유용한 식

다음은 대시보드를 사용자 정의하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 식 예입니다.

식 카운트

객체 수 카운트

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({$<[Class Category ID]={Category ID}>}TotalObjects)`	`count({$<[Class Category ID]={Category ID}>}ObjectID)`

여기서:

카테고리 ID	카테고리
0	사람
1	자전거
2	도로 차량
3	그 밖의 차량
4	동물
5	조명 변경

예:

집계 대시보드에 대한 사람 수는 다음과 같습니다. sum({$<[Class Category ID]={0}>}TotalObjects)
상세 대시보드에 대한 사람 수 카운트: count({$<[Class Category ID]={0}>}ObjectID)

아래 차트에서 각 카테고리에 어떤 클래스가 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

사람 수 세기

60일 전부터 다음을 수행합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({<[Class Category ID]={0}, Date={"$(=Date(Today()-60,'DD/MM/YYYY'))"}>} TotalObjects)`	`count({<[Class Category ID]={0}, Date={"$(=Date(Today()-60,'DD/MM/YYYY'))"}>} ObjectID)`

항목(Entry)이라는 이름이 사용된 예에서는 사용자 정의 치수 이름의 예로 제공됩니다. 이 이름을 사용자 정의 차원의 이름으로 바꿀 수 있습니다.

엔트리라는 영역에서 다음을 수행합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({$<[Class Category ID]={0},[Path & Area]={'Entry'}>} TotalObjectsCustomDimension)`	`count({$<[Class Category ID]={0},[Path & Area]={'Entry'}>}ObjectID)`

이전 7일(지난주)에서 Entry라는 영역으로 이동합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({<[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}, Date={">=$(=Date(Today()-7,'DD/MM/YYYY'))"}>} TotalObjectsCustomDimension)`	`count({<[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}, Date={">=$(=Date(Today()-7,'DD/MM/YYYY'))"}>} ObjectID)`

지난 2주 동안 Entry라는 영역에서 다음을 수행합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({<[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}, Date={">=$(=Date(Today()-14,'DD/MM/YYYY')) "}>} TotalObjectsCustomDimension)`	`count({<[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}, Date={">=$(=Date(Today()-14,'DD/MM/YYYY')) "}>} ObjectID)`

2주 전부터 1주 전까지 엔트리라는 지역에서 진행됩니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({<[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}, Date={">=$(=Date(Today()-14,'DD/MM/YYYY'))<=$(=Date(Today()-7,'DD/MM/YYYY'))"}>} TotalObjectsCustomDimension`)	`count({<[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}, Date={">=$(=Date(Today()-14,'DD/MM/YYYY'))<=$(=Date(Today()-7,'DD/MM/YYYY'))"}>} ObjectID)`

예를 들어 오늘이 20/8/2020이고 식이 실행되면 6/8/2020(>today-14)부터 13/8/2020(<today-7)까지 사람 수를 셉니다.

Left Wing 카메라와 Exit 1 카메라를 방문했지만 Entrance 2 카메라를 방문하지 않은 감시 목록에서 다음을 수행합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`Count(DISTINCT {$<Identity = P({<[Source] = {'Left Wing'}>}) * P({<[Source] = {'Exit 1'}>}) - P({<[Source] = {'Entrance 2'}>})>} Identity)`

이 단어가 함수 인수 DISTINCT 앞에 있으면 함수 인수 평가에서 발생하는 중복은 무시됩니다.

"지나가는" 경로를 제외한 모든 경로 및 영역에 있는 카메라 15의 사람 수와 함께 "진입" 경로에 있는 카메라 4에서 다음을 수행합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({$<Source={'Cam 4'},[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}>} TotalObjectsCustomDimension)+ sum({$<Source={'Cam 15'},[Class Category ID]={0}, [Path & Area]-={'Passing by'}>} TotalObjectsCustomDimension)`	`count({$<Source={'Cam 4'},[Class Category ID]={0}, [Path & Area]={'Entry'}>}ObjectID)+count({$<Source={'Cam 15'},[Class Category ID]={0}, [Path & Area]-={'Passing by'}>}ObjectID)`

직원은 누구인지(Employees라는 감시 목록을 기반으로 함) 확인합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`Count(DISTINCT {$<[Watchlist]={'Employees'},[Class Category ID]={0}>} FaceID)`

"진입" 영역("직원" 감시 목록에 있는 직원은 포함되지 않음)에서 다음을 수행합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`Count(DISTINCT {$<[Path & Area]={'Entry'},[Class Category ID]={0},[Watchlist]-={'Employees'}>}FaceID)`

299.5보다 높거나 60.5보다 낮은 방향으로 이동한 객체의 수를 셉니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`count({$<[Direction]={">=299.5<=60.5"}>}ObjectID)`

