Documentación para la versión Axxon Next 4.5.0 - 4.5.10. La documentación para las otras versiones también [está disponible].
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Para configurar el neuro-rastreador haga lo siguiente:
- Seleccionar el objeto Neuro-rastreador.
- Por defecto, la grabación de metadatos del flujo de vídeo está habilitada en la base de datos. Para desactivarlo, seleccione el valor No (1) de la lista de Registro de metadatos.
- Si la videocámara es compatible con multi-transmisión, seleccione la transmisión en la que desea realizar la detección (2).
- Seleccione la posición de la cámara de vídeo: en la pared o en el techo (3).
Seleccionar el procesador para la la decodificación del vídeo (4). Al seleccionar la GPU, se da prioridad a la tarjeta gráfica discreta (decodificación en los chips NVidia NVDEC). En caso de que no haya una unidad de procesamiento gráfico adecuada, la decodificación se realizará mediante la tecnología Intel Quick Sync Video. De lo contrario, la decodificación se realizará en la CPU.
- Establezca el umbral para el reconocimiento de objetos en porcentaje (5). Si la probabilidad de reconocimiento del objeto es menor que la especificada, estos datos no se tendrán en cuenta. Cuanto mayor sea el valor, mayor será la calidad del reconocimiento, pero es posible que algunas activaciones no se tengan en cuenta.
Establezca la cantidad de imágenes por segundo que serán procesadas por la red neuronal (6). Todos los demás fotogramas serán interpolados. Cuanto mayor sea el valor, más preciso será el seguimiento, pero mayor será la carga de trabajo del CPU.
¡Atención!
Se recomienda un valor mínimo de 6 cuadros por segundo. Para objetos que se mueven rápidamente (una persona que corre, un coche), la tasa de fotogramas (cuadros por segundo) debe ser no menos de 12.
- Asigne el Número mínimo de activaciones del neuro-rastreador para visualizar la trayectoria del objeto (7). Cuanto más alto sea el valor de este parámetro, más tiempo tomará desde la detección del objeto hasta la visualización de su pistas de vídeo con trayectoria del objeto. En este caso, el valor bajo de este parámetro puede dar lugar a activaciones falsas.
Seleccione el archivo de la red neuronal (8).
¡Atención!
Una red neuronal entrenada para una escena específica, permite detectar sólo los tipos determinados de objetos (por ejemplo, un humano, un ciclista, un motociclista, etc.).
Para preparar la red neuronal, póngase en contacto con la empresa AxxonSoft.
¡Atención!
Para que la red neuronal funcione correctamente en Linux el archivo correspondiente debe estar ubicado en el directorio /opt/AxxonSoft/AxxonNext/.
Se puede usar un neuro-filtro para filtrar algunas pistas de vídeo con trayectoria del objeto Por ejemplo, un neuro-rastreador detecta todos los camiones, y el neuro-filtro deja sólo las grabaciones con trayectoria del objeto que corresponden a los automóviles con las puertas de la carrocería abiertas. Para configurar el neuro-filtro, es necesario:
Para utilizar el neuro-filtro, seleccione Sí en el campo correspondiente (9).
En el campo Ruta al archivo de filtrado, seleccione el archivo de red neuronal (10).
En el campo Modo del neuro-filtro seleccione el procesador para el funcionamiento de la red neuronal (11).
Seleccione el procesador para el funcionamiento de la red neuronal: el central o uno de los gráficos (12).
¡Atención!
Se recomienda utilizar el procesador gráfico.
El algoritmo puede tardar varios minutos en ejecutarse en la GPU NVIDIA después de aplicar las configuraciones.
Si no se requiere la detección de objetos móviles, seleccionar Sí en el campo Hide moving objects (13). Un objeto se considera fijo si no se ha movido más del 10% de su anchura o altura durante todo el tiempo de existencia de su pista.
- Si no se requiere la detección de objetos fijos, seleccionar Sí en el campo Hide stationary objects (14). Al detectar objetos móviles, el uso de este parámetro permite reducir el número de activaciones falsas.
En el campo Track retention time, introduzca el tiempo en segundos tras el cual se considera que la trayectoria del objeto se ha perdido (15). Este parámetro puede ser relevante en situaciones en las que un objeto en el cuadro se superpone temporalmente a otro. Por ejemplo, cuando un vehículo más grande se superpone completamente con uno más pequeño.
Por defecto, el total del cuadro representa la zona de detección. Si desea limitar el área de análisis, especifique una o más áreas en la ventana de vista previa en la que desea realizar el análisis.
Observación
La configuración de las áreas de análisis se realiza por analogía con el seguimiento básico. Sin embargo, para el neuro-rastreador, a diferencia del seguimiento básico, son las zonas de análisis las que se especifican, y no los campos de exclusión.
- Pulsar el botón Aplicar.
A continuación, debe crear y configurar los detectores necesarios sobre la base del neuro-rastreador. Se configurarán de la misma manera que para el seguimiento básico.
¡Atención!
Para activar el detector bajo del neuro-rastreador Movimiento dentro del área el objeto se debe desplazar en el cuadro por lo menos en un 25% de su anchura o altura.
¡Atención!
El detector de objeto abandonado sólo funciona con el seguimiento básico de objetos.