الذكاء الاصطناعي: تكوين

يدعم Agent DVR التعرف على الكائنات بالوقت الفعلي Real-time باستخدام ملفات نماذج الذكاء الاصطناعي (.onnx). يعمل اكتشاف الكائنات بالذكاء الاصطناعي هذا محليًا بالكامل على أجهزتك الخاصة (لا تحتاج إلى خدمة سحابية)، لذا يمكنك تلقي تنبيهات فقط عند ظهور شيء مهم، مثل شخص أو سيارة، بدلاً من كل مرة تتحرك شجرة. ستحتاج إلى ترخيص (أو اشتراك نشط) لاستخدام هذه الميزة. راجع خوادم AI لتكوين Agent لاستخدام خوادم AI خارجية.

للبدء، عدّل الكاميرا الخاصة بك والانتقل إلى علامة التبويب التعرف على الكائنات. اختر خادم AI الخاص بك في الأعلى. الافتراضي هو داخلي، وهو الذكاء الاصطناعي المدمج في Agent DVR. إذا كنت تريد استخدام خادم AI، أضفه في إعدادات الخادم - إعدادات AI - خوادم AI ثم حدده هنا.

التفاصيل التالية مخصصة لتكوين Agent DVR باستخدام ذكاءه الاصطناعي السريع المدمج. يمكنك أيضًا إضافة أي نماذج أخرى تريدها، على سبيل المثال نماذج Ultralytics YOLO.

• النموذج: حدد نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تريد استخدامه. سيقوم Agent بتنزيل النماذج المدمجة تلقائيًا حسب الحاجة. النموذج الصغير جيد للأجهزة منخفضة الأداء أو عدد كبير من الكاميرات. النموذج المتوسط جيد للحصول على دقة أفضل لكنه يستخدم قوة معالجة أكثر.
• الوضع: حدد متى تريد لـ AI أن تعالج الإطارات من الفيديو الخاص بك. إذا حددت الفاصل الزمني، سيستخدم Agent حقل معدل المعالجة أدناه لتحليل مستمر لتغذية الفيديو الخاصة بك.
• تكوين التراكب: قم بإعداد رسم النتائج في الوقت الفعلي على الفيديو المباشر: فعّل التراكب، وأظهر التسميات ودرجة الثقة، وعيّن عرض الخط والألوان، أو قم بتمويه الكائنات المكتشفة (على سبيل المثال، الأشخاص). التراكب رائع لضبط حد درجة الثقة.
• استخدام GPU: حدد هذا لاستخدام وحدة معالجة الرسومات بدلاً من وحدة المعالجة المركزية.
• الجهاز: حدد الجهاز لتشغيل النموذج عليه.
• معدل المعالجة: يُستخدم هذا فقط عندما يكون الوضع الفاصل الزمني - فهو يتحكم في معدل إرسال الإطارات إلى النموذج. أدخل 1 لإطار واحد في الثانية، أو 20 لـ 20 إطار في الثانية أو 0.1 لإطار واحد كل 10 ثوان.
• درجة الثقة: هذا يصفّي النتائج من النموذج. اضبط هذا بقيمة أعلى لتقليل الإيجابيات الخاطئة، لكن لاحظ أنه قد يفتقد الكائنات أيضًا.
• التحقق من الزوايا: راجع فحص الزوايا لمزيد من التفاصيل.
• البحث: حدد الكائنات التي تريد لـ AI اكتشافها. قائمة الخيارات هنا تأتي من تكوين النموذج.
• الأجسام الثابتة: اختر كيفية تصفية الكائنات التي لا تتحرك. تجاهل الأجسام الثابتة يتجاهل الكائنات المكتشفة بشكل متكرر في نفس الموقع (مثل السيارات المتوقفة)؛ فهي لا تزال تُنبّه في المرة الأولى التي تظهر فيها. الحركة فقط يُبلّغ فقط عن الكائنات حيث يرى كاشف الحركة حاليًا حركة، لذا لا تُنبّه الكائنات الثابتة أبدًا (لا تأثير مع كواشف جانب الكاميرا مثل ONVIF أو Reolink أو Hikvision أو MQTT).
• تحمل الحركة: الحركة المسموحة بين الكتشافات عند فحص الكائنات الثابتة. القيم المنخفضة نادرًا ما تتطابق؛ القيم العالية تمنع أكثر. موصى به: 40-60.
• التعلم من الملاحظات: دع Agent يتعلم منك. عند تفعيل هذا، يمكنك تأكيد أو رفض الاكتشافات في عارض التنبيهات وسيتعلم Agent قمع التنبيهات الخاطئة المماثلة على هذه الكاميرا. راجع التعلم من الملاحظات.

