IA: Configuration

Agent DVR supporte la reconnaissance d'objets temps réel en direct en utilisant des fichiers de modèles IA (.onnx). Cette détection d'objets IA locale s'exécute entièrement sur votre propre matériel (aucun service cloud requis), vous pouvez donc être alerté uniquement quand quelque chose d'important apparaît, comme une personne ou une voiture, au lieu de chaque fois qu'un arbre bouge. Vous aurez besoin d'une licence (ou d'un abonnement actif) pour utiliser cette fonctionnalité. Consultez AI Servers pour configurer Agent afin d'utiliser des serveurs IA externes.

Pour commencer, modifiez votre caméra et allez à l'onglet Object Recognition. Choisissez votre serveur IA en haut. La valeur par défaut est Internal, qui est l'IA intégrée d'Agent DVR. Si vous souhaitez utiliser un serveur IA, ajoutez-le dans Server Settings - AI Settings - AI Servers, puis sélectionnez-le ici.

Les détails suivants concernent la configuration d'Agent DVR avec son IA intégrée rapide. Vous pouvez également ajouter d'autres modèles que vous souhaitez, par exemple Ultralytics YOLO models.

• Model: Sélectionnez le modèle IA que vous souhaitez utiliser. Agent téléchargera automatiquement les modèles intégrés selon les besoins. Le modèle Small convient aux matériels bas de gamme ou à de nombreuses caméras. Le modèle Medium offre une meilleure précision mais consomme plus de puissance de traitement.
• Mode: Sélectionnez quand vous souhaitez que l'IA traite les images de votre vidéo. Si vous sélectionnez Interval, Agent utilisera le champ Processing Rate ci-dessous pour analyser en continu votre flux vidéo.
• Configure Overlay: Configurez l'affichage des résultats temps réel sur la vidéo en direct : activez l'overlay, affichez les étiquettes et la confiance, définissez la largeur et les couleurs des lignes, ou floutez les objets reconnus (par exemple, les personnes). L'overlay est idéal pour affiner la limite de confiance.
• Use GPU: Cochez cette case pour utiliser votre GPU au lieu du CPU.
• Device: Sélectionnez le dispositif sur lequel exécuter le modèle.
• Processing Rate: Ceci n'est utilisé que lorsque Mode est Interval - il contrôle la fréquence à laquelle les images sont envoyées au modèle. Entrez 1 pour 1 image par seconde, 20 pour 20 images par seconde ou 0,1 pour 1 image toutes les 10 secondes.
• Confidence: Ceci filtre les résultats du modèle. Ajustez cette valeur à la hausse pour réduire les faux positifs, mais notez que cela peut également manquer des objets.
• Check Corners: Consultez Checking Corners pour plus de détails.
• Find: Spécifiez les objets que l'IA doit détecter. La liste des options ici provient de la configuration du modèle.
• Static Objects: Choisissez comment filtrer les objets qui ne bougent pas. Ignore Static Objects ignore les objets détectés à plusieurs reprises à la même position (comme les voitures garées); ils alertent toujours la première fois qu'ils apparaissent. Moving Only ne signale que les objets où le détecteur de mouvement voit actuellement du mouvement, les objets immobiles n'alertent jamais (sans effet avec les détecteurs côté caméra comme ONVIF, Reolink, Hikvision ou MQTT).
• Movement Tolerance: Mouvement autorisé entre les détections lors de la vérification des objets statiques. Les faibles valeurs correspondent rarement; les valeurs élevées suppriment davantage. Recommandé: 40-60.
• Learn From Feedback: Laissez Agent apprendre de vous. Une fois activé, vous pouvez confirmer ou rejeter les détections dans la visionneuse d'alertes et Agent apprendra à supprimer les fausses alertes similaires sur cette caméra. Consultez Learning From Feedback.

Custom Models

Pour ajouter vos propres modèles à l'IA, copiez le fichier de modèle (.onnx) dans le dossier Models d'Agent et consultez Adding Models.

