면 이벤트가 전송되지 않습니다

7. 영상 스트림 디코딩에 사용할 처리 리소스를 선택합니다 (4). GPU를 선택하면 독립형 그래픽 카드가 우선 사용되며(NVIDIA NVDEC 칩셋 기준), 적절한 GPU가 없을 경우 Intel Quick Sync Video 기술이 사용됩니다. 그 외에는 CPU가 디코딩에 사용됩니다.

8. 분석되는 프레임은 지정된 해상도로 축소됩니다(5, 긴 변 기준 1920픽셀). 동작 방식은 다음과 같습니다.

   1. 원본 영상의 긴 변 길이가프레임 크기 변경 항목에 설정된 값을 초과할 경우, 절반으로 나눕니다.

   2. 나눈 결과가 설정된 값보다 작으면 해당 해상도가 그대로 사용됩니다.

   3. 여전히 초과할 경우 다시 절반으로 나누는 과정을 반복합니다

   Analyzed framed are scaled down to a specified resolution (5, 1920 pixels on the longer side). This is how it works:

   1. If the longer side of the source image exceeds the value specified in the Frame size change field, it is divided by two.

   2. If the resulting resolution falls below the specified value, it is used further.

   3. If the resulting resolution still exceeds the specified limit, it is divided by two, etc.

      Info
      title Note
      For example, the source image resolution is 예시: 원본 해상도가 2048*1536, and the specified value is set to 1000.In this case, the source resolution will be halved two times (512*384), as after the first division, the number of pixels on the longer side exceeds the limit (1024 > 1000)1536이고, 설정된 해상도 값이 1000일 경우, 첫 번째 나눔 후 1024×768 → 1024는 여전히 1000보다 크므로 다시 절반으로 나눠 최종 해상도는 512*384가 됩니다.

      
      

      Info
      title Note
      If detection is performed on a higher resolution stream and detection errors occur, it is recommended to reduce the compression.

9. Set the frame rate value for the detection tool to process per second (6). This value should be in the range [0,016; 100]. The higher the value of this parameter, the higher the CPU load.

10. 1. 고해상도 스트림에서 감지가 수행되고 오류가 발생하는 경우, 압축률을 낮추는 것이 권장됩니다.

       
       

11. 검출 도구가 초당 처리할 프레임 속도 값을 설정합니다 (6). 이 값은 [0.016; 100] 범위 내에서 설정해야 하며, 값이 높을수록 CPU 부하는 증가합니다.

12. Image Added 버튼을 클릭하고 사람의 최소 크기를 설정합니다 (7). 사각형 영역의 기준점을 드래그하여 설정할 수 있습니다Click the Image Removed button and set the minimum size of a human (7). You can do so by dragging the anchor points of the rectangular area.

    Info
    title Note
    It is recommended to set the minimum size of a human graphically. The number in the Human size field is a conventional value.

    Image Removed

    사람의 최소 크기는 그래픽 방식으로 설정하는 것이 권장됩니다. 사람 크기 입력란에 표시되는 숫자는 상대적인 기준값입니다.

    Image Added

13. 대기열 인원이 몇 명을 초과하면 감지 도구가 작동할지를 설정합니다 (8). 값은 Specify the number of people in the queue above which the detection tool triggers (8). The value should be in the range [2; 20] .
14. Specify the detection tool sensitivity in standard units from 0 to 1 (9). The higher the sensitivity, the smaller the disturbances will be attribute to the queue, i.e. the algorithm will react to more insignificant movement. If you specify the lowest sensitivity value, the detection tool will process only significant changes in the scene.
    You should set the sensitivity value empirically based on the Motion Mask data displayed in the preview window.
    Image Removed
15. 범위 내에서 지정해야 합니다.
16. 감지 도구의 민감도를 0에서 1 사이의 표준 단위로 설정합니다 (9). 민감도가 높을수록 작은 움직임도 대기열로 인식되며 민감도가 낮을수록 장면 내에서 뚜렷한 변화만 처리합니다.
    민감도는 미리보기 창에 표시되는 움직임 마스크 데이터를 참고하여 경험적으로 설정하는 것이 좋습니다.
    Image Added
17. 미리보기 창에서는 기준점을 사용하여 감지 영역을 설정할 수 있으며, 이는 장면 분석 검출 도구의 프라이버시 마스크 설정 방식과 유사합니다 (In the preview window, you can set the detection areas with the help of the anchor points much like privacy masks in Scene Analytics detection tools (see 장면 분석 검출 도구를 위한 일반 영역 설정참조).
18. Click the Apply button.
19. 적용 버튼을 클릭하세요.

이제 대기열 감지 도구 설정이 완료되었습니다. 검출 도구가 작동하면 다음과 같은 이벤트가 생성됩니다The Queue detection tool is now configured. When the detection tool is triggered, the following events are generated:

Camera. Detection "Queue detection" triggered, queue (min.: 10, max.: 10)

where min. and max. is estimated queue length. 대기열의 최소 및 최대 길이가 추정되어 이벤트로 출력됩니다.