النماذج المخصصة

لإضافة نماذجك الخاصة إلى AI، انسخ ملف النموذج (.onnx) إلى مجلد النماذج في Agent وراجع إضافة النماذج.

الإجراءات

ينتج التعرف على الكائنات عن أحداث الذكاء الاصطناعي: تم العثور على كائن و الذكاء الاصطناعي: لم يتم العثور على كائن للاستخدام في الإجراءات.

الصور

للحصول على معلومات عن الصور، راجع الصور.

يمكن لـ Agent DVR التعلم من ملاحظاتك لتقليل التنبيهات الكاذبة، كاميرا تلو الأخرى. عندما يخطئ الكشف - شجيرة تبدو وكأنها شخص في الليل، أو علم تستمر الذكاء الاصطناعي في استدعاؤه طائراً - يمكنك إخبار Agent وسيتعلم قمع الكشوفات المشابهة على تلك الكاميرا في المستقبل. كل شيء يعمل بنسبة 100% محلياً: لا تغادر الصور أو البيانات جهازك أبداً، والنموذج الكشف نفسه لم يتم تعديله أبداً، لذلك هذا آمن دائماً في الاستخدام وسهل إعادة تعيينه.

التفعيل

عدّل كاميرتك، انتقل إلى علامة التبويب التعرف على الكائنات وشغّل التعلم من الملاحظات. سيقوم Agent تلقائياً بتنزيل نموذج تضمين صغير في المرة الأولى التي يكون مطلوباً فيها.

تقديم الملاحظات

مع تفعيل الملاحظات، تخزن التنبيهات التي ينشئها التعرف على الكائنات نتائج الكشف إلى جانب صورة التنبيه. افتح تنبيهاً في لوحة التنبيهات وسترى صناديق مرسومة فوق كل كشف مع مطالبة "هل كانت هذه النتيجة صحيحة؟":

• صحيح: يؤكد الكشف. تحمي الأمثلة المؤكدة الكشوفات المشابهة من أن يتم قمعها على الإطلاق.
• غير صحيح: يرفض الكشف. يتعلم Agent مظهر الكشوفات المرفوضة لتلك الكاميرا ونوع الكائن. بعد عدة رفضات لكشوفات تبدو متشابهة (3 على الأقل)، يبدأ Agent في قمع التنبيهات الكاذبة المطابقة تلقائياً.

يمكنك تغيير أو إزالة الحكم في أي وقت بـ نقر الزر مرة أخرى.

تنهار لوحة "هل كانت هذه النتيجة صحيحة؟" - انقر على رأسها لإخفاء أو إظهار المطالبات والتراكبات الكشف. يتذكر Agent اختيارك (لكل متصفح)، لذلك بمجرد أن تكون راضياً عن أداء كاميرا ما، يمكنك طي اللوحة ورؤية صور التنبيهات النظيفة فقط. طي اللوحة لا يوقف التعلم أبداً - يستمر القمع في العمل. لإيقاف التعلم بالكامل، قم بإيقاف تشغيل التعلم من الملاحظات على الكاميرا بدلاً من ذلك (لاحظ أن هذا يوقف القمع أيضاً).

التنبيهات المحجوبة

القمع متحفظ عن قصد - يتم قمع الكشف فقط عندما يتطابق بوضوح مع أمثلتك المرفوضة ولا يتطابق مع أي منها المؤكدة. عندما يقمع Agent ما كان سيكون تنبيهاً بخلاف ذلك، فإنه يخزن تنبيهاً محجوباً بدلاً من ذلك، لذلك لا يختفي شيء صامتاً. انقر على أيقونة في رأس لوحة التنبيهات لإظهار أو إخفاء التنبيهات المحجوبة (الأيقونة تظهر فقط عند وجود تنبيهات محجوبة؛ يتم الاحتفاظ بها بشكل منفصل ولا تحسب مقابل التنبيهات العادية).