날짜 및 시간 식

현재 연도와 월에 1000명 이상의 사람이 있는 일 수입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`=sum(aggr({$<[Class Category ID]={0},Year={$(=Year(Today()))},[Month Num]={$(=Month(Today())+0)}>}if(sum(TotalObjects) > 1000,1,0),Date))`	`=sum(aggr({$<[Class Category ID]={0},Year={$(=Year(Today()))},[Month Num]={$(=Month(Today())+0)}>}if(count(ObjectID) > 1000,1,0),Date))`

전체 시간 범위에서 1000명 이상의 사람이 있는 일 수입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`=sum(aggr({$<[Class Category ID]={0}>}if(sum(TotalObjects) > 1000,1,0),Date))`	`=sum(aggr({$<[Class Category ID]={0}>}if(count(ObjectID) > 1000,1,0),Date))`

동일한 카메라에 있는 마지막 두 사람과 일 사이의 시간 간격입니다.

이는 예를 들어 지점의 마지막 직원 2명이 함께 퇴사하지 않도록 하는 것과 관련이 있습니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	마지막 개체입니다. `firstsortedvalue([End Time], -[End Time],1)` 두 번째 마지막 개체입니다. `firstsortedvalue([End Time], -[End Time],2)` 간격: `firstsortedvalue([End Time], -[End Time],1) - firstsortedvalue([End Time], -[End Time],2)`

오전 4시에서 오전 8시 사이의 시간 간격으로 10분 간격으로 이동합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`=if(Time >= 4/24 and Time <=8/24,time([10 Min],'$(vTimeFormat)'))`

자동으로 시트를 열어 오늘 및 지난 7일을 표시합니다.

시트 속성에서 동작 섹션을 엽니다.
Action 속성에서 검색기준과 일치하는 값 선택을 선택합니다 .
필드 속성에서 날짜 를 선택합니다.
값 속성에서 다음을 입력합니다. ='>=' & Date(Today()-7) & '<=' & Date(Today())

차트가 적절한 요일 순서로 시작되는지 확인합니다.
1. 일이 포함된 차트를 클릭합니다.
2. 차트 속성에서 정렬 섹션을 선택합니다.
3. 일을 포함하는 차원을 선택합니다.
4. 정렬 기준 식이 선택되었는지 확인합니다.
5. 순서가 오름차순으로 설정되어 있는지 확인합니다.
6. Expression 속성에 다음을 입력합니다. match(Day, 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun')

최대 및 최소 표현식

이 단어가 함수 인수 DISTINCT 앞에 있으면 함수 인수 평가에서 발생하는 중복은 무시됩니다.

최대 사람/시간(다중 경로 및 영역)

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`max(aggr(sum({$<[Class Category ID]={0},[Path & Area]={ 'custom_dimension_name_A ', 'custom_dimension_name_B'}>} TotalObjectsCustomDimension), [Hour (hh)],Date))`	`max(aggr(count({$<[Class Category ID]={0},[Path & Area]={ '` custom_dimension_name_A `', '` custom_dimension_name_B `'}>}ObjectID),Hour,Date))`

일일 기준 시간당 최대 방문자 수("직원" 감시 목록에 있는 직원은 포함되지 않음)입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`max(aggr(count({$<[Path & Area]={'C-01-PC-OverHeadEntr'},[Class Category ID]={0}>}ObjectID) - (count(distinct {$<[Watchlist]={'Employees'},[Class Category ID]={0}>} FaceID)),Hour,Date))`

일일 기준 시간당 최소 방문자 수("직원" 감시 목록에 있는 직원은 포함되지 않음):

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`if (Min(aggr(count({$<[Path & Area]={'C-01-PC-OverHeadEntr'},[Class Category ID]={0}>}ObjectID) - (count(distinct {$<[Watchlist]={'Employees'},[Class Category ID]={0}>} FaceID)),Hour,Date)) < 0 , 0, Min(aggr(count({$<[Path & Area]={'C-01-PC-OverHeadEntr'},[Class Category ID]={0}>}ObjectID) - (count(distinct {$<[Watchlist]={'Employees'},[Class Category ID]={0}>} FaceID)),Hour,Date)) )`

평균에 대한 식

Entry라는 사용자 정의 차원의 하루 평균 사람 수입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`avg(Aggr((sum({<[Path & Area]={'Entry'}>} TotalObjectsCustomDimension)),Day))`	`avg(Aggr((count({<[Path & Area]={'Entry'}>}[ObjectID])),Day))`

Entry라는 사용자 정의 차원의 시간당 평균 사람 수입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`avg(Aggr((count({<[Path & Area]={'Entry'}>}[ObjectID])),Date,Hour))`	`avg(Aggr((count({<[Path & Area]={'Entry'}>}[ObjectID])),Date,Hour))`

10분마다 평균 사람 수입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`avg(Aggr((count({<[Class Category ID]={0}>}[ObjectID])),Date,[10 Min]))`

10분 내에 50명 이상의 사람이 있었던 평균 횟수입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`sum(aggr(if(avg(Aggr((count({<[Class Category ID]={0}>}[ObjectID])),Date,[10 Min])) > 50,1,0),Date,[10 Min]))`

최대 날짜당 가장 긴 평균 체류 시간(사람만 해당)에 따른 상위 10개의 소스입니다.

