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Guia do usuário BriefCam

Filtros globais
Last Updated: 4 minute read
Versão2024r2
IdiomaPortuguês

Uma rica seleção de filtros granulares pode ser usada para incluir e exibir apenas objetos que correspondam a uma variedade de características na guia VISUALIZADOR.

Consulte a tabela a seguir para todas as opções de filtragem disponíveis.

Filtro aplicado

Objetos de caso incluídos

Fonte

Objetos originários de sinopses de vídeo específicas (se nenhuma fonte for selecionada, objetos de todas as fontes serão exibidos).

Por padrão, todas as fontes são selecionadas.

Os arquivos que foram enviados aparecerão em um diretório chamado FILES.

Intervalo de tempo

Objetos que correspondem a intervalos de tempo específicos.

Nota

Somente as fontes selecionadas são levadas em consideração para o filtro Intervalo de tempo.

Classe

Objetos que correspondem às seguintes classes:

Pessoas: Homem, Mulher, Criança

Veículos de duas rodas: Bicicleta, Motocicleta

Outros Veículos:Carro,Pickup,Van,Caminhão,Ônibus,Trem,Avião, Bote

Mudanças de iluminação: luzes acesas, luzes apagadas (consulte também Mudanças de iluminação)

Animais

Observe que:

  • A classe Carro inclui minivans, SUVs, vans, vans de carga, etc.

  • Veículos não são detectados em câmeras definidas como Overhead ou Counting.

Atributos da pessoa

Objetos com os seguintes atributos:

Roupa Superior: Mangas Compridas, Mangas Curtas, Cores*

Roupa Inferior: Longa, Curta, Cores*

Chapéu: Nenhum chapéu, Chapéu – Capuzes são considerados chapéus.

Máscara Facial: Sem Máscara, Máscara – O detector de máscara facial opera apenas em rostos de qualidade igual ou superior a 1 estrela (objetos que aparecem quando você clica na opção Mostrar faces no filtro Reconhecimento Facial).

Bolsa: Sem Bolsa, Mochila, Mão Segura – Mão Segura¼também pode trazer qualquer item segurado na mão de uma pessoa, como laptops e telefones celulares.

Você pode ajustar a tolerância dos atributos usando o campo Tolerância. Consulte também Ajuste de Tolerância de Filtro.

Você pode ajustar as cores do desgaste inferior e superior usando os campos Sombra e Cobertura. Consulte também Tolerância de cor em Tolerância de cor.

*Observe que:

  • Ao pesquisar pessoas usando cores para obter os melhores resultados possíveis, recomenda-se usar as cores superior e inferior nos atributos de pessoa em vez do filtro Cor porque as cores dos atributos de pessoa são otimizadas para pessoas.

  • A filtragem por cores para uso inferior e superior funciona apenas para pessoas que estão em pé e não funciona em 360 câmeras.

Marca e modelo do veículo

Veículos que correspondem a uma marca e modelo específicos. Consulte também Marca do veículo e reconhecimento de modelo.

Cor

Objetos que correspondem a qualquer combinação de marrom, vermelho, laranja, amarelo, verde, limão, ciano, roxo, rosa, branco, cinza e preto.

Ao pesquisar pessoas usando cores para obter os melhores resultados possíveis, recomenda-se usar as cores superior e inferior nos atributos de pessoa em vez do filtro Cor, pois as cores dos atributos de pessoa são otimizadas para pessoas.

Consulte também Tolerância de cor em Tolerância de cor.

Tamanho

Objetos com base em seu tamanho real (real).

Você pode selecionar um tamanho entre 0-65 pés (0-20 metros).

Velocidade

Objetos com base em sua velocidade real.

Você pode selecionar uma velocidade entre 0-155 mi/hr (0-250 km/hr).

Permanência

Objetos que permaneceram por um período especificado pelo usuário ou mais em uma cena.

Direção

Objetos que viajaram em uma direção especificada.

Proximidade

Objetos que aparecem abaixo ou acima de uma distância especificada. Consulte também Proximidade.

Semelhança de aparências

Objetos com atributos semelhantes, pessoas (Semelhança de pessoas) ou veículos (Semelhança de veículos). Consulte também Semelhança de aparências.

Reconhecimento Facial

Objetos que têm uma face detectada. Consulte também Reconhecimento Facial.

Reconhecimento de placas de veículos

Objetos que detectaram um número de placa de licença. Consulte também Reconhecimento de placas de veículos.

Método de classificação do BriefCam

BriefCamusa uma abordagem de classificação em duas camadas. Primeiro, BriefCamclassifica a categoria de classe (por exemplo, veículo). Para este nível superior, BriefCamtem uma precisão de 96% ou superior. Para subclasses, a filtragem é mais detalhada e a precisão pode não ser a mesma das classes de nível superior (por exemplo, tipo de veículo específico).

Em alguns casos, a classificação de grão fino de subclasses não é tentada. Por exemplo, se você tiver um objeto com uma resolução muito baixa , pode ser possível detectar que é um veículo de duas rodas, mas a resolução não é alta o suficiente para determinar se é uma bicicleta ou uma motocicleta.