Skip to main content

Руководство пользователя BriefCam

Глобальные фильтры
Last Updated: 3 minute read
Версия2024r2
ЯзыкРусский

Для включения и отображения на вкладке ПРОСМОТР только объектов, соответствующих диапазону характеристик, можно использовать широкий выбор гранулированных фильтров.

Все доступные варианты фильтрации приведены в следующей таблице.

С фильтром

Объекты дела включены

Источник

Объекты из определенных видеосинопсисов (если источники не выбраны, будут показаны объекты из всех источников).

По умолчанию выбраны все источники.

Загруженные файлы появятся в каталоге с именем FILES.

Временной диапазон

Объекты, соответствующие определенным диапазонам времени.

Примечание

Только выбранные источники учитываются в фильтре временного диапазона.

Класс

Объекты, соответствующие следующим классам:

Люди: Мужчина, Женщина, Ребенок

Двухколесные транспортные средства: велосипед, мотоцикл

Другие Транспортные Средства:Легковой Автомобиль,Пикап,Микроавтобус,Грузовой Автомобиль, Автобус, Поезд, Самолет, Лодка

Изменения освещенности: Освещение вкл, Освещение выкл (см. также Изменения освещенности)

Животные

Обратите внимание, что:

  • В класс Car входят минивэны, внедорожники, фургоны, грузовые фургоны и т. д.

  • Транспортные средства не обнаруживаются на камерах, настроенных на верхний или подсчет.

Атрибуты человека

Объекты со следующими атрибутами:

Верхняя одежда: длинные рукава, короткие рукава, Colors*

Нижняя одежда: длинная, короткая, Colors*

Шляпа: без шляпы, шляпа - капюшоны считаются шляпами.

Маска для лица: Без маски, Маска – Детектор маски работает только с лицами, которые имеют качество 1 звезда или выше (объекты, которые появляются при нажатии опции Показать лица в фильтре Распознавание лиц).

Сумка: Без сумки, Рюкзак, Ручная – Ручная также может поднимать любой предмет, который находится в руке человека, например, ноутбуки и сотовые телефоны.

Допуск атрибутов можно точно настроить с помощью поля Допуск. Также см. раздел Регулировка допуска фильтра.

Вы можете точно настроить цвета нижней и верхней части одежды с помощью полей "Оттенок" и Покрытие . Допуск цветаСм. также Цветовая толерантность в.

*Обратите внимание, что:

  • При поиске людей, использующих цвета, чтобы получить наилучшие результаты, рекомендуется использовать верхний и нижний цвета в атрибутах человека вместо Цветового фильтра, поскольку цвета атрибутов человека оптимизированы для людей.

  • Фильтрация по цветам нижней и верхней одежды работает только для людей, которые стоят и не работают на камерах 360.

Марка и модель транспортного средства

Транспортные средства, соответствующие конкретной марке и модели. Также см. раздел Распознавание марки и модели транспортного средства.

Цвет

Объекты, соответствующие любому сочетанию коричневого, красного, оранжевого, желтого, зеленого, лаймового, голубого, фиолетового, розового, белого, серого и черного цветов.

При поиске людей, использующих цвета, чтобы получить наилучшие возможные результаты, рекомендуется использовать верхний и нижний цвета в атрибутах человека вместо фильтра "Цвет", поскольку цвета атрибута человека оптимизированы для людей.

Допуск цветаСм. также Цветовая толерантность в п.

Размер

Объекты, основанные на их фактическом (реальном) размере.

Можно выбрать размер от 0 до 65 футов (0–20 метров).

Скорость

Объекты, основанные на их фактической скорости.

Можно выбрать скорость от 0 до 155 миль/ч (0–250 км/ч).

Задержка

Объекты, находившиеся в сцене в течение заданного пользователем периода времени или дольше.

Направление

Объекты, перемещающиеся в указанном направлении.

Близость

Объекты, появляющиеся ниже или выше заданного расстояния. Также см. раздел Близость.

Сходство по внешнему виду

Объекты с похожими признаками, будь то люди (сходство людей) или транспортные средства (сходство транспортных средств). Также см. раздел Сходство по внешнему виду.

Распознавание лиц

Объекты, которые имеют распознанное лицо. Также см. раздел Распознавание лиц.

Распознавание номерных знаков

Объекты с распознанными номерными знаками. Также см. раздел Распознавание номерных знаков.

Метод классификации BriefCam

BriefCamиспользует двухуровневый подход к классификации. BriefCamВо-первых, он классифицирует категорию класса (например, автомобиль). BriefCamТочность для этого верхнего уровня составляет 96 % или выше. Для подклассов фильтрация более подробная, и точность может отличаться от точности для классов верхнего уровня (например, для конкретного типа транспортного средства).

В некоторых случаях не предпринимается попыток классифицировать подклассы по мелкозернистым признакам. Например, если у вас есть объект с очень низким разрешением, то можно обнаружить, что это двухколесное транспортное средство, но разрешение недостаточно велико, чтобы определить, велосипед это или мотоцикл.