Waarom mist een thuis-NVR korte gebeurtenissen wanneer objecttracking is ingeschakeld?

Een NVR voor thuis kan korte gebeurtenissen missen wanneer tracking is ingeschakeld, omdat het object kan verdwijnen voordat er genoeg detecties zijn om een geldige track aan te maken en te bevestigen.

Objecttracking wordt vaak toegevoegd om dubbele meldingen te verminderen en de identiteit te behouden terwijl een persoon, auto of dier door het beeld beweegt. Het vervangt objectdetectie niet. Een detector moet het object eerst waarnemen; daarna moet de tracker detecties door de tijd heen koppelen, het traject actief houden en voldoen aan gebeurtenis- of zoneregels. Een snelle passage door een deuropening of een korte verschijning op de oprit kan in elk van deze fasen eindigen.

Tracking begint met detectie, niet eerder

Een tracker kan geen betrouwbaar traject maken van een object dat de detector nooit heeft gemeld. Bewegingsdetectie, beeldselectie, decodering, objectinferentie en het filteren op vertrouwen vinden nog steeds plaats vóór het koppelen.

Frigate raadt voor veel camera's een detectiestream van ongeveer 5 beelden per seconde aan, maar merkt op dat sneller bewegende objecten mogelijk een hogere snelheid vereisen. Bij 5 fps ontvangt de detector elke 200 milliseconden één kandidaatbeeld.

Een object dat een halve seconde zichtbaar is, kan in slechts twee of drie geanalyseerde beelden voorkomen. Bewegingsonscherpte, obstructie, een ongunstige schaal of één resultaat met weinig vertrouwen kan die reeks terugbrengen tot één bruikbare detectie.

Beeldsampling kan het beste beeld overslaan

De opname kan 15 of 30 beelden per seconde bevatten, terwijl inferentie op een detectiestream met een lagere snelheid wordt uitgevoerd. Het duidelijkste beeld kan tussen de beelden vallen die naar de detector worden gestuurd.

Lagere inferentiesnelheden besparen rekenkracht en behouden doorgaans gewone wandelgebeurtenissen, maar verminderen de temporele dekking voor een rennende persoon, fiets, klein dier of voertuig dat door een smalle zone wordt gezien.

Test de werkelijke duur in beelden. Een clip van tien beelden bij 30 fps duurt slechts een derde van een seconde; een detector op 5 fps analyseert mogelijk één of twee posities, die geen van beide een beeld van hoge kwaliteit garanderen.

De proefperiode van een track kan langer duren dan de gebeurtenis

Trackers houden een nieuw doel vaak voorlopig totdat het meerdere beelden heeft doorstaan. Dit vermindert meldingen door ruis van de detector in één beeld, reflecties, insecten en compressieartefacten.

NVIDIA DeepStream documenteert een voorlopige proefperiode voordat een nieuwe tracker actief wordt. Als een doel tijdens die periode verdwijnt, kan de pipeline de track onderdrukken als waarschijnlijke vals-positieve detectie.

Dezelfde beveiliging kan een echte korte gebeurtenis verbergen. Een kortere proefperiode verbetert de detectie van korte gebeurtenissen, maar zorgt ook voor meer vals-positieve meldingen van één beeld. Test dit daarom met de werkelijke ruis van de camera.

-15% OFF

ZimaBoard 2 - Mini-thuisserver voor jouw grote idee

Single board computer zimaboard2

$339.00 - $519.00

Buy Now

Drempels voor vertrouwen verwijderen zwakke kaders vóór het koppelen

Snelle beweging, gedeeltelijke binnenkomst aan de rand van het beeld, nachtelijke belichting, regen, schittering en een klein object kunnen het vertrouwen van de detector verlagen, zelfs wanneer een persoon het object wel kan zien.

ByteTrack is ontwikkeld rond het probleem dat het weggooien van detectiekaders met weinig vertrouwen leidt tot gemiste objecten en gefragmenteerde trajecten.

Een korte gebeurtenis heeft weinig tijd om te herstellen van één afgewezen kader. Vergelijk hoge en lage drempels op geëxporteerde clips en controleer of de detector het object zwak waarneemt of het helemaal niet ziet.