Actions

La reconnaissance d'objets génère les événements AI: Object Found et AI: Object Not Found à utiliser dans Actions.

Photos

Pour plus d'informations sur les photos, consultez Photos.

Agent DVR peut apprendre de vos retours pour réduire les fausses alertes, caméra par caméra. Lorsqu'une détection se trompe - un buisson qui ressemble à une personne la nuit, un drapeau que l'IA continue d'appeler un oiseau - vous pouvez le dire à Agent et il apprendra à supprimer des détections similaires sur cette caméra à l'avenir. Tout fonctionne 100% localement : aucune image ou donnée ne quitte jamais votre machine, et le modèle de détection lui-même n'est jamais modifié, donc il est toujours sûr à utiliser et facile à réinitialiser.

Activation

Éditez votre caméra, allez dans l'onglet Reconnaissance d'Objets et activez Apprendre des Retours. Agent téléchargera automatiquement un petit modèle d'incorporation la première fois qu'il sera nécessaire.

Donner un Retour

Avec les retours activés, les alertes générées par la reconnaissance d'objets stockent les résultats de détection avec l'image d'alerte. Ouvrez une alerte dans le panneau des Alertes et vous verrez des cases dessinées sur chaque détection avec un prompt "Avons-nous bien fait?" :

• Correct : Confirme la détection. Les exemples confirmés protègent les détections similaires d'être jamais supprimées.
• Incorrect : Rejette la détection. Agent apprend l'apparence des détections rejetées pour cette caméra et ce type d'objet. Après quelques rejets de détections ressemblantes (au moins 3), Agent commence à supprimer automatiquement les fausses alertes correspondantes.

Vous pouvez changer ou supprimer un verdict à tout moment en cliquant à nouveau sur le bouton.

Le panneau "Avons-nous bien fait?" se rétracte - cliquez sur son en-tête pour cacher ou afficher les prompts et les superpositions de détection. Agent se souvient de votre choix (par navigateur), donc une fois que vous êtes satisfait de la performance d'une caméra, vous pouvez réduire le panneau et ne voir que des images d'alerte nettes. Réduire le panneau n'arrête jamais l'apprentissage - la suppression continue de fonctionner. Pour arrêter complètement l'apprentissage, désactivez Apprendre des Retours sur la caméra à la place (notez que cela arrête également la suppression).

Alertes Supprimées

La suppression est délibérément conservatrice - une détection n'est supprimée que lorsqu'elle correspond clairement à vos exemples rejetés et ne correspond à aucun exemple confirmé. Lorsque Agent supprime ce qui aurait autrement été une alerte, il stocke une alerte supprimée à la place afin que rien ne disparaisse silencieusement. Cliquez sur l'icône dans l'en-tête du panneau des Alertes pour les afficher ou les masquer (l'icône n'apparaît que lorsque des alertes supprimées existent ; elles sont conservées séparément et ne comptent pas contre vos alertes normales).

Si Agent a supprimé quelque chose qu'il n'aurait pas dû, ouvrez l'alerte supprimée et marquez la détection comme Correcte - cela lève immédiatement la suppression pour les détections similaires.

Comment Cela Fonctionne

Agent utilise un modèle de vision à usage général pour créer une "empreinte" mathématique compacte de chaque détection. Vos verdicts classent ces empreintes en exemples confirmés ou rejetés par caméra et type d'objet. Les détections futures sont comparées à vos exemples par similarité - la même approche utilisée par Reconnaissance Faciale. Votre modèle de détection choisi et ses classes restent intacts.

Réinitialisation

Les retours appris sont stockés dans FeedbackDB.json dans le dossier XML d'Agent. Pour recommencer, appelez la commande API clearfeedback (optionnellement avec les paramètres cameraid et label) ou arrêtez Agent et supprimez le fichier.

Agent DVR supporte les fichiers de modèles ONNX pour la reconnaissance d'objets. Vous pouvez télécharger les modèles préentrainés et les convertir au format ONNX en quelques étapes.

