Filtry globalne
Bogaty wybór filtrów granulowanych może być użyty do włączenia i wyświetlenia tylko obiektów pasujących do zakresu cech na karcie PRZEGLĄDARKA.
W poniższej tabeli przedstawiono wszystkie dostępne opcje filtrowania.
Zastosowano filtr | Uwzględniono obiekty sprawy |
Źródło | Obiekty pochodzące z określonych synopsów wideo (jeśli nie zostaną wybrane źródła, wyświetlone zostaną obiekty ze wszystkich źródeł). Domyślnie, wybrane są wszystkie źródła. Przekazane pliki pojawią się w katalogu o nazwie FILES. |
Zakres Czasu | Obiekty pasujące do określonych przedziałów czasu. UwagaW filtrze zakresu czasu brane są pod uwagę tylko wybrane źródła. |
Klasa | Obiekty pasujące do następujących klas: Ludzie: mężczyzna, kobieta, dziecko Pojazdy Dwukołowe: Rower, Motocykl Inne Pojazdy:Samochód,Pickup,Furgonetka,Ciężarówka,Autobus,Pociąg,Samolot, Łódź Zmiany oświetlenia: Światła włączone, światła wyłączone (patrz także Zmiany oświetlenia) Zwierzęta Uwaga:
|
Atrybuty Osoby | Obiekty z następującymi atrybutami: Górna Część Garderoby: Długie Rękawy, Krótkie Rękawy, Kolory* Niższe Zużycie: Długie, Krótkie, Kolory* Hat: No Hat, Hat - kaptury są uważane za kapelusze. Maseczka na twarz: Brak maseczki, maseczka – Wykrywacz maseczek działa tylko na twarzach o jakości powyżej 1 gwiazdki (obiekty, które pojawiają się po kliknięciu opcji Pokaż twarze w filtrze Rozpoznawanie twarzy). Torba: Brak torby, plecak, trzymany w ręku - trzymany w ręku może również podnosić każdy przedmiot trzymany w ręku, taki jak laptopy i telefony komórkowe. Tolerancję atrybutów można dostosować za pomocą pola Tolerancja. Patrz także Korekta Tolerancji Filtra. Kolory dolnego i górnego zużycia można regulować za pomocą pól Cień i Krycie. Patrz także Tolerancja kolorów w Tolerancja Kolorów. *Uwaga:
|
Marka i model pojazdu | Pojazdy określonej marki i modelu. Patrz także Rozpoznawanie marki i modelu pojazdu. |
Kolor | Obiekty pasujące do dowolnej kombinacji koloru: brązowego, czerwonego, pomarańczowego, żółtego, zielonego, limonkowego, niebieskozielonego, fioletowego, różowego, białego, szarego i czarnego. Aby uzyskać jak najlepsze wyniki wyszukiwania osób używających kolorów, zaleca się używanie górnego i dolnego koloru w atrybutach osoby zamiast filtra Kolor, ponieważ kolory atrybutów osoby są zoptymalizowane dla osób. Patrz także Tolerancja kolorów w Tolerancja Kolorów. |
Rozmiar | Obiekty według ich rzeczywistego rozmiaru (rzeczywisty rozmiar). Można wybrać rozmiar od 0 do 65 stóp (0 do 20 metrów). |
Prędkość | Obiekty na podstawie ich rzeczywistej prędkości. Można wybrać prędkość od 0 do 155 mil/h (0 do 250 km/h). |
Mieszkanie | Obiekty, które przebywają w danej scenie przez okres określony przez użytkownika lub dłużej. |
Kierunek | Obiekty poruszające się w określonym kierunku. |
Bliskość | Obiekty pojawiające się poniżej lub powyżej określonej odległości. Patrz także Bliskość. |
Podobieństwo wyglądu | Obiekty o podobnych atrybutach, ludzie (podobieństwo ludzi) lub pojazdy (podobieństwo pojazdów). Patrz także Podobieństwo wyglądu. |
Rozpoznawanie twarzy | Obiekty z wykrytą twarzą. Patrz także Rozpoznawanie twarzy. |
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych | Obiekty, które wykryły numer tablicy rejestracyjnej. Patrz także Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych. |
Metoda klasyfikacji BriefCam
BriefCamstosuje dwustopniowe podejście do klasyfikacji. Po pierwsze, BriefCamklasyfikuje kategorię klasy (np. pojazd). Dla tego najwyższego poziomu BriefCamma 96% dokładności lub więcej. W przypadku podklas filtrowanie jest bardziej szczegółowe, a dokładność może nie być taka sama jak w przypadku klas najwyższego poziomu (np. określony typ pojazdu).
W niektórych przypadkach nie podejmuje się próby klasyfikacji drobnoziarnistej podklas. Na przykład, jeśli masz obiekt o bardzo niskiej rozdzielczości, możliwe może być wykrycie, że jest to pojazd dwukołowy, ale rozdzielczość nie jest wystarczająco wysoka, aby określić, czy jest to rower, czy motocykl.