Koppelingsregels kunnen falen bij abrupte bewegingen

Trackers voorspellen waar een object vervolgens zou moeten verschijnen en koppelen die voorspelling aan nieuwe detecties. Een plotselinge richtingsverandering, een grote sprong tussen beelden, een sterke schaalverandering of gedeeltelijke afscherming kan buiten de koppelingsgrens vallen.

Ultralytics biedt trackingdrempels en buffers waarmee wordt bepaald of detecties tracks bijwerken en hoe lang verloren tracks actief blijven.

Een grotere buffer helpt bij tijdelijke verdwijning nadat een track al bestaat, maar verhelpt geen gebeurtenis die nooit een track is geworden. Een te losse koppeling kan een nieuw object bovendien aan een oud traject koppelen en zo de verkeerde gebeurtenisidentiteit creëren.

De afweging tussen trackinitialisatie en continuïteit gaat ten koste van detectie voor stabiliteit

Online tracking moet bepalen wanneer een detectie een nieuwe track wordt, wanneer twee waarnemingen bij hetzelfde object horen en wanneer een traject is beëindigd.

Onderzoek naar tracking behandelt trackbewuste initialisatie als een afzonderlijk ontwerpprobleem, omdat een zwakke initialisatie doelen kan verliezen voordat latere koppeling de kans krijgt om te helpen.

Een NVR-configuratie voor thuis die is geoptimaliseerd voor lange tracks op een oprit kan een korte verschijning bij de voordeur daardoor afwijzen. Beoordeel het starten, voortzetten en aanmaken van gebeurtenissen afzonderlijk, in plaats van één algemene gevoeligheidsregeling te wijzigen.

Tracking kan genoeg belasting toevoegen om bruikbare beelden te laten vallen

Detectie, uiterlijke kenmerken, bewegingsschatting, koppeling, overlays, opname en meerdere camerastreams delen CPU, GPU, geheugenbandbreedte en decodeerbronnen.

Onderzoek naar trackinitialisatie merkt op dat de complexiteit van een tracker initialisatie en heridentificatie moet afwegen tegen online snelheid. Een configuratie die het realtimebudget van de thuisserver overschrijdt, kan vertraging opbouwen of werk overslaan.

Vergelijk het aantal beelden per seconde van de camera, het aantal inferentiebeelden per seconde, de detectievertraging, de wachtrijdiepte en de tellers voor weggevallen beelden voordat en nadat tracking is ingeschakeld. Een trackingfunctie kan de continuïteit niet verbeteren wanneer de pipeline minder tijdige beelden verwerkt.

Scheid opnamebewaring van gebeurtenisbevestiging

Houd rond de camera continu- of bewegingsgebaseerde opnamen aan, ook wanneer getrackte gebeurtenissen voor meldingen worden gebruikt. De opname laat zien of de scène is gemist bij het vastleggen, detecteren, tracken of toepassen van gebeurtenisregels.

Speel een gemiste clip opnieuw af via een gecontroleerde testpipeline en controleer bewegingskaders, ruwe detecties, vertrouwenswaarden, track-ID's, zones en de uiteindelijke gebeurtenisuitvoer. Wijzig telkens slechts één drempel.

De uitleg van ZimaSpace over waarom je cameragebeurtenissen moet verwerken voordat je ze opslaat laat de waarde van classificatie en filtering zien, maar voor het bewaren van korte gebeurtenissen is nog steeds een opnamepad nodig dat niet volledig afhankelijk is van een bevestigde track.

Veelgestelde vragen

Moet ik objecttracking uitschakelen om korte gebeurtenissen vast te leggen?

Niet per se. Vergelijk eerst de ruwe detecties met de getrackte gebeurtenissen. Door de detectiedekking te verhogen of de trackinitialisatie aan te passen, kunnen korte gebeurtenissen behouden blijven zonder de voordelen van tracking te verliezen.

Legt een langere trackbuffer een object vast dat één keer is verschenen?

Nee. Een buffer bewaart een bestaande verloren track. Hij kan geen bevestigd traject maken wanneer de detector te weinig bruikbare waarnemingen heeft aangeleverd.

Verhoogt een hogere beeldsnelheid van de camera ook de beeldsnelheid van de detectie?

Niet automatisch. Opname- en detectiestreams kunnen verschillende beeldsnelheden, resoluties en verwerkingspaden gebruiken. Controleer de geconfigureerde inferentiesnelheid rechtstreeks.