إذا قمع Agent شيئاً لم يكن يجب أن يقمعه، افتح التنبيه المحجوب ووسّم الكشف بأنه صحيح - هذا يرفع القمع عن الكشوفات المشابهة فوراً.

كيف يعمل

يستخدم Agent نموذج رؤية للأغراض العامة لإنشاء "بصمة" رياضية مضغوطة لكل كشف. تودع أحكامك هذه البصمات كأمثلة مؤكدة أو مرفوضة لكل كاميرا ونوع كائن. تتم مقارنة الكشوفات المستقبلية مع أمثلتك بالتشابه - نفس الأسلوب المستخدم بواسطة التعرف على الوجوه. نموذج الكشف الذي اخترته وفئاته لم يتم لمسها.

إعادة التعيين

لإزالة كل ما تعلمته كاميرا، انقر على مسح التعلم على علامة التبويب التعرف على الكائنات للكاميرا و تأكيد - ستبدأ التنبيهات المحجوبة في التنبيه مرة أخرى. يتم تخزين التعلم من الملاحظات في FeedbackDB.json في مجلد XML الخاص بـ Agent؛ أمر واجهة برمجة التطبيقات clearfeedback متاح أيضاً (اختياري مع معاملات cameraid و label). يتم مدرج التعلم من الملاحظات (والوجوه المتعلمة) في تصدير/استيراد تكوين الخادم، لذلك ينتقل تدريبك مع إعداداتك إلى كمبيوتر جديد.

نسخ التعلم بين الكاميرات

يمكنك نسخ الملاحظات المتعلمة من كاميرا إلى كاميرات أخرى باستخدام نسخ الإعدادات - اختر التعلم (ضمن التعرف على الكائنات) في قائمة الأقسام. هذا يستبدل التعلم في الكاميرات المستهدفة بنسخة من الكاميرا المصدر. يكون مفيداً للغاية للكاميرات التي تغطي نفس المشهد أو مشهداً مشابهاً - الأمثلة المتعلمة تستند إلى المظهر، لذلك الملاحظات حول شجيرة على كاميرا واحدة تساعد فقط كاميرا أخرى يمكنها رؤية شيء مثل تلك الشجيرة.

يدعم Agent DVR ملفات نماذج ONNX للتعرف على الكائنات. يمكنك تنزيل النماذج المُدربة مسبقاً وتحويلها إلى تنسيق ONNX في بضع خطوات.

يستخدم المثال أدناه نموذج YOLO26s عبر Ultralytics. YOLO26s هو نموذج أصغر وذو غرض عام مع توازن جيد بين السرعة والدقة.

المتطلبات الأساسية

• Python 3.10 أو أحدث
• pip متاح في PATH
• اتصال بالإنترنت
• ~1-2 GB مساحة قرص حرة

الخطوة 1 - تثبيت Ultralytics

pip install ultralytics

الخطوة 2 - تنزيل نموذج YOLO26s

يقوم Ultralytics تلقائياً بتنزيل الأوزان المُدربة مسبقاً عند الاستخدام الأول:

yolo detect predict model=yolo26s.pt source=https://ultralytics.com/images/bus.jpg

الخطوة 3 - التحويل إلى ONNX

بعد التنزيل، قم بتصدير النموذج إلى تنسيق ONNX:

yolo export model=yolo26s.pt format=onnx opset=12 simplify=True

بديل Python

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26s.pt")
model.export(format="onnx", opset=12, simplify=True)

الخطوة 4 - تحديد موقع ملف ONNX

سيتم إنشاء ملف yolo26s.onnx المُُصَدَّر في دليل العمل الخاص بك أو في المجلد

runs/export

الخطوة 5 - النسخ إلى Agent DVR

انقل ملف ONNX إلى مجلد نماذج ONNX الخاص بك في Agent DVR (على خادم Agent)، على سبيل المثال:

Agent\Media\Models\ONNX\

الخطوة 6 - إضافة النموذج في Agent DVR

1. انتقل إلى إعدادات الخادم > إعدادات AI > نماذج AI.
2. انقر على التعرف على الكائنات وأضف نموذجاً جديداً.
3. أدخل اسماً مثل yolo26s وحدد ملف .onnx من القائمة المنسدلة.
4. اترك الخيارات المتبقية على إعداداتها الافتراضية وانقر على موافق.
5. عدِّل كاميرتك، وافتح تبويب التعرف على الكائنات، وعيِّن الخادم إلى داخلي، واختر نموذجك الجديد.

