Agent DVR의 Object Recognition은 AI 서버(CodeProject.AI 권장)를 사용하여 비디오 피드에서 특정 객체를 인식하고 이벤트를 생성하거나 경고를 발생시키거나 모션 경고의 필터로 작동할 수 있습니다.

• Enabled: AI 프로세스를 활성화 또는 비활성화하려면 토글을 사용하세요.
• AI Server: 구성된 서버에서 선택하거나 기본 옵션을 사용하세요.
• Mode: AI 프로세스의 트리거를 선택하세요.
• Motion Pass-through: AI 서버가 다운되고 경고를 필터링하지 않는 경우, 이 기능을 사용하여 경고를 필터링 없이 통과시킬 수 있습니다.
• Use Snapshot URI: 현재 라이브 스트림 프레임 대신 카메라에서 고해상도 프레임을 사용하세요.
• Resize Mode: AI 서버로 보내기 전에 이미지의 크기를 조정하여 부하를 줄이고 응답 시간을 개선하세요.
• Overlay: 라이브 비디오 스트림에 AI 결과를 표시하세요.
• Color: 오버레이의 색상입니다. 이 설정은 모든 AI 기능의 오버레이 색상을 제어합니다.
• Minimum Interval: 서버 요청 사이의 최소 시간을 설정하세요.
• Confidence: 객체를 인식하기 위한 최소 신뢰 수준을 설정하세요.
• Check Corners: 자세한 내용은 모서리 확인을 참조하세요.

모델

• Discover: 서버에서 설치된 모델을 검색하세요 (CodeProject.AI에 특화됨).
• Model Endpoint: 사용 가능한 모델 중에서 선택하거나 기본 엔드포인트를 사용하세요.
• Object Classes: 관련 클래스로 자동으로 채워지거나 수동으로 입력하세요.
• Find: AI가 감지할 객체를 지정하세요.
• Ignore Static Objects: 동일한 위치에서 반복적으로 발견되는 객체를 무시하세요.

사용자 정의 모델

CodeProject.AI에 사용자 정의 모델을 추가하려면 모델 파일을 지정된 디렉토리에 복사하세요. Discover 버튼을 통해 액세스하되, 객체 목록을 Object Classes에 수동으로 추가하세요.

모델 저장을 위한 디렉토리를 변경하려면 Object Recognition 모듈 설정을 편집하세요.

동작

Object Recognition은 AI: Object Found 및 AI: Object Not Found 이벤트를 생성하여 동작에서 사용합니다.

사진

사진에 대한 정보는 사진을 참조하세요.

AI 프로세스는 물체가 인식될 때 사진을 캡처하여 저장, 자르기, FTP 업로드 등의 옵션을 제공합니다.

이를 구성하려면, 카메라를 편집할 때 각 AI 구성 탭 하단의 사진 옵션으로 이동하십시오. 사진을 활성화하고 구성을 클릭하십시오.

• 라벨: Agent는 이미지 위에 상자를 오버레이하고 감지된 물체에 라벨을 지정합니다.
• 자르기: Agent는 각 감지된 영역에 대해 이미지를 자르고 여러 개의 이미지를 저장합니다.
• FTP: 저장된 이미지를 카메라에 구성된 FTP 서버에 업로드합니다.
• 반복 방지: Agent는 물체가 모션 영역을 벗어날 때까지 동일한 물체의 여러 사본을 저장하지 않습니다.

LPR (License Plate Recognition, also known as ALPR/ ANPR)는 비디오 피드에서 차량의 번호판을 인식하고 읽기 위해 AI 서버(CodeProject.AI 및 PlateRecognizer.com 권장)를 사용합니다. 이는 이벤트를 생성하거나 경고를 발생시키거나 모션 경고에 대한 필터로 작동합니다.