L'exemple ci-dessous utilise le modèle YOLO26s via Ultralytics. YOLO26s est un modèle polyvalent plus petit avec un bon équilibre vitesse/précision.

Conditions préalables

• Python 3.10 ou plus récent
• pip disponible dans PATH
• Connexion Internet
• ~1-2 GB d'espace disque libre

Étape 1 - Installer Ultralytics

pip install ultralytics

Étape 2 - Télécharger le modèle YOLO26s

Ultralytics télécharge automatiquement les poids préentrainés lors de la première utilisation :

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

Étape 3 - Convertir au format ONNX

Une fois téléchargé, exportez le modèle au format ONNX :

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

Alternative Python

from ultralytics import YOLO

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

Étape 4 - Localiser le fichier ONNX

Le fichier

yolo26s.onnx

runs/export

Étape 5 - Copier vers Agent DVR

Déplacez le fichier ONNX dans votre dossier de modèles ONNX Agent DVR (sur le serveur Agent), par exemple :

Agent\Media\Models\ONNX\

Étape 6 - Ajouter le modèle dans Agent DVR

1. Allez à Server Settings > AI Settings > AI Models.
2. Cliquez sur Object Recognition et ajoutez un nouveau modèle.
3. Entrez un nom par exemple yolo26s et sélectionnez le fichier .onnx dans la liste déroulante.
4. Laissez les options restantes par défaut et cliquez sur OK.
5. Éditez votre caméra, ouvrez l'onglet Object Recognition, définissez Server sur Internal, et choisissez votre nouveau modèle.

Agent DVR prend en charge la reconnaissance faciale en temps réel en direct utilisant l'IA, s'exécutant localement sur votre matériel. Utilisez-la pour savoir qui est à la porte et déclencher différentes actions pour les visages reconnus et inconnus. Vous aurez besoin d'une licence (ou d'un abonnement actif) pour utiliser cette fonctionnalité. Consultez AI Servers pour configurer Agent afin d'utiliser des serveurs d'IA externes.

Pour commencer, modifiez votre caméra et allez à l'onglet Reconnaissance faciale. Choisissez votre serveur d'IA en haut. La valeur par défaut est Internal, qui est l'IA intégrée d'Agent DVR. Si vous souhaitez utiliser un serveur d'IA, ajoutez-le dans Paramètres du serveur - Paramètres d'IA - Serveurs d'IA puis sélectionnez-le ici.

Les détails suivants concernent la configuration d'Agent DVR avec son IA intégrée rapide.

• Mode: Sélectionnez quand vous souhaitez que l'IA traite les images de votre vidéo. Si vous sélectionnez Interval, Agent utilisera le champ Processing Rate ci-dessous pour analyser en continu votre flux vidéo.
• Configurer l'overlay : Configurez le dessin des résultats en temps réel sur la vidéo en direct : activez l'overlay, affichez les étiquettes et la confiance, définissez la largeur et les couleurs des lignes, ou floutez les visages. L'overlay est idéal pour ajuster la limite de confiance.
• Use GPU: Cochez cette case pour utiliser votre GPU au lieu du CPU.
• Device: Sélectionnez le dispositif sur lequel exécuter le modèle.
• Processing Rate: Ceci n'est utilisé que lorsque Mode est Interval - il contrôle la fréquence à laquelle les images sont envoyées au modèle. Entrez 1 pour 1 image par seconde, 20 pour 20 images par seconde ou 0,1 pour 1 image toutes les 10 secondes.
• Confiance : Ceci filtre les résultats du modèle. Augmentez cette valeur pour réduire les faux positifs, mais notez que cela peut aussi manquer des personnes.
• Check Corners: Consultez Checking Corners pour plus de détails.

Vous pouvez choisir quel modèle de reconnaissance faciale Agent utilise dans Paramètres du serveur - Paramètres d'IA - Modèles d'IA - Reconnaissance faciale.

