कृत्रिम बुद्धि: विन्यास

Agent DVR लाइव रियल-टाइम ऑब्जेक्ट रिकग्निशन को AI मॉडल फ़ाइलों (.onnx) का उपयोग करके समर्थन करता है। यह स्थानीय AI ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आपके स्वयं के हार्डवेयर पर पूरी तरह से चलता है (कोई क्लाउड सेवा आवश्यक नहीं है), इसलिए आप केवल तभी अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं जब कोई महत्वपूर्ण चीज़ दिखाई दे, जैसे कोई व्यक्ति या कार, हर बार पेड़ की गति के बजाय। इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको एक लाइसेंस (या सक्रिय सदस्यता) की आवश्यकता होगी। Agent को बाहरी AI सर्वर का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करने के लिए AI सर्वर देखें।

शुरुआत करने के लिए, अपने कैमरे को संपादित करें और ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टैब पर जाएँ। शीर्ष पर अपना AI सर्वर चुनें। डिफ़ॉल्ट आंतरिक है, जो Agent DVR का निर्मित-में AI है। यदि आप किसी AI सर्वर का उपयोग करना चाहते हैं, तो इसे सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स - AI सर्वर में जोड़ें और फिर इसे यहाँ चुनें।

निम्नलिखित विवरण Agent DVR को अपने तेज़ निर्मित-में AI के साथ कॉन्फ़िगर करने के लिए हैं। आप किसी भी अन्य मॉडल को भी जोड़ सकते हैं जो आप पसंद करते हैं, उदाहरण के लिए Ultralytics YOLO मॉडल।

• मॉडल: वह AI मॉडल चुनें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं। Agent आवश्यकतानुसार निर्मित-में मॉडल को स्वचालित रूप से डाउनलोड करेगा। छोटा मॉडल कम-अंत हार्डवेयर या बहुत सारे कैमरों के लिए अच्छा है। मध्यम मॉडल बेहतर सटीकता के लिए अच्छा है लेकिन अधिक प्रोसेसिंग शक्ति का उपयोग करता है।
• मोड: चुनें कि आप कब AI को अपने वीडियो से फ़्रेम प्रोसेस करना चाहते हैं। यदि आप अंतराल चुनते हैं, तो Agent आपके वीडियो फ़ीड को लगातार विश्लेषण करने के लिए नीचे दिए गए प्रोसेसिंग दर फ़ील्ड का उपयोग करेगा।
• ओवरले कॉन्फ़िगर करें: लाइव वीडियो पर रियल-टाइम परिणाम तैयार करने के लिए सेट अप करें: ओवरले सक्षम करें, लेबल और विश्वास दिखाएँ, लाइन की चौड़ाई और रंग सेट करें, या मान्यता प्राप्त वस्तुओं को धुंधला करें (उदाहरण के लिए, लोग)। ओवरले विश्वास सीमा को ट्यून करने के लिए उत्तम है।
• GPU का उपयोग करें: CPU के बजाय अपने GPU का उपयोग करने के लिए इसे चेक करें।
• डिवाइस: मॉडल को चलाने के लिए डिवाइस चुनें।
• प्रोसेसिंग दर: यह केवल तब उपयोग की जाती है जब मोड अंतराल है - यह उस दर को नियंत्रित करता है जिस पर फ़्रेम मॉडल को भेजे जाते हैं। 1 प्रति सेकंड के लिए 1 दर्ज करें, 20 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए 20 दर्ज करें या हर 10 सेकंड में 1 फ़्रेम के लिए 0.1 दर्ज करें।
• विश्वास: यह मॉडल से परिणामों को फ़िल्टर करता है। झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए इसे अधिक समायोजित करें, लेकिन ध्यान दें कि यह ऑब्जेक्ट भी मिस कर सकता है।
• कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच करना देखें।
• खोजें: AI को डिटेक्ट करने के लिए वस्तुओं को निर्दिष्ट करें। यहाँ विकल्पों की सूची मॉडल कॉन्फ़िगरेशन से आती है।
• स्थिर वस्तुएँ: उन वस्तुओं को फ़िल्टर करने के लिए चुनें जो गतिमान नहीं हैं। स्थिर वस्तुओं को अनदेखा करें समान स्थिति में बार-बार डिटेक्ट की गई वस्तुओं को अनदेखा करता है (जैसे पार्क की गई कारें); वे पहली बार दिखाई देने पर भी अलर्ट करते हैं। केवल गति केवल उन वस्तुओं की रिपोर्ट करता है जहाँ मोशन डिटेक्टर वर्तमान में गति देखता है, इसलिए स्थिर वस्तुएँ कभी अलर्ट नहीं करती (ONVIF, Reolink, Hikvision या MQTT जैसे कैमरा-साइड डिटेक्टर के साथ कोई प्रभाव नहीं)।
• मूवमेंट टॉलरेंस: स्थिर वस्तुओं की जांच करते समय डिटेक्शन के बीच अनुमत मूवमेंट। कम मान शायद ही कभी मेल खाते हैं; उच्च मान अधिक दबाते हैं। अनुशंसित: 40-60।
• फीडबैक से सीखें: Agent को आपसे सीखने दें। इसे सक्षम करने के साथ आप अलर्ट दर्शक में डिटेक्शन की पुष्टि या अस्वीकृति कर सकते हैं और Agent इस कैमरे पर समान झूठे अलर्ट को दबाने के लिए सीखेगा। फीडबैक से सीखना देखें।

