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Starting from DetectorPack 3.10 , a utility was added to the RR LPR add-ons (see 버전부터 RR LPR 애드온에 Axxon One을 사용하지 않고도 GPU 네트워크 캐시를 생성할 수 있는 유틸리티가 추가되었습니다 (DetectorPack 애드온 설치), which allows you to create GPU network caches without using Axxon One. The presence of the cache speeds up the initialization and optimizes video memory consumption.

To optimize the operation of the License plate recognition (RR) and RR vehicles on GPU, do the following:

 참조). 캐시가 있으면 초기화 속도가 빨라지고 비디오 메모리 사용이 최적화됩니다.

GPU에서 번호판 인식(RR) 및 RR 차량 인식의 성능을 최적화하려면 다음을 수행하세요.

1. 서버를 종료합니다 (서버 종료 참조Stop the Server (see 서버 종료).
   

   Note
   title Attention!
   If the system has the software running on GPU, it is necessary to stop its operation.
   시스템에서 GPU로 동작하는 소프트웨어가 있다면 해당 작업도 중지해야 합니다.

   
   

2. Create the GPU_CACHE_DIR system variable 시스템 변수를 생성합니다 (see 부록 9. 시스템 변수 생성) by specifying in the Variable value field the path to the cache location with an arbitrary folder name. For example 참조). 변수 값에는 캐시를 저장할 경로와 임의의 폴더 이름을 지정합니다. 예를 들어, D:\IX_GPU_cache. The specified directory will store the cache for all used detection tools and neural networks.이 디렉터리는 사용되는 모든 검출 도구와 신경망의 캐시를 저장합니다.

3. 유틸리티를 실행하려면 명령 프롬프트에서 다음 경로를 입력하고 Enter 키를 누릅니다To call the utility, open in the command line: C:\Program Files\Common Files\AxxonSoft\DetectorPack\RoadarGpuCacheGenerator.exe and press Enter.

4. Select the required cache sets by specifying the y valuey 값을 입력하여 필요한 캐시 세트를 선택합니다:

   1. lpr recognition—recognition of a vehicle license plate;—차량 번호판 인식
   2. vehicle recognition—recognition of a vehicle.—차량 인식
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      When you select the lpr recognition cache set, you need to specify the required countries in the numeric or alphabetic form. After you select all required countries, enter the -1 value

      
      

      lpr recognition 캐시 세트를 선택하면 필요한 국가를 숫자 또는 알파벳 형식으로 지정해야 합니다. 모든 필요한 국가를 선택한 후에는 -1 값을 입력합니다.
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   3. When you select the vehicle recognition cache set without 캐시 세트를 lpr recognition 없이 선택할 경우,
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      you must choose the territory where vehicle recognition is going to be performed차량 인식이 수행될 영역을 선택해야 합니다:
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      1. CIS countries 국가 (1);
      2. Other countries 기타 국가 (2).
5. Select one of the accuracy and performance values by specifying the corresponding number:
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   1. Medium accuracy, high performance of the GPU (1)—provides medium recognition accuracy, less load on the GPU;
   2. High accuracy, medium performance of the GPU (2)—provides high recognition accuracy, but creates a higher load on the GPU.
7. 해당 번호를 지정하여 정확도와 성능 값 중 하나를 선택하세요.
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   1. 중간 정확도, 높은 GPU 성능 (1)—중간 인식 정확도를 제공하며 GPU 부하가 적음
   2. 높은 정확도, 중간 GPU 성능 (2)—높은 인식 정확도를 제공하지만 GPU 부하가 더 큼
8. Specify the ID of the required GPU (see 필요한 GPU ID를 지정(검출 구성에 대한 일반 정보 참조) and press 하고 Enter를 누르세요.
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   As a result, the process of creating a cache will start, which will take about 30 minutes. The duration of the process depends on the selected types of cache, number of countries and NVIDIA GPU model.

   이로써 캐시 생성 프로세스가 시작되며 약 30분 정도 소요됩니다. 소요 시간은 선택한 캐시 유형, 국가 수, NVIDIA GPU 모델에 따라 달라집니다.

GPU에서 번호판 인식(RR) 및 RR 차량의 작동 최적화가 완료되었습니다.Optimizing the operation of the License plate recognition (RR) and RR vehicles on GPU is complete.