Visages à reconnaître

Cliquez sur Modifier les visages pour télécharger des photos de personnes que vous souhaitez reconnaître. Vous pouvez télécharger plusieurs photos de la même personne pour améliorer les résultats. Vous pouvez télécharger des images depuis votre système de fichiers ou utiliser une webcam intégrée pour capturer des photos (nécessite SSL ou localhost).

Actions

La reconnaissance faciale génère les événements AI: Face Recognized et AI: Face Not Recognized à utiliser dans Actions.

Photos

Pour plus d'informations sur les photos, consultez Photos.

Agent DVR supporte la reconnaissance de plaques d'immatriculation en temps réel en direct, s'exécutant localement sur votre propre matériel. Utilisez-la pour enregistrer chaque véhicule entrant dans une allée ou un parking et déclencher des actions, comme l'ouverture d'un portail, quand une plaque connue est reconnue. Vous aurez besoin d'une licence (ou d'un abonnement actif) pour utiliser cette fonction. Consultez AI Servers pour configurer Agent afin d'utiliser des serveurs AI externes.

Pour commencer, modifiez votre caméra et allez à l'onglet LPR. Choisissez votre serveur AI en haut. Le défaut est Internal, qui est l'IA intégrée d'Agent DVR. Si vous voulez utiliser un serveur AI, ajoutez-le dans Paramètres du serveur - Paramètres AI - Serveurs AI, puis sélectionnez-le ici.

Les détails suivants concernent la configuration d'Agent DVR avec son IA intégrée rapide.

• Mode: Sélectionnez quand vous souhaitez que l'IA traite les images de votre vidéo. Si vous sélectionnez Interval, Agent utilisera le champ Processing Rate ci-dessous pour analyser en continu votre flux vidéo.
• Configurer la superposition : Configurez le dessin des résultats en temps réel sur la vidéo en direct : activez la superposition, afficher les étiquettes et la confiance, définir la largeur de ligne et les couleurs, ou flouter les plaques d'immatriculation détectées. La superposition est idéale pour ajuster la limite de confiance.
• Utiliser le GPU : Cochez cette case pour utiliser votre GPU à la place du CPU. Notez que cela ne fonctionne actuellement que sur Windows ou macOS en raison de la prise en charge des pilotes GPU et de l'exécution. Linux revient actuellement au CPU.
• Device: Sélectionnez le dispositif sur lequel exécuter le modèle.
• Processing Rate: Ceci n'est utilisé que lorsque Mode est Interval - il contrôle la fréquence à laquelle les images sont envoyées au modèle. Entrez 1 pour 1 image par seconde, 20 pour 20 images par seconde ou 0,1 pour 1 image toutes les 10 secondes.
• Confidence: Ceci filtre les résultats du modèle. Ajustez cette valeur à la hausse pour réduire les faux positifs, mais notez que cela peut également manquer des objets.
• Check Corners: Consultez Checking Corners pour plus de détails.

Plaques d'immatriculation à chercher

• Plaques d'immatriculation : Entrez une liste de plaques séparées par des virgules ou une URL vers un fichier CSV contenant les plaques. Agent DVR génèrera des événements Plaque d'immatriculation reconnue et Plaque d'immatriculation non reconnue pour ces plaques, qui peuvent déclencher des actions.
• Intervalle de rechargement : Définissez la fréquence de rechargement de la liste des plaques à partir de l'URL.
• Normaliser : Ajustez les plaques couramment mal identifiées pour améliorer la correspondance.

Actions

LPR génère des événements IA : Plaque d'immatriculation reconnue et IA : Plaque d'immatriculation non reconnue à utiliser dans Actions.

Photos

Pour plus d'informations sur les photos, consultez Photos.