कस्टम मॉडल

AI में अपने स्वयं के मॉडल जोड़ने के लिए, मॉडल फ़ाइल (.onnx) को Agent के मॉडल फ़ोल्डर में कॉपी करें और मॉडल जोड़ना देखें।

कार्रवाइयाँ

ऑब्जेक्ट रिकग्निशन कार्रवाइयों में उपयोग के लिए AI: ऑब्जेक्ट मिला और AI: ऑब्जेक्ट नहीं मिला इवेंट बनाता है।

फ़ोटो

फ़ोटो पर जानकारी के लिए, फ़ोटो देखें।

Agent DVR आपकी प्रतिक्रिया से सीख सकता है गलत अलर्ट्स को कम करने के लिए, कैमरे दर कैमरे। जब कोई डिटेक्शन गलत हो जाता है - रात में एक झाड़ी जो किसी व्यक्ति जैसी दिखती है, एक झंडा जिसे एआई लगातार पक्षी कह रहा है - आप Agent को बता सकते हैं और यह भविष्य में उस कैमरे पर समान डिटेक्शन को दबाना सीखेगा। सब कुछ 100% स्थानीय रूप से चलता है: कोई भी छवियाँ या डेटा कभी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाती, और डिटेक्शन मॉडल स्वयं कभी संशोधित नहीं होता, इसलिए यह हमेशा उपयोग करने के लिए सुरक्षित है और रीसेट करना आसान है।

सक्षम करना

अपने कैमरे को संपादित करें, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टैब पर जाएँ और फीडबैक से सीखें को चालू करें। Agent पहली बार जब इसकी आवश्यकता हो तो स्वचालित रूप से एक छोटा एम्बेडिंग मॉडल डाउनलोड करेगा।

प्रतिक्रिया देना

प्रतिक्रिया सक्षम होने पर, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन द्वारा उत्पन्न अलर्ट्स अलर्ट छवि के साथ-साथ डिटेक्शन परिणाम संग्रहीत करते हैं। अलर्ट्स पैनल में एक अलर्ट खोलें और आप प्रत्येक डिटेक्शन पर "क्या हमने यह सही किया?" प्रॉम्ट के साथ खींचे हुए बॉक्स देखेंगे:

• सही: डिटेक्शन की पुष्टि करता है। पुष्टि किए गए उदाहरण समान डिटेक्शन को कभी दबाए जाने से बचाते हैं।
• गलत: डिटेक्शन को अस्वीकार करता है। Agent उस कैमरे और ऑब्जेक्ट प्रकार के लिए अस्वीकृत डिटेक्शन की उपस्थिति सीखता है। समान दिखने वाले डिटेक्शन के कुछ अस्वीकार करने के बाद (कम से कम 3), Agent स्वचालित रूप से मिलान करने वाले गलत अलर्ट्स को दबाना शुरू कर देता है।