يدعم Agent DVR التعرف على الوجه في الوقت الفعلي باستخدام AI، يعمل محليًا على أجهزتك الخاصة. استخدمه لمعرفة من هو في الباب وتشغيل إجراءات مختلفة للوجوه المعروفة والمجهولة. ستحتاج إلى ترخيص (أو اشتراك نشط) لاستخدام هذه الميزة. راجع خوادم AI لتكوين Agent لاستخدام خوادم AI خارجية.

للبدء، عدّل الكاميرا الخاصة بك وانتقل إلى تبويب التعرف على الوجه. اختر خادم AI الخاص بك في الأعلى. الخيار الافتراضي هو داخلي، وهو AI المدمج في Agent DVR. إذا كنت تريد استخدام خادم AI، أضفه في الإعدادات - إعدادات AI - خوادم AI ثم حدده هنا.

التفاصيل التالية هي لتكوين Agent DVR مع نموذج AI المدمج السريع الخاص به.

• الوضع: حدد متى تريد لـ AI أن تعالج الإطارات من الفيديو الخاص بك. إذا حددت الفاصل الزمني، سيستخدم Agent حقل معدل المعالجة أدناه لتحليل مستمر لتغذية الفيديو الخاصة بك.
• تكوين التراكب: قم بإعداد رسم النتائج في الوقت الفعلي على فيديو مباشر: فعّل التراكب، وأظهر التسميات ودرجة الثقة، وعيّن عرض الخط والألوان، أو قم بتمويه الوجوه. التراكب مفيد جدًا لضبط حد درجة الثقة.
• استخدام GPU: حدد هذا لاستخدام وحدة معالجة الرسومات بدلاً من وحدة المعالجة المركزية.
• الجهاز: حدد الجهاز لتشغيل النموذج عليه.
• معدل المعالجة: يُستخدم هذا فقط عندما يكون الوضع الفاصل الزمني - فهو يتحكم في معدل إرسال الإطارات إلى النموذج. أدخل 1 لإطار واحد في الثانية، أو 20 لـ 20 إطار في الثانية أو 0.1 لإطار واحد كل 10 ثوان.
• درجة الثقة: هذا يصفي النتائج من النموذج. اضبط هذا على قيمة أعلى لتقليل الإيجابيات الكاذبة، لكن لاحظ أنه قد يفوت بعض الأشخاص.
• التحقق من الزوايا: راجع فحص الزوايا لمزيد من التفاصيل.

يمكنك اختيار نموذج التعرف على الوجه الذي يستخدمه Agent في الإعدادات - إعدادات AI - نماذج AI - التعرف على الوجه.

الوجوه المراد التعرف عليها

انقر فوق تعديل الوجوه لرفع صور الأشخاص الذين تريد التعرف عليهم. يمكنك رفع صور متعددة للشخص الواحد لتحسين النتائج. يمكنك رفع صور من نظام الملفات الخاص بك أو استخدام كاميرا ويب مدمجة لالتقاط الصور (يتطلب SSL أو localhost).

الإجراءات

ينتج التعرف على الوجه عن أحداث AI: تم التعرف على الوجه و AI: لم يتم التعرف على الوجه للاستخدام في الإجراءات.

الصور

للحصول على معلومات عن الصور، راجع الصور.

يدعم Agent DVR التعرف على لوحات الترخيص في الوقت الفعلي الوقت الفعلي بشكل محلي على أجهزتك الخاصة. استخدمه لتسجيل كل مركبة تدخل الممر أو ساحة انتظار السيارات وتفعيل إجراءات، مثل فتح البوابة، عند التعرف على لوحة معروفة. ستحتاج إلى ترخيص (أو اشتراك نشط) لاستخدام هذه الميزة. اطلع على خوادم AI لتكوين Agent لاستخدام خوادم AI خارجية.

للبدء، عدّل كاميرتك وانتقل إلى تبويب LPR. اختر خادم AI الخاص بك في الأعلى. الإعداد الافتراضي هو داخلي، وهو ذكاء اصطناعي مدمج في Agent DVR. إذا كنت تريد استخدام خادم AI، أضفه في إعدادات الخادم - إعدادات AI - خوادم AI ثم حدده هنا.

