Sysop@vitcompany.com: 1 версия

2015-03-06T14:38:25Z

1 версия

Новая страница

Если распознавание, в целом, есть, однако необходимо повысить его качество, рекомендуется выполнить следующие шаги: 
 
# проверить настройки '''самой камеры''' в Milestone Management Application, при этом следует понимать что качество кадров влияет на поток и ограничено пропускной способностью сети:
#* fps должно равняться 6, в том случае, если используется медленное СДК, и 25 - если быстрое;
#* сжатие должно быть минимальным, в идеале - равнятся 0. При этом следует помнить, что оптимальное значение этого параметра, зависит от камеры. Например, для камер Axis при сжатии ниже 30%, резко падает fps, соответственно, для данных камер следует выбирать такой минимальный % сжатия, который обеспечит необходимый fps;
#* разрешение - рекомендуется оставить физическое разрешение камеры;
#* ключевые фремы - установить каждый 1, битрейт - максимально возможный, схема контроля битрейта.
# проверить в [[Сервера Аналитики. LPR Manager#Просмотр данных о состоянии процессов. Вкладка Watchdog | '''Analytic Manager''':]]
#* что нет скипа кадров
#* что fps видео, поданного на распознавание соответствует ожидаемому (и установленному в настройках камеры Milestone Management Application)
#* что для настраиваемого канала нет сообщений об ошибках;
# убедиться, что в '''VITConfigurator'е в настройках канала''', для которого необходимо повысить качество распознавания:
#* [[Сервера Аналитики, версия Corporate#Настройка размера номерной пластины |выставленный размер номера ]] соответствует реальному размеру номера на кадре;
#* [[Сервера Аналитики, версия Corporate#Настройка шаблонов номеров | подключены ]] только те шаблоны, по которым необходимо распознавать;
# экспортировать распознаваемое видео из архива Milestone, сделать его раскадровку:
#* убедится, что нет разрывов между кадрами и СДК получает достаточное количество кадров для распознавания и выдачи результата;
#* посмотреть в какой зоне камеры номер оптимально видно, с помощью зоны распознавания отсечь те участки, где номер нечеткий;
#* убедится, что номер '''четко''' и '''контрастно''' виден на кадрах, т.е. нет '''рыхлости краев''', '''смазывания''', '''гребенки''':
#** для уменьшения смазывания и гребенки - изменить настройки выдержки камеры;
#** для уменьшения рыхлости - изменить настройки сжатия видеопотока (см. п. 1). 
 
Так же, при оптимизации качества распознавания следует помнить: 
 
# без ИК подсветки высокого качества распознавания можно добиться только в хорошую погоду и ясный солнечный день;
# лучше использовать черно-белые камеры. Алогитму все равно цветное изображение или нет, но исходные данные у черно-белых камер будут лучше;
# чем раньше выдается результат распознавания (например, до того, как машина выехала из кадра, для выдачи результата достаточно 2 кадров с номером) - тем больше вероятность ошибки в распознавании.
# для того, чтобы избежать дублирования результатов распознавания (например, в ситуации, когда номер нужно выдавать максимально быстро, в то время, как транспортное срдство находится в кадре довольно долго) следует использовать настройку [[ Сервера Аналитики, версия Corporate#Настройка динамики| Максимальное время сравнения (мс) ]].

AutoCode XProtect 2.0: Низкое качество распознавания - История изменений

Sysop@vitcompany.com: 1 версия