आप किसी भी समय फिर से बटन क्लिक करके निर्णय को बदल या हटा सकते हैं।

"क्या हमने यह सही किया?" पैनल संक्षिप्त हो जाता है - प्रॉम्ट्स और डिटेक्शन ओवरले को छिपाने या दिखाने के लिए इसके शीर्षक पर क्लिक करें। Agent आपकी पसंद को याद रखता है (प्रति ब्राउज़र), इसलिए एक बार जब आप कैमरे के प्रदर्शन से संतुष्ट हों तो आप पैनल को संक्षिप्त कर सकते हैं और केवल साफ़ अलर्ट छवियाँ देख सकते हैं। पैनल को संक्षिप्त करना कभी भी सीखना बंद नहीं करता - दमन काम करता रहता है। पूरी तरह से सीखना बंद करने के लिए, इसके बजाय कैमरे पर फीडबैक से सीखें को बंद करें (ध्यान दें कि यह दमन को भी बंद कर देता है)।

दबाए गए अलर्ट्स

दमन जानबूझकर रूढ़िवादी है - एक डिटेक्शन केवल तभी दबाया जाता है जब यह स्पष्ट रूप से आपके अस्वीकृत उदाहरणों से मेल खाता है और किसी भी पुष्टि किए गए से मेल नहीं खाता। जब Agent ऐसे अलर्ट को दबाता है जो अन्यथा हो सकता था, तो वह इसके बजाय एक दबाया गया अलर्ट संग्रहीत करता है ताकि कुछ भी चुप्पी से गायब न हो। अलर्ट्स पैनल हेडर में आइकन पर क्लिक करें उन्हें दिखाने या छिपाने के लिए (आइकन केवल तभी दिखाई देता है जब दबाए गए अलर्ट्स मौजूद हों; वे अलग से रखे जाते हैं और आपके सामान्य अलर्ट्स के विरुद्ध नहीं गिने जाते)।

यदि Agent ने कुछ ऐसा दबा दिया जो उसे नहीं करना चाहिए था, तो दबाए गए अलर्ट को खोलें और डिटेक्शन को सही के रूप में चिह्नित करें - यह तुरंत समान डिटेक्शन के लिए दमन को उठाता है।

यह कैसे काम करता है

Agent प्रत्येक डिटेक्शन का एक कॉम्पैक्ट गणितीय "फिंगरप्रिंट" बनाने के लिए एक सामान्य-उद्देश्य दृष्टि मॉडल का उपयोग करता है। आपके निर्णय कैमरे और ऑब्जेक्ट प्रकार के अनुसार पुष्टि किए गए या अस्वीकृत उदाहरणों के रूप में ये फिंगरप्रिंट्स संग्रहीत करते हैं। भविष्य की डिटेक्शन समानता द्वारा आपके उदाहरणों से तुलना की जाती है - फेशियल रिकग्निशन द्वारा उपयोग किए गए समान दृष्टिकोण। आपका चुना हुआ डिटेक्शन मॉडल और इसकी कक्षाएँ अछूती हैं।

रीसेट करना

कैमरे ने जो कुछ सीखा है उसे हटाने के लिए, कैमरे के ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टैब पर लर्निंग साफ़ करें पर क्लिक करें और पुष्टि करें - दबाए गए अलर्ट्स फिर से अलर्ट करना शुरू कर देंगे। सीखी गई प्रतिक्रिया Agent के XML फ़ोल्डर में FeedbackDB.json में संग्रहीत है; clearfeedback API कमांड भी उपलब्ध है (वैकल्पिक रूप से cameraid और label पैरामीटर्स के साथ)। सीखी गई प्रतिक्रिया (और सीखे गए चेहरे) सर्वर कॉन्फ़िगरेशन निर्यात/आयात में शामिल हैं, इसलिए आपकी प्रशिक्षण आपकी सेटिंग्स के साथ एक नई कंप्यूटर पर जाती है।