Le filtrage des alertes combine la détection de mouvement avec l'IA pour que vous ne soyez alerté que lorsque quelque chose d'important est détecté, comme une personne sur le porche, plutôt que des branches qui bougent ou des phares qui passent. C'est le moyen le plus efficace de réduire les fausses alarmes. Pour configurer le filtrage des alertes dans Agent DVR, suivez ces étapes :

• Configurez et activez un Détecteur de mouvement. Pour une utilisation minimale du CPU, utilisez le détecteur Simple. Assurez-vous qu'au moins une zone est définie pour couvrir la zone que vous souhaitez surveiller.
• Sur l'onglet Alertes, définissez le Mode sur Actions uniquement et activez les Alertes.
• Sur l'onglet Enregistrement, définissez le Mode sur Alertes (si vous souhaitez des enregistrements)
• Activez la Reconnaissance d'objets sur l'onglet Reconnaissance d'objets. Définissez le mode sur Mouvement détecté, sélectionnez un modèle, et cliquez sur Rechercher pour choisir les objets à détecter, comme Personne, Chien, Voiture, etc.
• Allez à Actions dans le menu des onglets et ajoutez une Action pour l'événement IA : Objet trouvé.

  Sélectionnez les zones pour spécifier où détecter les objets, comme différentes zones pour votre allée et la route. Par exemple, la sélection de la zone de l'allée déclenchera une alerte uniquement si une voiture y est détectée.

  Sous Tâches, cliquez sur Ajouter pour créer une tâche Alerte. Cliquez deux fois sur OK pour confirmer.

Agent DVR traitera la reconnaissance d'objets IA lors de la détection de mouvement. S'il détecte un objet spécifié dans une zone choisie, il déclenche une action pour lever une alerte. L'absence de sélection de zone déclenchera des alertes pour n'importe quelle zone.

Configurez les filtres d'alertes de manière similaire pour la Reconnaissance LPR, la Reconnaissance faciale, ou la Reconnaissance audio.

Pour une reconnaissance d'objets IA constante sans déclencheur de détection de mouvement, définissez le Mode sur Reconnaissance d'objets à Intervalle. Surveillez l'impact sur vos ressources matérielles et ajustez selon les besoins.

Vous pouvez configurer plusieurs actions pour différents objets dans diverses zones. Utilisez la balise {AI} dans les actions pour référencer l'objet détecté.

Si l'IA ne filtre pas efficacement vos enregistrements, veuillez prendre en compte les éléments suivants :

• Assurez-vous que le paramètre Find correspond à l'une des options disponibles.
• Vérifiez que l'interrupteur d'alerte principal en haut à gauche de l'Agent montre un cadenas fermé, indiquant des alertes actives.
• Confirmez que le mode d'enregistrement est réglé sur Alerte et non sur Détection.
• Assurez-vous que le mode d'alerte est réglé sur Actions uniquement.
• Essayez de réduire le niveau de confiance dans la Reconnaissance d'objets.
• Consultez /logs.html pour les messages d'erreur, indiquant éventuellement des problèmes de serveur ou de blocages réseau.
• Surveillez les performances du serveur d'IA et assurez-vous qu'il ne provoque pas de surcharge système ou de délais d'attente.
• Si l'IA détecte toutes les classes d'objets, cela peut indiquer des problèmes de GPU. Vérifiez les pilotes de GPU ou passez à un module d'IA basé sur le CPU.

Agent DVR utilise des serveurs IA (OpenAI / Claude / Gemini / LLMs locaux comme Ollama, LM Studio, vLLM, etc.) pour répondre à des questions lisibles par l'homme sur les images de vos caméras. Cela peut ensuite générer des événements, déclencher des alertes ou fonctionner comme un filtre sur les alertes de mouvement. Vous devrez compléter les paramètres dans Paramètres du serveur - Paramètres IA - Ask AI.

Vous pouvez vérifier les journaux sur /logs.html du serveur local pour voir quand les requêtes sont envoyées. Définissez Paramètres du serveur - Journalisation - Niveau de journalisation sur Info.