• 활성화: AI 프로세스를 활성화하거나 비활성화하려면 토글을 사용합니다.
• AI 서버: 구성된 서버 중에서 선택하거나 기본 옵션을 사용합니다. Agent는 CodeProject.AI 또는 PlateRecognizer.com을 통해 LPR을 지원합니다.
• 모드: AI 프로세스의 트리거를 선택합니다.
• 스냅샷 URI 사용: 현재 라이브 스트림 프레임 대신 카메라에서 고해상도 프레임을 선택합니다.
• 오버레이: AI 결과를 라이브 비디오 스트림 위에 오버레이합니다.
• 최소 간격: 서버 요청 사이의 최소 시간을 설정하여 부하를 줄입니다.
• 신뢰도: 번호판을 인식하기 위한 최소 신뢰 수준을 정의합니다.
• 코너 확인: 자세한 내용은 코너 확인을 참조하세요.
• 번호판: 쉼표로 구분된 번호판 목록이나 번호판이 포함된 CSV 파일의 URL을 입력합니다. Agent는 이러한 번호판을 대상으로 번호판 인식됨 및 번호판 인식되지 않음 이벤트를 생성하여 작업을 트리거할 수 있습니다.
• 재로드 간격: URL에서 번호판 목록을 다시로드하는 빈도를 설정합니다.
• 정규화: 일반적으로 잘못 인식된 번호판을 조정하여 일치성을 향상시킵니다.
• 제조사, 모델 및 색상: PlateRecognizer.com의 유료 플랜에서만 이 기능을 사용하려면 오직 이를 활성화하세요. 무료 플랜에는 포함되어 있지 않습니다. 세부 정보는 {AIJSON}에 Agent 작업에서 포함됩니다.

작업

LPR은 AI: 번호판 인식됨 및 AI: 번호판 인식되지 않음 이벤트를 작업에서 사용하기 위해 생성합니다.

사진

사진에 대한 정보는 사진을 참조하세요.

얼굴 인식은 비디오 피드에서 특정 얼굴을 인식하기 위해 AI 서버(권장: CodeProject.AI)를 사용합니다. 이 기능은 이벤트를 생성하거나 경고를 발생시키며, 또는 모션 경고 필터로 작동할 수 있습니다. 얼굴은 카메라를 사용하거나 이미지를 업로드하여 추가, 편집 또는 삭제할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 탭의 얼굴 편집을 참조하십시오.

• 활성화: AI 프로세스를 활성화 또는 비활성화하려면 토글을 사용하십시오.
• AI 서버: 구성된 서버에서 선택하거나 기본 옵션을 사용하십시오.
• 모드: AI 프로세스의 트리거를 선택하십시오.
• 스냅샷 URI 사용: 현재 라이브 스트림 프레임 대신 카메라에서 고해상도 프레임을 선택하십시오.
• 오버레이: AI 결과를 라이브 비디오 스트림 위에 오버레이합니다.
• 최소 간격: 서버 요청 사이의 최소 시간 간격을 설정하여 부하를 줄입니다.
• 신뢰도: 얼굴을 인식하기 위한 최소 신뢰 수준을 정의합니다.
• 구석 확인: 자세한 내용은 구석 확인을 참조하십시오.
• 얼굴 편집: 인식을 위해 이미지를 서버 데이터베이스에 업로드합니다. 각 이미지에는 하나의 얼굴만이 보이고 명확하게 정의되어야 합니다.

동작

얼굴 인식은 AI: 얼굴 인식됨 및 AI: 얼굴 인식되지 않음 이벤트를 동작에서 사용합니다.

사진

사진에 대한 자세한 내용은 사진을 참조하십시오.

에이전트 DVR의 AI 기반 오디오 인식은 마이크나 오디오 스트림에서 인식된 소리에 응답합니다. 이를 설정하려면 서버 설정 - 데이터 - AI 오디오 모델 (iSpyConnect.com 계정 필요)에서 모델 파일을 다운로드하세요.

오디오 인식을 설정하려면 마이크 설정을 편집해야 합니다. 오디오 스트림이 있는 카메라가 있다면 카메라를 편집하고 오디오 탭을 선택한 다음 "구성"을 클릭하여 오디오 설정에 액세스할 수 있습니다.

• 활성화: AI 프로세스를 활성화하거나 비활성화합니다.
• 모드: AI 프로세스의 트리거를 선택합니다.
• 신뢰도: 소리 인식의 최소 신뢰 수준을 설정합니다.
• 오버레이: 실시간 오디오 시각화에 AI 결과를 표시합니다.
• 듣기 대상: AI가 감지할 특정 소리를 선택합니다.

듣기 대상을 클릭하면 감지할 수 있는 소리가 표시됩니다. 필요한 소리를 선택하세요.

동작 AI: 소리 인식을 클릭하여 소리가 인식될 때 작업을 수행할 수 있습니다.

오디오 인식은 카메라와 유사하게 알림 필터링에도 사용할 수 있습니다.