कैमरों के बीच लर्निंग कॉपी करना

आप सेटिंग्स कॉपी करें के साथ अन्य कैमरों को एक कैमरे की सीखी गई प्रतिक्रिया कॉपी कर सकते हैं - अनुभाग सूची में लर्निंग (ऑब्जेक्ट रिकग्निशन के अंतर्गत) को टिक करें। यह लक्ष्य कैमरों की सीखी गई प्रतिक्रिया को स्रोत की एक प्रति से बदल देता है। यह उन कैमरों के लिए सबसे उपयोगी है जो एक ही या समान दृश्य को कवर करते हैं - सीखे गए उदाहरण उपस्थिति-आधारित हैं, इसलिए एक कैमरे पर झाड़ी के बारे में प्रतिक्रिया केवल एक अन्य कैमरे को सहायता करती है जो उस झाड़ी जैसी कुछ देख सकता है।

Agent DVR ONNX मॉडल फ़ाइलों को ऑब्जेक्ट रिकग्निशन के लिए समर्थित करता है। आप पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड कर सकते हैं और कुछ चरणों में उन्हें ONNX प्रारूप में परिवर्तित कर सकते हैं।

नीचे दिया गया उदाहरण Ultralytics के माध्यम से YOLO26s मॉडल का उपयोग करता है। YOLO26s एक छोटा, सामान्य-उद्देश्य वाला मॉडल है जिसमें गति/सटीकता का अच्छा संतुलन है।

पूर्वापेक्षाएं

• Python 3.10 या नया संस्करण
• PATH में उपलब्ध pip
• इंटरनेट कनेक्शन
• ~1-2 GB खाली डिस्क स्पेस

चरण 1 - Ultralytics को इंस्टॉल करें

pip install ultralytics

चरण 2 - YOLO26s मॉडल डाउनलोड करें

Ultralytics पहली बार उपयोग किए जाने पर पूर्व-प्रशिक्षित वज़न को स्वचालित रूप से डाउनलोड करता है:

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

चरण 3 - ONNX में परिवर्तित करें

डाउनलोड होने के बाद, मॉडल को ONNX प्रारूप में निर्यात करें:

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

Python विकल्प

from ultralytics import YOLO

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

चरण 4 - ONNX फ़ाइल खोजें

निर्यात की गई yolo26s.onnx फ़ाइल आपकी कार्यशील डायरेक्टरी में या

runs/export

चरण 5 - Agent DVR को कॉपी करें

ONNX फ़ाइल को अपने Agent DVR ONNX मॉडल फ़ोल्डर में (Agent सर्वर पर) ले जाएं, उदाहरण के लिए:

Agent\Media\Models\ONNX\

चरण 6 - Agent DVR में मॉडल जोड़ें

1. सर्वर सेटिंग्स > AI सेटिंग्स > AI मॉडल्स पर जाएं।
2. ऑब्जेक्ट रिकग्निशन पर क्लिक करें और एक नया मॉडल जोड़ें।
3. एक नाम दर्ज करें, उदाहरण के लिए yolo26s, और ड्रॉपडाउन में .onnx फ़ाइल चुनें।
4. शेष विकल्प को उनके डिफ़ॉल्ट पर छोड़ें और ठीक है पर क्लिक करें।
5. अपने कैमरे को संपादित करें, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टैब खोलें, सर्वर को आंतरिक पर सेट करें, और अपना नया मॉडल चुनें।

Agent DVR लाइव रियल-टाइम फेस रिकग्निशन को AI का उपयोग करके समर्थन करता है, जो आपके स्वयं के हार्डवेयर पर स्थानीय रूप से चलता है। इसका उपयोग यह जानने के लिए करें कि दरवाजे पर कौन है और मान्यता प्राप्त तथा अज्ञात चेहरों के लिए विभिन्न कार्रवाइयाँ ट्रिगर करें। इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको एक लाइसेंस (या सक्रिय सदस्यता) की आवश्यकता होगी। बाहरी AI सर्वर का उपयोग करने के लिए Agent को कॉन्फ़िगर करने के लिए AI सर्वर देखें।