التفاصيل التالية مخصصة لتكوين Agent DVR باستخدام ذكاء اصطناعي مدمج سريع.

• الوضع: حدد متى تريد لـ AI أن تعالج الإطارات من الفيديو الخاص بك. إذا حددت الفاصل الزمني، سيستخدم Agent حقل معدل المعالجة أدناه لتحليل مستمر لتغذية الفيديو الخاصة بك.
• تكوين التراكب: قم بإعداد رسم نتائج الوقت الفعلي على فيديو مباشر: فعّل التراكب، وأظهر التسميات ودرجة الثقة، واضبط عرض الخط والألوان، أو ضبّب لوحات الترخيص المكتشفة. التراكب مفيد جداً لضبط حد درجة الثقة.
• استخدام GPU: حدد هذا الخيار لاستخدام وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك بدلاً من المعالج. لاحظ أن هذا يعمل حالياً فقط على Windows أو macOS بسبب دعم برامج تشغيل GPU ووقت التشغيل. يعود نظام Linux حالياً إلى المعالج.
• الجهاز: حدد الجهاز لتشغيل النموذج عليه.
• معدل المعالجة: يُستخدم هذا فقط عندما يكون الوضع الفاصل الزمني - فهو يتحكم في معدل إرسال الإطارات إلى النموذج. أدخل 1 لإطار واحد في الثانية، أو 20 لـ 20 إطار في الثانية أو 0.1 لإطار واحد كل 10 ثوان.
• درجة الثقة: هذا يصفّي النتائج من النموذج. اضبط هذا بقيمة أعلى لتقليل الإيجابيات الخاطئة، لكن لاحظ أنه قد يفتقد الكائنات أيضًا.
• التحقق من الزوايا: راجع فحص الزوايا لمزيد من التفاصيل.

لوحات الترخيص المراد البحث عنها

• لوحات الترخيص: أدخل قائمة لوحات مفصولة بفواصل أو عنوان URL لملف CSV يحتوي على لوحات. سيقوم Agent DVR بإنشاء أحداث تم التعرف على لوحة الترخيص ولم يتم التعرف على لوحة الترخيص لهذه اللوحات، والتي يمكن أن تفعّل إجراءات.
• فترة إعادة التحميل: اضبط تكرار إعادة تحميل قائمة اللوحات من عنوان URL.
• التوحيد القياسي: اضبط اللوحات التي يتم التعرف عليها بشكل خاطئ بشكل متكرر لتحسين المطابقة.

الإجراءات

ينشئ LPR أحداث الذكاء الاصطناعي: تم التعرف على لوحة الترخيص والذكاء الاصطناعي: لم يتم التعرف على لوحة الترخيص للاستخدام في الإجراءات.

الصور

للحصول على معلومات عن الصور، راجع الصور.

تجمع تصفية التنبيهات بين كشف الحركة والذكاء الاصطناعي بحيث تتلقى تنبيهات فقط عند اكتشاف شيء مهم، مثل شخص على الشرفة الأمامية، بدلاً من الأغصان المتحركة أو مصابيح السيارات العابرة. إنها الطريقة الأكثر فعالية لتقليل الإنذارات الكاذبة. لإعداد تصفية التنبيهات في Agent DVR، اتبع الخطوات التالية:

• قم بتكوين وتفعيل كاشف الحركة. لتقليل استخدام المعالج، استخدم الكاشف البسيط. تأكد من تحديد منطقة واحدة على الأقل لتغطية المنطقة التي تريد مراقبتها.
• على علامة التنبيهات، اضبط الوضع على الإجراءات فقط وفعّل التنبيهات.
• على علامة التسجيل، اضبط الوضع على التنبيهات (إذا كنت تريد تسجيلات)
• فعّل التعرف على الكائنات على علامة التعرف على الكائنات. اضبط الوضع على تم اكتشاف حركة، اختر نموذجاً، وانقر على البحث لاختيار كائنات للكشف عنها، مثل شخص أو كلب أو سيارة وغيرها.
• انتقل إلى الإجراءات في قائمة العلامات وأضف إجراءً للحدث الذكاء الاصطناعي: تم العثور على كائن.

  حدد المناطق لتحديد مكان كشف الكائنات، مثل مناطق مختلفة لممر السيارات والطريق. على سبيل المثال، سيؤدي تحديد منطقة ممر السيارات إلى تفعيل تنبيه فقط عند اكتشاف سيارة هناك.

