Skip to main content

Ръководство за употреба на BriefCam

Глобални филтри
Last Updated: 3 minute read
Версия2024r2
ЕзикБългарски

Богат избор от гранулирани филтри може да се използва за включване и показване само на обекти, отговарящи на диапазон от характеристики в раздела ВИЗУАЛИЗАТОР.

Вижте следната таблица за всички налични опции за филтриране.

Приложен филтър

Включени обекти на случай

Източник

Обекти, произлизащи от специфични видеорезюмета (ако не са избрани източници, ще се покажат обекти от всички източници).

По подразбиране са избрани всички източници.

Файловете, които са качени, ще се появят в директория с име ФАЙЛОВЕ.

Времеви диапазон

Обекти, съвпадащи с определени времеви диапазони.

Забележка

Само избраните източници се вземат предвид за филтъра за времеви диапазон.

Клас

Обекти, съвпадащи със следните класове:

Хора: Мъж, Жена, Дете

Двуколесни превозни средства: велосипед, мотоциклет

Други превозни средства:Автомобил,Пикап,Микробус,Камион,Автобус,Влак,Самолет, Лодка

Промени в осветеността: включени светлини, изключени светлини (вижте също Промени в осветеността)

Животни

Имайте предвид, че:

  • Класът на автомобила включва миниван, джипове, ванове, товарни ванове и др.

  • Превозните средства не се откриват на камери, зададени на Горни или Преброяване.

Признаци на човек

Обекти със следните атрибути:

Облекло за горната част на тялото: Дълги ръкави, Къси ръкави, Цветове*

Облекло За Долната Част: Дълго, Късо, Цветове*

Шапка: Без шапка, Шапка – Качулките се считат за шапки.

Маска за лице: Без маска, Маска - Детекторът за маска за лице работи само върху лица, които са с качество 1 звезда или по-високо (обекти, които се появяват, когато щракнете върху опцията Покажи лица във филтъра Разпознаване на лица).

Чанта: Без чанта, Раница, Преносима – Преносима може също да донесе всеки елемент, държан в ръката на човек, като лаптопи и мобилни телефони.

Можете да прецизирате толерантността на атрибутите с помощта на полето Толерантност. Вижте също Корекция На Толерантността На Филтъра.

Можете да прецизирате цветовете на долната и горната част на тялото, като използвате полетата Сянка и Покритие. Вижте също Толерантност на цветовете в Толерантност на цветовете..

*Имайте предвид, че:

  • Когато търсите хора, които използват цветове, за да получите най-добрите възможни резултати, е препоръчително да използвате горния и долния цвят в атрибутите на човек вместо цветовия филтър, защото цветовете на атрибута на човека са оптимизирани за хора.

  • Филтрирането по цветове за долно и горно износване работи само за хора, които стоят и не работят на 360 камери.

Марка и модел на превозно средство

Превозни средства, отговарящи на определена марка и модел. Вижте също Марка и разпознаване на модел на превозно средство.

Цвят

Обекти, съвпадащи с всяка комбинация от кафяво, червено, оранжево, жълто, зелено, вар, циан, лилаво, розово, бяло, сиво и черно.

Когато търсите хора, които използват цветове, за да получите най-добрите възможни резултати, е препоръчително да използвате горния и долния цвят в атрибутите на човек вместо цветовия филтър, защото цветовете на атрибута на човек са оптимизирани за хора.

Вижте също Толерантност на цветовете в Толерантност на цветовете..

Размер

Обекти въз основа на действителния им размер (в реалния живот).

Можете да изберете размер между 0-65 фута (0-20 метра).

Скорост

Обекти въз основа на действителната им скорост.

Можете да изберете скорост между 0-155 мили / ч (0-250 км / ч).

Кратко спиране

Обекти, които са живели за определен от потребителя период или по-дълго в сцена.

Посока

Обекти, пътували в определена посока.

Близост

Обекти, появяващи се под или над определено разстояние. Вижте също Близост.

Сходство на външен вид

Обекти с подобни атрибути, хора (Сходство на хора) или превозни средства (Сходство на превозно средство). Вижте също Сходство на външен вид.

Разпознаване на лица

Обекти, които имат открито лице. Вижте също Разпознаване на лица.

Разпознаване на регистрационна табела

Обекти, които имат открит номер на регистрационна табела. Вижте също Разпознаване на регистрационна табела.

Класификационен метод на BriefCam

BriefCamизползва двустепенен подход за класификация. Първо, BriefCamкласифицира категорията на класа (напр. превозно средство). За това най-високо ниво, BriefCamима 96% точност или по-висока. За подкласовете филтрирането е по-подробно и точността може да не е същата като класовете от най-високо ниво (напр. конкретен тип превозно средство).

В някои случаи не се прави опит за класификация на подкласовете с фини зърна. Например, ако имате обект с много ниска разделителна способност, тогава може да е възможно да откриете, че това е двуколесно превозно средство, но резолюцията не е достатъчно висока, за да се определи дали е велосипед или мотоциклет.