Специализированные аналитические сводки в каталоге аналитики ИИ в реальном времени — предварительная версия

Пользовательская аналитика — это обнаружения, которые определяются для определенных объектов или ситуаций в вашей деятельности. Они дополняют встроенные функции обнаружения людей и транспортных средств, включенные из коробки. Все аналитические сведения, встроенные и настраиваемые, отображаются в каталоге аналитики ИИ, где они применяются к камерам с помощью предустановок. Создайте пользовательский аналитический анализ, когда вам требуется обнаружение за пределами людей и транспортных средств.

Типы пользовательских аналитических сведений

Вы можете создать два типа пользовательской аналитики: обнаружение объектов и обнаружение ситуаций. Выберите, следует ли отслеживать определенный элемент или более широкое условие.

Обнаружение объектов

Обнаружение объектов идентифицирует и отслеживает конкретный объект, движущийся в поле зрения камеры. Система назначает каждому обнаруженному элементу уникальный идентификатор и следует за ним, когда он перемещается по кадру. Используйте обнаружение объектов, если вам нужно обнаружить отдельные объекты или подсчитать количество.

Например, используйте обнаружение объектов для отслеживания определенных элементов в операциях для применения стандартов безопасности, мониторинга инвентаризации или проверки соответствия. Ниже приведены некоторые распространенные примеры.

• Безопасное оборудование, как жесткие шляпы, жилеты безопасности с отражателями, очки высокой видимости
• Оборудование или транспортные средства, такие как вилочные погрузчики, красные поддоны и домкраты, фургоны доставки с фирменной символикой.
• Инструменты или материалы, такие как лестницы, желтые ящики с инструментами, пакеты на поддонах
• Одежда или аксессуары, такие как униформа с идентификационными бейджами, светоотражающая защитная экипировка, защитные ремни

Обнаружение ситуаций

Распознавание ситуации идентифицирует условие или сцену на всём кадре камеры. Вместо отслеживания одного объекта вы описываете, как должен выглядеть общий кадр. Используйте обнаружение ситуаций, когда контекст имеет значение столько, сколько отдельных элементов.

Хотя обнаружение объектов отслеживает отдельные элементы, обнаружение ситуации отслеживает условия и шаблоны. Используйте его для обнаружения таких проблем, как переполненность, блокировка или небезопасные состояния. Рассмотрим пример.

• Условия безопасности, такие как заблокированная дорожка, разлив на полу или огнетушитель, не видимый в указанном расположении
• Состояния рабочего процесса, такие как скопление возле оборудования, длинная очередь на кассе или недостаток товаров на полке
• Условия окружающей среды, такие как выключенный свет в комнате, дверь оставлена открытой, или видимая утечка воды на полу
• Сценарии соблюдения требований, такие как находящиеся в нерабочее время в помещении, вход в ограниченную зону или хранение оборудования в несанкционированных зонах

Рекомендации по обнаружению объектов

Следуйте этим советам, чтобы определить аналитические сведения об обнаружении объектов, которые помогают модели точно определять и отслеживать определенные элементы в видеопотоках:

Обучающие слова

Вы можете включить до 10 слов для единого пользовательского анализа. Они добавляются в раздел данных обучения — Текст.

• Используйте эти слова для представления различных терминов для одного объекта, чтобы обеспечить комплексное обнаружение. Например, для обнаружения компьютеров используйте такие термины, как computer, laptopи PC. Все термины создают один класс обнаружения и отслеживания. Они вызываются по значению, указанному в Имени ИИ Insight.
• Если использовать в качестве обучающих данных слово вышестоящей категории, например "транспортное средство", полезно добавить в обучающие данные более конкретные слова, такие как "машина", "автомобиль" и т. д.

Изображения для обучения

Вы можете включить до 10 изображений для единого пользовательского анализа в дополнение или вместо текстового раздела. Они добавляются в раздел обучающих данных — изображения.

• Используйте изображения для представления различных визуальных признаков одного объекта, чтобы обеспечить комплексное обнаружение.
• Используйте изображения, содержащие только объект, который вы хотите обнаружить.
• Используйте изображения хорошего качества (т. е. избегайте использования низкого качества, пикселей или размытых изображений).

Описание объекта

Напишите четкое, определенное описание объекта, который требуется обнаружить.

