Skip to main content

BriefCam-gebruikershandleiding

Algemene filters
Last Updated: 3 minute read
Versie2025r1
TaalNederlands

U kunt een rijke selectie korrelige filters gebruiken om alleen objecten die overeenkomen met een reeks kenmerken op het tabblad KIJKER toe te voegen en weer te geven.

Raadpleeg de volgende tabel voor alle beschikbare filteropties.

Filter toegepast

Case-objecten toegevoegd

Bron

Objecten die afkomstig zijn van specifieke videosynopsis (als er geen bronnen zijn geselecteerd, worden objecten van alle bronnen weergegeven).

Standaard zijn alle bronnen geselecteerd.

Bestanden die zijn geüpload, worden weergegeven in een map met de naam BESTANDEN.

Tijdsbereik

Objecten die overeenkomen met specifieke tijdsbereiken.

Opmerking

Alleen de geselecteerde bronnen worden in aanmerking genomen voor het filter Tijdsbereik.

Klasse

Objecten die overeenkomen met de volgende klassen:

Mensen: Man, Vrouw, Kind

Voertuigen met twee wielen: Fiets, Motorfiets

Overige voertuigen:Auto,Pick-up,Bestelwagen,Vrachtwagen,Bus,Trein,Vliegtuig, ØBoot

Wijzigingen in verlichting: Lichten aan, Lichten uit (zie ook Wijzigingen in verlichting)

Dieren

Houd er rekening mee dat:

  • Als je organisatie eigen aangepaste klassen heeft gemaakt, zie je deze in het filter Klasse.

  • De Car-klasse omvat minibusjes, SUV's, bestelwagens, vrachtbusjes, enz.

  • Voertuigen worden niet gedetecteerd op camera’s die zijn ingesteld op Overhead of Counting.

Persoonseigenschappen

Objecten met de volgende kenmerken:

Kleding bovenlichaam: lange mouwen, korte mouwen, kleuren*

Kleding onderlichaam: lang, kort, kleuren*

Hat: Geen Hat, Hat - Hoods worden beschouwd als hoeden.

Gezichtsmasker: Geen Masker, Masker - De gezichtsmaskeerdetector werkt alleen op gezichten van 1-sterrenkwaliteit of hoger (objecten die verschijnen wanneer je klikt op de optie Gezichten weergeven in het filter Gezichtsherkenning).

Tas: Geen tas, Rugzak, Hand Held – Hand Held kan ook elk item dat in iemands hand wordt gehouden, zoals laptops en mobiele telefoons, naar boven brengen.

Je kunt de tolerantie van de attributen verfijnen met behulp van het veld Tolerantie. Zie ook Aanpassing filtertolerantie.

Je kunt de kleuren van de onder- en bovenkleding verfijnen met behulp van de velden Tint en Dekking. Zie ook kleurtolerantie in Kleurtolerantie.

*Let op:

  • Bij het zoeken naar mensen die kleuren gebruiken om de best mogelijke resultaten te krijgen, wordt het aanbevolen om de bovenste en onderste kleuren in persoonlijke attributen te gebruiken in plaats van het Kleurenfilter omdat de kleuren van het persoonskenmerk zijn geoptimaliseerd voor mensen.

  • Filteren op kleuren voor onder- en bovenkleding werkt alleen voor mensen die staan en werkt niet op 360 camera’s.

Merk en model voertuig

Voertuigen die overeenkomen met een specifiek merk en model. Zie ook Merk en modelherkenning van voertuig.

Kleur

Objecten die overeenkomen met een combinatie van bruin, rood, oranje, geel, groen, limoen, cyaan, paars, roze, wit, grijs en zwart.

Bij het zoeken naar mensen die kleuren gebruiken om de best mogelijke resultaten te krijgen, wordt het aanbevolen om de bovenste en onderste kleuren in persoonskenmerken te gebruiken in plaats van het kleurfilter, omdat de kleuren van het persoonskenmerk zijn geoptimaliseerd voor mensen.

Zie ook kleurtolerantie in Kleurtolerantie.

Grootte

Objecten op basis van hun werkelijke (werkelijke) grootte.

Je kunt een grootte tussen 0-65 voet (0-20 meter) selecteren.

Snelheid

Objecten op basis van hun werkelijke snelheid.

Je kunt een snelheid selecteren tussen 0-155 mijl/uur (0-250 km/uur).

Stilstaan

Objecten die gedurende een door de gebruiker gespecificeerde periode of langer in een scène hebben verbleven.

Richting

Objecten die in een bepaalde richting zijn gegaan.

Nabijheid

Objecten die onder of boven een opgegeven afstand verschijnen. Zie ook Nabijheid.

Uiterlijke gelijkenis

Objecten met vergelijkbare kenmerken, mensen (Mensen Gelijkenis) of voertuigen (Voertuiggelijkenis). Zie ook Uiterlijke gelijkenis.

Gezichtsherkenning

Objecten met een gedetecteerd gezicht. Zie ook Gezichtsherkenning.

Kentekenherkenning

Objecten met een gedetecteerd kenteken. Zie ook Kentekenherkenning.

classificatiemethode van BriefCam

BriefCammaakt gebruik van een tweeledige classificatiebenadering. Ten eerste classificeert BriefCamde klasse categorie (bijv. voertuig). Voor dit topniveau heeft BriefCameen nauwkeurigheid van 96% of hoger. Voor subklassen is de filtering gedetailleerder en is de nauwkeurigheid mogelijk niet gelijk aan die van de topklassen (bijv. specifiek voertuigtype).

In sommige gevallen wordt de fijnkorrelindeling van subklassen niet geprobeerd. Als je bijvoorbeeld een object met een zeer lage resolutie hebt, is het mogelijk om te detecteren dat het een voertuig met 2 wielen is, maar de resolutie is niet hoog genoeg om te bepalen of het een fiets of een motorfiets is.