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 la detección de humo (incendio):

  1. Si la videocámara es compatible con multitransmisión (multistreaming), se deberá elegir el flujo en el que se quiere realizar la detección (1). La elección de una secuencia de vídeo de baja calidad permite reducir la carga en el Servidor.

  2. Seleccionar el procesador para la  la decodificación del vídeo (3). 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.

  3. Seleccionar el procesador para el funcionamiento de la red neuronal: el central, uno de los gráficos o IntelNCS (4). 

    ¡Atención!

    Al seleccionar un procesador distinto al CPU, la mayor parte de la carga de cómputo se ejecutará en este dispositivo. Así, el CPU también se utilizará para operar el detector.

    ¡Atención!

    El algoritmo puede tardar varios minutos en ejecutarse en la GPU NVIDIA después de aplicar las configuraciones.

  4. Seleccionar el archivo de red neuronal (5). El directorio C:\Program Files\Common Files\AxxonSoft\DetectorPack\NeuroSDK, contiene redes neuronales estándar para los diferentes tipos de procesadores utilizados:

    smoke_movidius.ann

    Detector de humo/Movidius

    smoke_openvino.ann

    Detector de humo/CPU

    smoke_original.ann

    Detector de humo/GPU

    fire_movidius.ann

    Detector de incendios/Movidius

    fire_openvino.ann

    Detector de incendios/CPU

    fire_original.ann

    Detector de incendios/GPU

    No es necesario seleccionar las redes neuronales estándar en este campo, el sistema seleccionará automáticamente la requerida. Si se utiliza una red neuronal única, es necesario especificar la ruta del fichero.

    ¡Atención!

    Para que la red neuronal funcione correctamente en Linux el archivo correspondiente debe estar ubicado en el directorio /opt/AxxonSoft/AxxonNext/. 

  5. Fije el número mínimo de fotogramas con humo (incendio) para activar la herramienta (6). Este valor deberá estar en un rango [5;20].
  6. Establezca el intervalo entre los fotogramas analizados en segundos (7).

    Observación

    Los valores por defecto (5 fotogramas y 10 segundos) indican que la herramienta analizará un fotograma cada 10 segundos.  Cuando se detecte humo (incendio) en 5 fotogramas, la herramienta se activará

  7. Puede experimentar con la sensibilidad de la herramienta (8).  El valor deberá estar en el rango [1; 99]. La ventana de vista previa muestra la escala de sensibilidad del detector. Tiene el siguiente código de color:

    Verde - humo (fuego) no detectado.  

    Amarillo - humo (fuego) detectado, pero no lo suficiente como para activar la herramienta.

    Rojo - humo (fuego) detectado.

    Si aumenta el valor de sensibilidad, tiene más alertas (escala roja).

     

  8. Por defecto, todo el fotograma es la zona de detección. En caso necesario, especifique los espacios de protección mediante puntos de nodo en la ventana de previsualización:

    1. Haga clic con el botón derecho del ratón en la ventana de vista previa.

    2. Si la zona de detección puede ser definida por un rectángulo, se debe seleccionar Área de detección (rectangular). Al especificar un área rectangular, esta será analizada por el detector, y el resto del cuadro no será utilizado.

    3. Si desea definir la zona de detección con uno o varios polígonos, debe seleccionar Área de detección (polígonos). Al establecer uno o más polígonos, el detector analizará todo el cuadro, pero la parte del cuadro no incluida en los polígonos establecidos para el detector quedará oscurecida.

      Observación

      El ajuste de las zonas de detección se realiza de forma análoga al de las zonas de exclusión de los detectores de análisis de situación.

      ¡Atención!

      La selección de la zona de detección (rectángulo o polígono) se debe hacer en forma experimental. Para algunas redes neuronales la calidad de detección será mejor cuando se utilice un rectángulo, para otras - un polígono.

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