Рамка фіксує мить. Трек поєднує спостереження.
Відстежуйте людей і підтримувані типи транспорту у відео. Перевіряйте групи спостережень, кропи й часові позначки та зв’язок між кадрами.
Безкоштовний акаунт · Без платіжної картки · Завантажені записи, фонова обробка
Від запису — до потрібного кадру.
- 01
Оберіть тип об’єкта
Увімкніть аналіз людей або доступних типів транспорту.
- 02
Оберіть область
Об’єкт має залишатися видимим у межах збереженої області.
- 03
Налаштуйте відбір кадрів
Для короткої появи чи швидкого руху зменште інтервал між кадрами.
- 04
Запустіть завдання
Перевірте налаштування й надішліть запис на обробку.
- 05
Перевірте групування
Розгорніть трек і порівняйте його кропи в різні моменти часу.
Відстежуйте підтримувані типи об’єктів.
Доступні режими охоплюють людей і транспорт: легкові та вантажні авто, автобуси й мотоцикли. Тип і колір транспорту та колір одягу людини допомагають звузити завдання. Якщо відповідні режими ввімкнено, прочитані номери й спостереження облич доповнюють результат.
Відстеження тут поєднує спостереження з підтримуваних режимів. Інтерфейс не передбачає додавання власного детектора чи вибору довільних об’єктів, як-от пакунків або тварин. Для роботи саме з транспортом перегляньте окреме пояснення цього режиму.
Перевіряйте зв’язок між спостереженнями.
У прикладі з близької відстані група vehicle-0003 містить два спостереження авто й два прочитані номери. Кропи дозволяють перевірити, чи правильно їх поєднано. Ідентифікатор треку має значення лише в межах свого завдання.
Одного спостереження недостатньо, щоб встановити рух. Напис Motion unconfirmed означає, що наявні спостереження не дають змоги класифікувати його. Позначка руху відображає оцінку системи й не визначає маршруту поза записаною сценою.
Якщо об’єкт ховається за іншим, перетинає межу або з’являється після монтажного переходу, він може отримати новий трек. Якщо рахувати кожну картку як окремий реальний об’єкт, кількість у сцені може виявитися завищеною.
Перевірте налаштування на короткому фрагменті.
Оберіть показовий фрагмент із появою, проходом чи виходом об’єкта. Спочатку виділіть область, що охоплює весь потрібний шлях, а потім задайте такий інтервал відбору кадрів, щоб подія мала кілька спостережень.
Перш ніж запускати довгий запис, зіставте вихідні кадри й розгорнуті треки. Якщо подія потрапляє між відібраними кадрами, зменште інтервал. Зниження порога впевненості не поверне кадри, які система не аналізувала.
Запитання про відстеження об’єктів
Чи можна закрити вкладку під час аналізу?
Коли завантаження завершиться й завдання буде надіслано, обробка триватиме у фоні. Поверніться до списку відеозавдань, щоб перевірити стан і доступні результати. Поки файл ще завантажується, залишайте вкладку відкритою.
Які обмеження діють для відео?
Наразі інтерфейс аналізу відео приймає файли розміром до 2 ГіБ і тривалістю до двох годин. Також діють обмеження обробки та зберігання. Щоб підібрати налаштування, спочатку проаналізуйте короткий показовий фрагмент.
Чи можна відстежувати ту саму людину в різних відео?
Ідентифікатори треків належать одному завданню аналізу. Вони не позначають постійних осіб між різними записами чи камерами.
Потрібний кадр починається з чіткого завдання.
Аналіз відео
Аналізуйте завантажене відео без програмування. Переглядайте треки авто й людей, прочитані номери, портрети облич і час кожного спостереження.
Відстеження авто
Знаходьте появи авто у відео, відбирайте підтримувані типи й кольори та переглядайте згруповані фрагменти й час потрібного проїзду.
Відстеження людей
Знаходьте людей у завантаженому відео. Переглядайте треки, кольори одягу, вихідні кадри й, за потреби, знайдені обличчя в одному звіті.
Читання номерних знаків
Зчитуйте видимі номери з відеокадрів. Перш ніж покладатися на результат, порівняйте текст OCR, оцінки виявлення, фрагменти з авто та часові позначки.
Обличчя у відео
Знаходьте обличчя у фрагментах із виявленими людьми, перевіряйте час у записі й відкривайте обраний портрет в окремому пошуку облич.
Завантаження відео з YouTube
Підготуйте доступне публічне відео з YouTube, оберіть одну із запропонованих роздільностей і завантажте файл або передайте його на аналіз. Доступність залежить від обмежень джерела.
Дослідіть запис. Розберіться у звіті.
Як обрати ділянку аналізу відео
Аналізуйте весь кадр, прямокутник або полігон. Дізнайтеся, як фіксовані межі впливають на рухомі об’єкти й рух камери.