• Activé : Basculez pour activer ou désactiver le processus IA.
• Fournisseur : Choisissez le fournisseur IA que vous souhaitez utiliser pour traiter les images. Le fournisseur devra être configuré dans les paramètres du serveur - Paramètres IA. Si vous sélectionnez Défaut, le premier fournisseur configuré sera utilisé.
• Mode : Choisissez le déclencheur du processus IA. Déclenchez via l'API uniquement en définissant cette option sur Aucun et en appelant triggerAskAI
• Transmission du mouvement : Si le serveur IA est arrêté et filtre les alertes, cela permet aux alertes de passer sans filtrage.
• Utiliser l'URI de capture : Utilisez une image haute résolution de votre caméra au lieu de l'image du flux en direct actuelle.
• Mode de redimensionnement : Redimensionnez les images avant de les envoyer au serveur IA pour réduire la charge et améliorer les temps de réponse.
• Configurer la superposition : Configurez le dessin des résultats IA sur le flux vidéo en direct.
• Intervalle de requête : Définissez le délai minimum entre les requêtes du serveur.
• Mode détail : Choisissez Bas ou Haut pour le détail de l'image. Bas est moins coûteux que Haut et convient à la plupart des scénarios.
• Utiliser vidéo : Envoyez un court clip vidéo au lieu d'une image (Gemini uniquement). Définissez la Durée en secondes et cochez Inclure l'audio pour envoyer le son avec la vidéo.

Messages IA

• Message : Entrez votre question pour l'IA ici. Quelques exemples :
  • Si vous voyez du feu dans cette image, répondez avec FEU. Si vous voyez un chien assis sur un canapé, répondez avec CHIEN. Si la porte est ouverte, répondez avec PORTE. Si plusieurs conditions sont remplies, séparez-les avec une virgule
  • Si la lumière de la machine sur le banc est rouge, répondez avec ALERTE
  • Si une voiture de police est garée dans l'allée, répondez avec POLICE
  • S'il y a du courrier ou des colis sur le sol, répondez avec COURRIER
  • Si on dirait que quelqu'un s'est introduit dans ma maison, répondez avec EFFRACTION
• Trouver : Entrez les balises avec lesquelles vous avez demandé à l'IA de répondre. Par exemple FEU, CHIEN, PORTE
• Pas de répétitions : Ignorez les balises renvoyées lors du dernier appel à l'IA

Comme indiqué ci-dessus, vous pouvez demander que plusieurs conditions soient remplies dans le message et configurer des actions pour gérer chaque résultat.

Actions

Ask AI génère des événements IA : Ask AI Résultat positif à utiliser dans Actions.

Photos

Pour des informations sur les photos, voir photos. Notez que l'IA ne retourne pas encore de données spatiales sur la localisation des éléments dans l'image, donc le recadrage et la détection statique ne fonctionnent pas actuellement.

LPR (License Plate Recognition, également connu sous le nom ALPR/ANPR) utilise un serveur IA pour reconnaître et lire les plaques d'immatriculation des voitures dans vos flux vidéo. Il génère des événements, déclenche des alertes ou agit comme filtre sur les alertes de mouvement.