  ضمن المهام، انقر فوق إضافة لإنشاء مهمة تنبيه. انقر فوق موافق مرتين للتأكيد.

سيقوم Agent DVR بمعالجة التعرف على الكائنات بالذكاء الاصطناعي عند كشف الحركة. إذا اكتشف كائناً محدداً في منطقة مختارة، فسيقوم بتفعيل إجراء لرفع تنبيه. سيؤدي عدم اختيار منطقة إلى تفعيل التنبيهات لأي منطقة.

قم بإعداد مرشحات التنبيهات بطريقة مماثلة لـ التعرف على لوحات الترخيص، التعرف على الوجه، أو التعرف على الصوت.

للتعرف المستمر على الكائنات بالذكاء الاصطناعي بدون تفعيل كشف الحركة، اضبط الوضع على التعرف على الكائنات على الفاصل الزمني. راقب تأثير ذلك على موارد الأجهزة لديك واضبط حسب الحاجة.

يمكنك تكوين إجراءات متعددة لكائنات مختلفة في مناطق مختلفة. استخدم علامة {AI} في الإجراءات للإشارة إلى الكائن المكتشف.

إذا كان الذكاء الاصطناعي لا يصفي التسجيلات الخاصة بك بفعالية، فيرجى مراعاة ما يلي:

• تأكد من أن إعداد البحث يتطابق مع أحد الخيارات المتاحة.
• تحقق من أن مفتاح التنبيه الرئيسي في أعلى اليسار من Agent DVR يعرض قفلا مغلقا، مما يشير إلى أن التنبيهات نشطة.
• تأكد من أن وضع التسجيل معين على تنبيه وليس على كشف.
• تأكد من أن وضع التنبيه معين على الإجراءات فقط.
• جرب خفض مستوى درجة الثقة ضمن التعرف على الكائنات.
• تحقق من /logs.html للحصول على رسائل خطأ، قد تشير إلى مشاكل في الخادم أو حجب الشبكة.
• راقب أداء خادم AI وتأكد من أنه لا يسبب إرهاقا للنظام أو مهلات انتظار.
• إذا كان الذكاء الاصطناعي يكتشف جميع فئات الأشياء، فقد يشير ذلك إلى مشاكل في وحدة معالجة الرسومات. تحقق من برامج تشغيل وحدة معالجة الرسومات أو انتقل إلى وحدة ذكاء اصطناعي قائمة على المعالج.

يستخدم Agent DVR خوادم AI (OpenAI وClaudeو Gemini والنماذج اللغوية المحلية مثل Ollama وLM Studio وvLLM وغيرها) للإجابة على أسئلة يمكن قراءتها بسهولة حول الصور من كاميراتك. يمكن لهذا بعد ذلك إنشاء أحداث أو رفع تنبيهات أو العمل كـ مرشح على تنبيهات الحركة. ستحتاج إلى إكمال الإعدادات في إعدادات الخادم - إعدادات AI - اسأل الذكاء الاصطناعي.

يمكنك التحقق من السجلات في /logs.html على الخادم المحلي لمعرفة متى يتم إرسال الطلبات. اضبط إعدادات الخادم - تسجيل الأحداث - مستوى السجل على Info.

• مفعل: قم بتبديل تفعيل أو تعطيل عملية AI.
• المزود: اختر مزود الذكاء الاصطناعي الذي تريد استخدامه لمعالجة الصور. سيحتاج المزود إلى التكوين في إعدادات الخادم - إعدادات AI. إذا حددت افتراضي فسيتم استخدام أول مزود مكون.
• الوضع: اختر محفز عملية AI. قم بتفعيل عبر API فقط بجعل هذا غير محدد واستدعاء triggerAskAI
• تمرير الحركة: إذا كان خادم AI معطلاً وتصفية التنبيهات، فهذا يسمح للتنبيهات بالمرور دون تصفية.
• استخدام URI لقطة الشاشة: استخدم إطار عالي الدقة من كاميرتك بدلاً من إطار البث المباشر الحالي.
• وضع تغيير الحجم: قم بتغيير حجم الصور قبل إرسالها إلى خادم AI لتقليل الحمل وتحسين أوقات الاستجابة.
• تكوين التراكب: قم بإعداد رسم نتائج AI على البث المباشر للفيديو.
• فاصل الطلب: اضبط الحد الأدنى للوقت بين طلبات الخادم.
• وضع التفاصيل: اختر تفاصيل صورة منخفضة أو عالية. المنخفضة أقل تكلفة في الاستخدام من العالية وكافية لمعظم السيناريوهات.
• استخدام الفيديو: أرسل مقطع فيديو قصير بدلاً من صورة (Gemini فقط). اضبط المدة بالثوانٍ وتحقق من تضمين الصوت لإرسال الصوت مع الفيديو.