필요에 따라 아래 측정값의 식 중 하나가 포함된 막대 차트를 추가합니다.
- 모든 날짜에서 평균 체류 시간(사람만 해당)에 대한 측정값 식은 다음과 같습니다.
  집계 대시보드의 경우 다음과 같이 합니다. sum({$<[Class Category ID]={0}>}WeightedAvgDwellSec) / sum({$<[Class Category ID]={0}>}TotalObjects
  자세한 대시보드는 다음과 같습니다. Avg({$<[Class Category ID]={0}>}[Dwell (Sec)])
- 최대 날짜당 평균 체류 시간(사람만 해당)에 대한 측정값 식은 다음과 같습니다.
  집계 대시보드의 경우 다음과 같이 합니다. Avg({$<[Class Category ID]={0},[Date]={"$(=Max(Date))"}>}[Dwell (Sec)])
  자세한 대시보드는 다음과 같습니다. sum({$<[Class Category ID]={0},[Date]={"$(=Max(Date))"}>}WeightedAvgDwellSec) / sum({$<[Class Category ID]={0},[Date]={"$(=Max(Date))"}>}TotalObjects)
측정 단위 이름을 평균 체류(Avg Dwell)로 변경합니다 .
차원을 추가하고 소스를 선택합니다.
아래 이미지와 같이 소스 차원에 제한을 추가하여 상위 10개 소스를 설정합니다.
식을 기준으로 차트를 정렬합니다(정렬 목록의 첫 번째 항목으로 평균 체류 측정값을 지정함).
결과를 참조하십시오.

제외 식

특정 사용자 정의 치수를 제외합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({<[Class Category ID]={0},[Path & Area]-={'custom_dimension_name'}>}TotalObjectsCustomDimension)`	`count({<[Class Category ID]={0},[Path & Area]` `-=` `{'` custom_dimension_name `'}>}[ObjectID])`

월-금 '온디맨드' 스케줄링의 경우 주말을 제외합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`=if (Weekday(Date(Today()))=0,Date(Today()-3),Date(Today()-1))`	`=if (Weekday(Date(Today()))=0,Date(Today()-3),Date(Today()-1))`

참고

그래프에서 성별을 제거하려면 다음vClass으로 대체합니다vClassCategory.

자동차 식

자전거 계수 - 자전거만 계수합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({$<[Class Category ID]={1}>} TotalObjects)`	`count({$<[Class Category ID]={1}>}ObjectID)`

도로 차량 계수 -버스,자동차 , 오토바이, 픽업트럭, 트럭, 밴의 클래스를 계수합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({$<[Class Category ID]={2}>} TotalObjects)`	`count({$<[Class Category ID]={2}>}ObjectID)`

기타 차량 계수 - 비행기, 보트 및 기차와 같은 클래스를 계수합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({$<[Class Category ID]={3}>} TotalObjects)`	`count({$<[Class Category ID]={3}>}ObjectID)`

차량 U턴은 이전 7일에서 카운트합니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum({<[Class Category ID]={2}, [Path & Area]={'U-Turn'},Date={">=$(=Date(Today()-7,'DD/MM/YYYY'))"}>} TotalObjectsCustomDimension)`	`count({<[Class Category ID]={2}, [Path & Area]={'U-Turn'},Date={">=$(=Date(Today()-7,'DD/MM/YYYY'))"}>} ObjectID)`

시간당 차량 U턴입니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
`sum(Aggr((count({<[Class Category ID]={2}, [Path & Area]={'U-Turn'}>} TotalObjectsCustomDimension)),Date, [Hour (hh)]))`	`Count(Aggr((count({<[Class Category ID]={2}, [Path & Area]={'U-Turn'}>}[ObjectID])),Date,Hour))`

LPR당 날짜의 지속 시간은 다음과 같습니다.

합산된 대시보드의 경우	자세한 대시보드는 다음과 같습니다
해당 없음	`Interval(avg(Aggr((max({<[LPR]-={''}>}[End Time])-min({<[LPR]-={''}>}[Start Time])),GroupID,LPR,Date)))`

BriefCam 사용자 안내서