• Activé : Basculez pour activer ou désactiver le processus IA.
• Serveur IA : Choisissez parmi vos serveurs configurés ou utilisez l'option par défaut. Agent DVR supporte LPR via CodeProject.AI, PlateRecognizer.com, Gemini ou tout LLM de vision compatible OpenAI (comme vLLM, Ollama et LM Studio).
• Mode : Choisissez le déclencheur du processus IA. Déclenchez via API uniquement en définissant ceci sur None et en appelant triggerLPR.
• Utiliser Snapshot URI : Optez pour une image haute résolution de votre caméra au lieu de l'image du flux en direct actuel.
• Mode de redimensionnement : Redimensionnez les images avant de les envoyer au serveur IA pour réduire la charge et améliorer les temps de réponse.
• Configurer la superposition : Configurez le dessin des résultats IA sur le flux vidéo en direct.
• Intervalle de requête : Définissez le délai minimum entre les demandes du serveur pour réduire la charge.
• Confiance : Définissez le niveau de confiance minimum pour reconnaître une plaque d'immatriculation.
• Check Corners: Consultez Checking Corners pour plus de détails.
• Plaques d'immatriculation : Entrez une liste de plaques séparées par des virgules ou une URL vers un fichier CSV contenant les plaques. Agent DVR génèrera des événements Plaque d'immatriculation reconnue et Plaque d'immatriculation non reconnue pour ces plaques, qui peuvent déclencher des actions.
• Intervalle de rechargement : Définissez la fréquence de rechargement de la liste des plaques à partir de l'URL.
• Normaliser : Ajustez les plaques couramment mal identifiées pour améliorer la correspondance.
• Marque, modèle et couleur : Activez ceci uniquement si vous utilisez un plan payant sur PlateRecognizer.com qui supporte ces fonctionnalités. Ce n'est pas inclus dans le plan gratuit. Les détails seront inclus dans {AIJSON} dans Agent DVR Actions.

Actions

LPR génère des événements IA : Plaque d'immatriculation reconnue et IA : Plaque d'immatriculation non reconnue à utiliser dans Actions.

Photos

Pour plus d'informations sur les photos, consultez photos.

Utiliser ALPR-Database

Vous pouvez configurer une intégration avec ALPR-Database.com pour stocker vos plaques d'immatriculation. Consultez Agent DVR with ALPR-Database pour les instructions.

La reconnaissance faciale utilise un serveur d'IA (recommandé : CodeProject.AI) pour reconnaître des visages spécifiques dans les flux vidéo. Elle peut générer des événements, déclencher des alertes, ou agir comme un filtre sur les alertes de mouvement. Les visages peuvent être ajoutés, modifiés ou supprimés à l'aide de votre caméra ou en chargeant des images. Consultez Modifier les visages dans cet onglet pour plus d'informations.

• Activé : Basculez pour activer ou désactiver le processus IA.
• Serveur d'IA : Sélectionnez parmi vos serveurs configurés, ou utilisez l'option par défaut.
• Mode : Choisissez le déclencheur du processus d'IA. Déclenchez via l'API uniquement en réglant ce paramètre sur Aucun et en appelant triggerFace
• Utiliser Snapshot URI : Optez pour une image haute résolution de votre caméra au lieu de l'image du flux en direct actuel.
• Mode de redimensionnement : Redimensionnez les images avant de les envoyer au serveur IA pour réduire la charge et améliorer les temps de réponse.
• Configurer la superposition : Configurez le dessin des résultats IA sur le flux vidéo en direct.
• Intervalle de requête : Définissez le délai minimum entre les demandes du serveur pour réduire la charge.
• Confiance : Définissez le niveau de confiance minimum pour reconnaître un visage.
• Check Corners: Consultez Checking Corners pour plus de détails.
• Modifier les visages : Chargez des images sur la base de données du serveur pour la reconnaissance. Assurez-vous qu'un seul visage est visible et clairement défini dans chaque image.

Actions

La reconnaissance faciale génère les événements IA : Visage reconnu et IA : Visage non reconnu à utiliser dans les Actions.

Photos

Pour plus d'informations sur les photos, consultez photos.

Pour modifier la langue utilisée pour les étiquettes et le balisage dans les superpositions d'image, allez au Menu Serveur - Paramètres - Général - Langue par défaut.

Agent DVR génère des événements via des processus IA, qui peuvent déclencher des Actions. Par exemple, la Reconnaissance d'objets génère les événements « Object Found » et « Object Not Found ». Chaque système IA dans Agent DVR produit des événements uniques.

Ces événements peuvent déclencher diverses actions, comme lever des alertes, appeler des URLs avec les étiquettes d'objets, exécuter des programmes ou publier des messages vers des serveurs MQTT. Utilisez les balises {AI} pour les étiquettes ou {AIJSON} pour la réponse JSON complète du serveur IA dans les actions.