مراسلة AI

• الرسالة: أدخل سؤالك للذكاء الاصطناعي هنا. بعض الأمثلة:
  • إذا رأيت حريقاً في هذه الصورة فرد بـ FIRE. إذا رأيت كلباً جالساً على أريكة، فرد بـ DOG. إذا كان الباب مفتوحاً فرد بـ DOOR. إذا استوفيت شروط متعددة فصلها بفاصلة
  • إذا كان الضوء على الجهاز على المقعد أحمر فرد بـ ALERT
  • إذا كانت سيارة شرطة متوقفة في الممر فرد بـ POLICE
  • إذا كان هناك أي بريد أو طرود على الأرض فرد بـ MAIL
  • إذا بدا أن شخصاً ما اقتحم منزلي فرد بـ BREAKIN
• البحث: أدخل الوسوم التي طلبت من الذكاء الاصطناعي الرد بها. على سبيل المثال FIRE أو DOG أو DOOR
• بدون تكرار: تجاهل الوسوم التي تم إرجاعها في آخر استدعاء للذكاء الاصطناعي

كما لوحظ أعلاه، يمكنك طلب استيفاء شروط متعددة في الرسالة وإعداد إجراءات للتعامل مع كل نتيجة.

الإجراءات

يقوم اسأل الذكاء الاصطناعي بإنشاء أحداث الذكاء الاصطناعي: نتيجة إيجابية لـ اسأل الذكاء الاصطناعي للاستخدام في الإجراءات.

الصور

للحصول على معلومات حول الصور، انظر الصور. لاحظ أن الذكاء الاصطناعي لم يعد يعيد أي بيانات مكانية حول مكان الأشياء في الصورة لذا فإن القص والكشف الثابت غير يعملان حالياً.

يستخدم نظام التعرف على لوحات الترخيص (LPR، ويُعرف أيضاً باسم ALPR/ANPR) خادم ذكاء اصطناعي للتعرف على لوحات ترخيص السيارات وقراءتها من تغذيات الفيديو الخاصة بك. ينشئ أحداثاً ويرفع تنبيهات أو يعمل كمرشح على تنبيهات الحركة.

• مفعل: قم بتبديل تفعيل أو تعطيل عملية AI.
• خادم AI: اختر من الخوادم المُعدة لديك أو استخدم الخيار الافتراضي. يدعم Agent DVR نظام التعرف على لوحات الترخيص عبر CodeProject.AI وPlateRecognizer.com وGemini أو أي نموذج لغة رؤية متوافق مع OpenAI (مثل vLLM وOllama وLM Studio).
• الوضع: اختر المُحفّز لعملية الذكاء الاصطناعي. قم بالتحفيز عبر API فقط بتعيين هذا على لا يوجد واستدعاء triggerLPR.
• استخدام URI لقطة الشاشة: اختر إطاراً عالي الدقة من الكاميرا الخاصة بك بدلاً من إطار جدول الماء المباشر الحالي.
• وضع تغيير الحجم: قم بتغيير حجم الصور قبل إرسالها إلى خادم AI لتقليل الحمل وتحسين أوقات الاستجابة.
• تكوين التراكب: قم بإعداد رسم نتائج AI على البث المباشر للفيديو.
• الفاصل الزمني للطلب: عيّن الحد الأدنى للوقت بين طلبات الخادم لتقليل الحمل.
• درجة الثقة: حدد الحد الأدنى لمستوى الثقة للتعرف على لوحة ترخيص.
• التحقق من الزوايا: راجع فحص الزوايا لمزيد من التفاصيل.
• لوحات الترخيص: أدخل قائمة لوحات مفصولة بفواصل أو عنوان URL لملف CSV يحتوي على لوحات. سيقوم Agent DVR بإنشاء أحداث تم التعرف على لوحة الترخيص ولم يتم التعرف على لوحة الترخيص لهذه اللوحات، والتي يمكن أن تفعّل إجراءات.
• فترة إعادة التحميل: اضبط تكرار إعادة تحميل قائمة اللوحات من عنوان URL.
• التوحيد القياسي: اضبط اللوحات التي يتم التعرف عليها بشكل خاطئ بشكل متكرر لتحسين المطابقة.
• الصنع والنموذج واللون: فعّل هذا فقط إذا كنت تستخدم خطة مدفوعة على PlateRecognizer.com تدعم هذه الميزات. لا يكون مدرج في الخطة المجانية. ستُدرج التفاصيل في {AIJSON} في الإجراءات في Agent DVR.