• Используйте подробные, но краткие описания, такие как a red classic car, person holding a yellow hard hatили person wearing helmet.
• Добавьте точку просмотра, например a red car visible from behind.
• Используйте синонимы, например motorbike, bikeили motorcycle.
• Имя аналитики ИИ не добавляется в обучающие данные автоматически. Например, если вы назвали аналитические сведения computer, необходимо также добавить это слово в раздел обучающих данных — Text.
• Создание отдельных аналитических сведений для разных объектов. Например, не создавайте одну сводку "Обнаружение животных", а затем не пытайтесь включить в нее 10 различных животных, которые вы хотите обнаружить. Вместо этого создайте разные аналитические сведения для каждого животного. Например: обнаружение коров - cow, обнаружение кота - cat, обнаружение слонов - elephantи обнаружение жирафов - giraffe.

Чего избегать в описаниях

Избегайте этих распространенных ошибок в описаниях.

• Не используйте расплывчатые или субъективные прилагательные, например big, smallили empty. Вместо этого используйте определенные атрибуты, такие как цвета (red, yellow) или конкретные характеристики (reflective, high-visibility).
• Избегайте использования слов, которые могут ссылаться на два разных объекта, например bat или nail.
• Избегайте использования логических слов, таких как and, orи not в описаниях.
• Введите каждый объект как отдельную информацию, а не объединение нескольких объектов в одном описании. Например, создайте отдельные аналитические сведения для forklift и pallet jack. Исключение: используйте несколько слов при формировании имени одного объекта, например shopping cart или hard hat.

Отрицательные примеры (необязательно)

Используйте отрицательные примеры (текст и(или) изображения, чтобы улучшить результаты обнаружения или получить более подробные результаты.

• Например, если вы хотите обнаружить все транспортные средства, которые не являются внедорожниками, используйте положительный пример "автомобиль" и отрицательный пример "SUV".
• Используйте отрицательные примеры вместо слов отрицания, например not или without.

Рекомендации по обнаружению ситуаций

Используйте эти рекомендации для определения аналитических сведений об обнаружении ситуаций, которые помогают модели распознавать определенные сценарии или условия в видеопотоках:

• Используйте этот тип аналитических сведений, чтобы описать ситуацию кадра. Например, "Грязный магазин", "пожар в квартире".

• Используйте краткие описания.

• Избегайте использования логических слов, таких как и, или, не.

• Если вы не получите нужные результаты, рассмотрите возможность запуска описания текста с надписью "Фотография..."

• Используйте сведения о среде для обогащения описания. Например, используйте "фотографию магазина с клиентами, тянущимися к продукту с высокой полки" вместо "клиентов, достигающих продукта с полки".

• При необходимости используйте примеры текста с отрицанием, чтобы улучшить или получить более точные результаты. Например, если вы хотите обнаружить непустый магазин, используйте положительный пример "фотография магазина с клиентами" и отрицательный пример "фотография пустого магазина".

Ограничения

Помимо ограничений, которые применяются ко всем аналитическим сведениям искусственного интеллекта в режиме реального времени, описанным в каталоге Аналитики ИИ в режиме реального времени, следует учитывать эти ограничения при создании пользовательских аналитических сведений:

• Если вы создаете пользовательское представление из изображения, обнаружение определяет объекты по их общей концепции, а не их конкретным визуальным атрибутам. Например, изображение желтого жилета обнаруживает все жилеты независимо от цвета, а изображение спортивного автомобиля обнаруживает все автомобили независимо от типа или модели.
• Вы можете определить только один пользовательский анализ для каждого базового типа объекта. Если несколько аналитических сведений предназначены для одного и того же объекта, например, red car и blue carсистема не надежно различает их. Если объект соответствует более чем одному инсайту, выбранный инсайт может варьироваться между выводами и вызывать несоответствующую маркировку. Если необходимо обнаружить несколько вариантов одного объекта, определите одно представление и включите все соответствующие примеры или атрибуты в это представление. Это позволяет обнаружение объекта, но не различает между вариантами.
• Чтобы определить информацию о ситуации, нельзя использовать изображения.

Связанный контент

• Каталог Live Аналитика ИИ
• Создание пользовательских аналитических сведений в каталоге аналитики динамического искусственного интеллекта
• Управление камерами анализа в режиме реального времени