Über
Agent DVR integriert sich nahtlos mit KI-Servern wie DeepStack AI, CodeProject AI, PlateRecognizer.com und OpenAI (Chat GPT), um intelligente Alarmfilterung, Objekterkennung, Szenenerkennung und intelligente Ereignissteuerung hinzuzufügen.
Zusätzlich zu DeepStack und CodeProject AI können Sie auch andere KI-Server verwenden, die dieselbe API unterstützen:
- https://www.codeproject.com/AI/ plattformübergreifender GPU-/CPU-basierter KI-Verarbeitungsserver
- https://docs.platerecognizer.com/ Nummernschilderkennungsserver (Webbasierte API)
- https://github.com/runningman84/docker-coral-rest-server - Tensorflow-lite-Modelle auf einem RPi (oder Linux/Mac) mit Beschleunigung durch den Coral-USB-Stick
- https://github.com/robmarkcole/coral-pi-rest-server/ - Tensorflow-lite-Modelle auf einem Coral-USB-Beschleuniger über eine Flask-App
- https://github.com/xnorpx/blue-candle - Super kleiner Objekterkennungsserver
Einrichten von KI
Um AI-Server einzurichten, klicken Sie auf das Symbol oben links in der Hauptansicht des Agent DVR. Klicken Sie dann auf Einstellungen unter Konfiguration, wählen Sie AI-Server aus dem Dropdown-Menü aus und klicken Sie auf Konfigurieren.
Auto Lock Tags auf dieser Seite werden automatisch Aufnahmen mit bestimmten Tags sperren, um versehentliches Löschen oder Entfernen durch die Speicherverwaltung zu verhindern. Um diese Aufnahmen zu löschen, müssen Sie sie in der Benutzeroberfläche entsperren.
Agent DVR integriert sich mit CodeProject.AI für verschiedene KI-Funktionen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung, ALPR (Automatische Nummernschilderkennung) und Super Resolution (Verbesserung). PlateRecognizer.com wird ebenfalls als ALPR-Anbieter unterstützt. CodeProject.AI ist Open Source, kostenlos und kompatibel mit den meisten Plattformen.
Um zu beginnen, installieren Sie einen AI-Server für Ihre Plattform und verbinden Sie ihn mit Agent DVR, indem Sie auf die Schaltfläche Konfigurieren und dann Hinzufügen klicken.
Sie können beliebig viele AI-Server zu Agent hinzufügen. Kameras in Agent können so konfiguriert werden, dass sie für jede Funktion unterschiedliche AI-Server verwenden, oder Sie können einen AI-Server für alle Aufgaben verwenden.
Konfiguration Ihres Servers
- Name: Benennen Sie Ihren Server, z.B. Cat Catcher.
- AI-Server-URL: Geben Sie die URL Ihres AI-Servers ein, z.B. http://localhost:32168/
- API-Schlüssel: Geben Sie Ihren Schlüssel ein, falls vorhanden (optional).
- Timeout: Das Timeout in Sekunden für Serveranfragen.
- Wiederholungsverzögerung: Die Zeit in Sekunden, bevor ein fehlgeschlagener Anfrage an diesen Server erneut versucht wird.
Klicken Sie auf OK, um Ihre Einstellungen zu speichern.
Verwenden Sie PlateRecognizer.com
- URL: Geben Sie die URL des Dienstes ein. Standardmäßig ist "https://api.platerecognizer.com/v1/plate-reader/" oder verwenden Sie Ihren eigenen Server, wenn Sie eine eigene Instanz hosten.
- Token: Nach der Anmeldung bei Plate Recognizer besuchen Sie die Kontoseite und kopieren Sie den API-Token.
- Regionen: Lassen Sie dieses Feld leer für die Standardeinstellung oder geben Sie eine CSV-Liste von Regionen ein.
- Konfiguration: Geben Sie bei Bedarf zusätzliche Konfigurationswerte aus der Dokumentation ein.
Verwaltung von KI-Modulen
Mit OpenAI arbeiten
Um OpenAI für die Szenenerkennung in Agent DVR zu konfigurieren, gehen Sie zu Servereinstellungen - KI-Einstellungen und geben Sie die Details unter OpenAI Szenenerkennung ein. Registrieren Sie sich für einen OpenAI API-Schlüssel
- URL: Geben Sie die URL des Dienstes ein. Standardmäßig ist es "https://api.openai.com/v1/chat/completions".
- OpenAI API-Schlüssel: Nach der Registrierung bei OpenAI besuchen Sie die API-Schlüssel-Seite und erstellen Sie einen neuen geheimen Schlüssel. Kopieren Sie diesen Schlüssel und fügen Sie ihn in das Feld ein.
- Modell: Geben Sie das zu verwendende Modell an. Standardmäßig ist es gpt-4-vision-preview. Dies kann von OpenAI zu einem bestimmten Zeitpunkt entfernt oder geändert werden.
- Maximale Tokens: Dies steuert die maximale Anzahl von Tokens, die pro Anfrage verwendet werden. Überprüfen Sie die Protokolle unter /logs.html, wenn Sie Probleme haben, da dies mit dem Token-Verbrauch zusammenhängen könnte.