Рекомендации по подбору серверов для систем распознавания автомобильных номеров

Материал из VIT company
Перейти к навигации Перейти к поиску

Сравнительная таблица

Конфигурация компьютера Разрешение кадра
720х288 720х576 1360х512 1360х896 2336х1752
Intel Core i5-2500 3.3Ghz 2Gb RAM 240 128 68 38 10
Intel Xeon DP Quad-Core E5620 8Gb RAM 274 180 94 54 --*
Intel Core i7-2600 3.4Ghz 8Gb RAM 386 220 102 66 20
Intel Core i7-3930K 3.2Ghz 16Gb RAM 642 370 192 110 32
2* Intel Xeon X5650 2.66GHz 12Gb RAM 1034 569 299 --* 54

* тестирование для разрешений в данной конфигурации не проводилось


В таблице приведено количество кадров, которое может обработать модуль распознавания автомобильных номеров на одном компьютере при указанном разрешении и конфигурации компьютера.


Конфигурации подбиралась произвольно для определения ориентировочной производительности различных типов процессоров.


Основная нагрузка при распознавании автомобильных номеров приходится на процессор, объем задействованной оперативной памяти составляет 2Гб.

УСЛОВИЯ

  1. процессор занят только распознаванием;
  2. загрузка процессора составляет 80-90%;
  3. на модуль распознавания подается видео в формате XVID или MJPEG.


Для определения количества камер, с которых Ваш компьютер может производить распознавание, число из таблицы делим на количество кадров обрабатываемых модулем.


Например: для разрешения 1360х512, при конфигурации компьютера Intel Xeon DP Quad-Core E5620 8Gb RAM и модуле распознавания, рассчитанного на 6 кадров в сек, получаем: 94/6=15 каналов распознавания.


Внимание!

При использовании кодированного видео (платы с аппаратным сжатием, ip-камеры и ip-кодеры) значительная часть процессорных мощностей задействуется при декодировании видеопотока. Причем происходит декодирование всего потока, вне зависимости от типа модуля. Таким образом, даже если у вас установлен модуль, рассчитанный на распознавание 6 к/с, а видеопоток содержит 25 к/с, будет произведено декодирование всего потока. Ориентировочные процессорные затраты на декодирование видеопотока вы можете определить, запустив систему видеонаблюдения с отображением оператору и с требуемыми параметрами (количество каналов, разрешение, частота кадров и кодек). Кроме того часть ресурсов компьютера может быть задействована сторонними задачами: запись видеоархива, работа с базой данных, антивирусная защита и т.д. Полученные данные Вам требуется учесть при подборе конфигурации компьютера.

Данные из опыта инсталляций наших партнеров

1. Конфигурация: Intel Core i5-2500T (2.3Ghz), 2Gb RAM.
Камера Axis P1344.
Кодек h.264.
Частота обрабатываемых кадров - 20.
Разрешение 1280x800.
Количество обрабатываемых каналов (с декодированием видео) - 3.
2. Конфигурация: 2 х Intel Xeon X5650 (2.66GHz), 12 Gb RAM.
Камера Axis P1344.
Кодек h.264.
Частота обрабатываемых кадров - 25.
Разрешение 800x600.
Количество обрабатываемых каналов (с декодированием видео) - 20.

Servers_selection_guide_for_vehicle_number_plate_recognition_systems Рекомендации_по_подбору_серверов_для_систем_распознавания_автомобильных_номеров

Источник — https://docs.vitcompany.com/index.php?title=Рекомендации_по_подбору_серверов_для_систем_распознавания_автомобильных_номеров&oldid=557