الإجراءات

ينشئ LPR أحداث الذكاء الاصطناعي: تم التعرف على لوحة الترخيص والذكاء الاصطناعي: لم يتم التعرف على لوحة الترخيص للاستخدام في الإجراءات.

الصور

للحصول على معلومات حول الصور، انظر الصور.

استخدام ALPR-Database

يمكنك إعداد تكامل مع ALPR-Database.com لتخزين لوحات الترخيص الخاصة بك. انظر Agent DVR مع ALPR-Database للتعليمات.

التعرف على الوجه يستخدم خادم AI (موصى به: CodeProject.AI) للتعرف على وجوه معينة في تدفقات الفيديو. يمكنه إنشاء أحداث أو رفع تنبيهات أو العمل كـتصفية على تنبيهات الحركة. يمكن إضافة الوجوه أو تعديلها أو حذفها باستخدام كاميرتك أو برفع صور. انظر تعديل الوجوه في هذا التبويب للمزيد.

• مفعل: قم بتبديل تفعيل أو تعطيل عملية AI.
• خادم AI: تحديد من الخوادم المعدة لديك، أو استخدم الخيار الافتراضي.
• الوضع: اختر محفز عملية AI. قم بالتفعيل عبر API فقط بتعيين هذا إلى لا يوجد واستدعاء triggerFace
• استخدام URI لقطة الشاشة: اختر إطاراً عالي الدقة من الكاميرا الخاصة بك بدلاً من إطار جدول الماء المباشر الحالي.
• وضع تغيير الحجم: قم بتغيير حجم الصور قبل إرسالها إلى خادم AI لتقليل الحمل وتحسين أوقات الاستجابة.
• تكوين التراكب: قم بإعداد رسم نتائج AI على البث المباشر للفيديو.
• الفاصل الزمني للطلب: عيّن الحد الأدنى للوقت بين طلبات الخادم لتقليل الحمل.
• درجة الثقة: حدد الحد الأدنى لمستوى الثقة للتعرف على الوجه.
• التحقق من الزوايا: راجع فحص الزوايا لمزيد من التفاصيل.
• تعديل الوجوه: رفع صور إلى قاعدة بيانات الخادم للتعرف عليها. تأكد من ظهور وجه واحد فقط وأن يكون محددًا بوضوح في كل صورة.

الإجراءات

التعرف على الوجه ينشئ أحداث AI: تم التعرف على الوجه وAI: لم يتم التعرف على الوجه للاستخدام في الإجراءات.

الصور

للحصول على معلومات حول الصور، انظر الصور.

لتغيير اللغة المستخدمة للتسميات والوسم في تراكبات الصور، انتقل إلى قائمة الخادم - الإعدادات - عام - اللغة الافتراضية.

يولد Agent DVR أحداثاً من خلال عمليات الذكاء الاصطناعي، والتي يمكن أن تؤدي إلى تشغيل الإجراءات. على سبيل المثال، يولد التعرف على الكائنات أحداث "تم العثور على الكائن" و"لم يتم العثور على الكائن". ينتج كل نظام ذكاء اصطناعي في Agent DVR أحداثاً فريدة.

يمكن لهذه الأحداث أن تشغل إجراءات متنوعة، مثل رفع التنبيهات، استدعاء عناوين URL باستخدام التسميات الكائن، تنفيذ البرامج، أو نشر الرسائل إلى خوادم MQTT. استخدم الأوسمة {AI} للتسميات أو {AIJSON} للاستجابة JSON الكاملة من خادم AI في الإجراءات.