Як обрати інтервал аналізу кадрів
Знайдіть баланс між охопленням і часом обробки. Дізнайтеся, коли корисний адаптивний аналіз і чому короткі події потребують частіших кадрів.
Треки й спостереження: як читати відеозвіт
Розрізняйте треки, окремі виявлення, прочитані номери й обличчя. Кількість треків не дорівнює кількості унікальних людей або авто.
Часові позначки й номери кадрів у відеозвіті
Читайте час у вихідному записі, індекси кадрів і діапазони треків. Дізнайтеся, як обрізання, відбір кадрів і змінна частота кадрів впливають на часові позначки звіту.
Формати відео й вимоги до завантаження
Перевірте розмір, тривалість, контейнер, кодеки та перегляд у браузері перед запуском аналізу. Готуючи сумісну копію, збережіть оригінал.
Проблеми аналізу відео: завантаження, порожні результати й треки
Послідовно перевірте помилки джерела, порожні звіти, пропущені номери, розділені треки й затримки обробки, перш ніж запускати аналіз повторно.
Виявлення та відстеження об’єктів у відео: у чому різниця
Розрізняйте знаходження об’єкта в одному кадрі та пов’язування спостережень між кадрами. Практичні приклади зі звіту аналізу відео.
Як працює розпізнавання номерів: від відео до тексту
Розберіть повний процес ALPR: відбір відеокадрів, виявлення й геометрію номера, OCR, правила формату, повторні прочитання та перевірку результату. Окремо — як це реалізовано в CS Match.
Чому номери з камер спостереження складно прочитати
З’ясуйте, як впливають розмір номера в пікселях, витримка, відбір кадрів, ракурс, фокус, нічне освітлення, WDR і стиснення. Приклади та послідовна перевірка записів CCTV.
Чому американські номери складні для ALPR
Розгляньте дизайн номерів США, індивідуальні комбінації, символи один над одним, визначення штату й відмінності реальних записів CCTV від навчальних даних. Документовані приклади та практична оцінка якості.
Спеціальні номери США: графіка, вертикальні символи й кілька рядків
Навчіться відрізняти реєстраційні символи від гасел, малюнків і підписів, визначати порядок символів у складному компонуванні та перевіряти OCR з урахуванням макета. Приклади зі США й схеми з поясненнями.
Виявлення номера й виправлення перспективи
Порівняйте звичайні та повернуті прямокутники з геометрією за чотирма кутами. Гомографія, перевірка кутів, зміна сітки пікселів, перерахунок координат і оцінка вирівнювання на записах CCTV.
OCR номерів: PaddleOCR, CRNN, LPRNet і трансформери
Розберіться в OCR-бібліотеках, сегментації символів, CRNN і декодуванні CTC, LPRNet та трансформерних моделях. Приклад із повторюваними символами й поради щодо оцінки читання номерів із CCTV.
Перевірка формату номера: корисні правила без вигаданих символів
Розрізняйте нормалізацію, перевірку формату й виправлення OCR. Регіональні правила, неоднозначні символи, схожі знаки Unicode, невідомі макети та відхилення з простежуваною причиною на прикладі CS Match.
Як поєднувати прочитання номера з кількох відеокадрів
Розгляньте вибір найкращого кадру, трекінг, звичайне й зважене голосування, вирівнювання за відстанню редагування, узгодження символів і поєднання зображень. Приклади та чинний механізм повторних спроб CS Match.
Номери вночі: інфрачервоне світло, відблиски й експозиція
Перевіряйте причини нічних помилок CCTV: вихідні пікселі, експозицію, інфрачервоне підсвічування, засвічення, фокус і роботу затвора. Відокремлюйте налаштування камери від обробки вже записаного відео.
Впевненість ALPR: виявлення, OCR і точність усього номера
Правильно читайте оцінки детектора й OCR, точність повного рядка, охоплення, калібрування та відмову від відповіді. На прикладах відрізняйте високу оцінку кандидата від виміряної точності всього процесу.
Навчання й оцінка ALPR для реальних камер спостереження
Побудуйте відтворюваний експеримент: показові записи, надійна розмітка, поділ за групами, цільове донавчання, контрольована аугментація, парні порівняння й перевірка продуктивності всього процесу.
Архітектури ALPR: відкриті моделі, локальні пристрої та хмара
Порівняйте класичні конвеєри, окремі детектори й OCR, інтегровані моделі номерів, периферійні пристрої, власні воркери та керовані сервіси ALPR. Відповідність завданню, збережені докази, швидкодія й супровід без запозичених заяв про точність.
Відкрийте можливості
ваших медіа.
Створити безкоштовний акаунтБез платіжної картки. Почніть з акаунта Free.