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To configure smoke 연기(fire) detection tool:화재) 검출 도구를 구성하려면 다음과 같이 하십시오.

1. 검출 도구의 민감도 스케일을 아카이브에 기록하려면To 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) 마스크 아카이브 기록 매개변수에 대해 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 선택하십시오 (2). 낮은 화질의 영상 스트림을 선택하면 서버 부하를 줄일 수 있습니다.
   
5. 영상 스트림 디코딩에 사용할 처리 자원을 선택하십시오 (3). GPU를 선택하면 독립형 그래픽 카드가 우선 사용됩니다 (NVIDIA NVDEC 칩 디코딩 시). 적절한 GPU가 없으면 Intel Quick Sync Video 기술이 사용되며, 그렇지 않으면 CPU 자원이 디코딩에 사용됩니다.

6. 검출 도구가 초당 처리할 프레임 수를 설정하십시오 (4). 값은 [0.016; 100] 범위여야 합니다Set the frame rate value for the detection tool to process per second (4). The value should be in the [0,016; 100] range.

   Info
   title Note
   The default values (five frames for output and 0,1 FPS) indicate that the tool will analyze frame over 50 seconds span. The detection tool analyzes one frame every 10 seconds. If it detects smoke/fire on five consecutive fames, the detection tool will trigger an alert.
   기본값(출력용 프레임 5개, 0.1 FPS)은 도구가 50초 동안 프레임을 분석함을 의미합니다. 검출 도구는 10초마다 한 프레임을 분석하며, 5개 연속 프레임에서 연기/화재가 감지되면 경보를 발생시킵니다.

   
   

7. 신경망 처리를 위한 프로세서를 선택하십시오 — CPU, NVIDIA GPU 중 하나 또는 Intel GPU 중 하나 (5, Select the processor for the neural network—CPU, one of Nvidia GPUs or one of Intel GPUs (5, see신경망 분석 작업을 위한 하드웨어 요구 사항, 검출 구성에 대한 일반 정보 참조). 

   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 설정을 적용한 후 NVIDIA GPU에서 알고리즘이 시작되는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 이후 실행 속도를 높이기 위해 캐싱 기능을 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 외의 다른 처리 자원을 지정하면 해당 장치가 대부분의 계산 부하를 담당하지만 CPU도 검출 도구 실행에 사용됩니다. Starting with Detector Pack 3.11 , 버전부터는 Intel HDDL and Intel NCS aren’t supported.HDDL과 Intel NCS가 지원되지 않습니다.

   
   

8. 신경망 파일을 선택하십시오 (6). 각 프로세서 유형에 맞는 기본 신경망 파일은 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 저장되어 있습니다. 이 필드에는 기본 신경망 파일을 따로 지정할 필요가 없으며 시스템이 자동으로 필요한 파일을 선택합니다. 사용자 정의 신경망을 사용하는 경우, 해당 파일의 경로를 입력하십시오.

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

   
   

9. 도구가 작동하기 위해 연기(화재)가 감지되어야 하는 최소 프레임 수를 설정하십시오 Set the minimum number of frames with smoke (fire) for triggering the tool (7). The value should be in the 값은 [5; 20] range.범위여야 합니다.
10. 프레임 크기를 변경하지 않고 객체를 검출하려면, 스캐닝 모드 항목에 예를 선택하십시오 To detect the objects without changing the frame size, select Yes in the Scanning mode field (8).
11. Set the sensitivity of the tool by trial and error 민감도는 시행착오를 통해 설정하십시오 (9). The value should be in the 은 [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, smoke (fire) is not detected. If the scale is yellow, smoke (fire) is detected, but not enough to trigger the tool. If the scale is red, smoke (fire) is detected and the detection tool will trigger, if the scale is red through the sampling period (50 seconds by default, see item 4).
    Example. The sensitivity parameter value of 40 implies that the alert is triggered when the scale has at least 4 divisions full over the entire detection time span. The triggering will stop when the scale has less than 2 divisions full over the detection time span. The alert will trigger again if the scale has at least 4 divisions full over the entire detection time span.
    
12. 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.
13. 범위여야 하며, 미리 보기 창에는 민감도 매개변수에 대응하는 검출 도구의 민감도 스케일이 표시됩니다. 스케일이 녹색이면 연기(화재)가 감지되지 않은 것이고 노란색이면 연기(화재)가 감지되었으나 경보 발생에는 부족한 상태입니다. 스케일이 빨간색이면 연기(화재)가 감지되었으며 지정된 샘플링 기간(기본값 50초, 항목 4 참조) 동안 빨간색이 유지되면 도구가 작동합니다. (예시: 민감도 값을 40으로 설정하면 민감도 스케일이 전체 감지 시간 동안 최소 4눈금 이상 채워질 경우 경보가 발생합니다. 감지 스케일이 2눈금 미만으로 떨어지면 경보가 해제되며 다시 4눈금 이상이 되면 경보가 재작동합니다.)
    
14. 이미지가 흑백일 경우 검출 도구가 작동하지 않도록 하려면 흑백 영상 무시 매개변수에 예를 선택하십시오 (10).

15. 기본적으로 전체 영상 영역에 대해 검출이 수행됩니다. 미리 보기 창에서 기준점을 사용하여 여러 개의 검출 영역을 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

    1. 미리 보기 창의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하십시오.
       Image Added

    2. 감지 영역(사각형)을 선택하여 하나 이상의 사각형 영역을 설정합니다. 사각형 영역이 지정되면 도구는 해당 영역 내에서만 작동하고 나머지 시야 영역은 무시됩니다.

    3. 감지 영역(다각형)을 선택하여 하나 이상의 다각형 영역을 설정합니다. 다각형 영역이 지정되면 도구는 전체 시야를 분석하되 지정된 영역 외의 부분은 화면에서 마스킹됩니다

    By default, the detection is performed over full image area. In the preview window, you can set several detection areas using the anchor points as follows:

    1. Right-click anywhere in the preview window.
       Image Removed

    2. Select Detection area (rectangle) to set one or several rectangular areas. If you specify a rectangular area, the detection tool will work only within its limits. The rest of the FOV will be ignored.

    3. Select Detection area (polygon) to set one or several polygonal areas. If you specify one or several polygonal areas, the detection tool will process the entire FOV while the remaining part of the FOV will be blacked out.
       

       Note
       title Attention!
       You can configure detection areas similarly to privacy masks in Scene analytics detection tools (see 감지 영역은 장면 분석 검출 도구의 프라이버시 마스크 설정과 유사한 방식으로 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 형태의 검출 영역(사각형 또는 다각형)이 더 효과적인지는 상황에 따라 달라질 수 있으므로 시행착오를 통해 결정하는 것이 좋습니다. 일부 신경망은 사각형 영역에서 더 나은 검출 성능을 보이며 다른 신경망은 다각형 영역에서 더 효과적일 수 있습니다.