शुरुआत करने के लिए, अपने कैमरे को संपादित करें और फेस रिकग्निशन टैब पर जाएँ। शीर्ष पर अपना AI सर्वर चुनें। डिफ़ॉल्ट आंतरिक है, जो Agent DVR का अंतर्निहित AI है। यदि आप एक AI सर्वर का उपयोग करना चाहते हैं, तो इसे सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स - AI सर्वर में जोड़ें और फिर इसे यहाँ चुनें।

निम्नलिखित विवरण Agent DVR को इसके तेज़ अंतर्निहित AI के साथ कॉन्फ़िगर करने के लिए हैं।

• मोड: चुनें कि आप कब AI को अपने वीडियो से फ़्रेम प्रोसेस करना चाहते हैं। यदि आप अंतराल चुनते हैं, तो Agent आपके वीडियो फ़ीड को लगातार विश्लेषण करने के लिए नीचे दिए गए प्रोसेसिंग दर फ़ील्ड का उपयोग करेगा।
• ओवरले कॉन्फ़िगर करें: लाइव वीडियो पर रियल-टाइम परिणामों को ड्रा करने के लिए सेट अप करें: ओवरले सक्षम करें, लेबल और विश्वास दिखाएँ, लाइन की चौड़ाई और रंग सेट करें, या चेहरों को धुंधला करें। ओवरले विश्वास सीमा को ट्यून करने के लिए बहुत अच्छा है।
• GPU का उपयोग करें: CPU के बजाय अपने GPU का उपयोग करने के लिए इसे चेक करें।
• डिवाइस: मॉडल को चलाने के लिए डिवाइस चुनें।
• प्रोसेसिंग दर: यह केवल तब उपयोग की जाती है जब मोड अंतराल है - यह उस दर को नियंत्रित करता है जिस पर फ़्रेम मॉडल को भेजे जाते हैं। 1 प्रति सेकंड के लिए 1 दर्ज करें, 20 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए 20 दर्ज करें या हर 10 सेकंड में 1 फ़्रेम के लिए 0.1 दर्ज करें।
• विश्वास: यह मॉडल से परिणामों को फ़िल्टर करता है। गलत सकारात्मकता को कम करने के लिए इसे अधिक समायोजित करें, लेकिन ध्यान दें कि यह लोगों को याद भी कर सकता है।
• कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच करना देखें।

आप सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स - AI मॉडल - फेस रिकग्निशन में Agent जो फेस रिकग्निशन मॉडल उपयोग करता है उसे चुन सकते हैं।

पहचाने जाने वाले चेहरे

चेहरे एडिट करें पर क्लिक करें ताकि आप जिन लोगों को पहचानना चाहते हैं उनकी फ़ोटो अपलोड कर सकें। परिणामों में सुधार करने के लिए आप एक ही व्यक्ति की कई फ़ोटो अपलोड कर सकते हैं। आप अपने फ़ाइल सिस्टम से छवियाँ अपलोड कर सकते हैं या फ़ोटो कैप्चर करने के लिए निर्मित वेबकैम का उपयोग कर सकते हैं (SSL या localhost की आवश्यकता है)।

कार्रवाइयाँ

फेस रिकग्निशन AI: चेहरा पहचाना गया और AI: चेहरा नहीं पहचाना गया इवेंट उत्पन्न करता है जिनका उपयोग कार्रवाइयों में किया जा सकता है।

फ़ोटो

फ़ोटो पर जानकारी के लिए, फ़ोटो देखें।

Agent DVR रियल-टाइम लाइसेंस प्लेट पहचान को समर्थित करता है, जो आपके अपने हार्डवेयर पर स्थानीय रूप से चलता है। इसका उपयोग ड्राइववे या कार पार्क में प्रवेश करने वाले प्रत्येक वाहन को लॉग करने और कार्रवाइयों को ट्रिगर करने के लिए करें, जैसे कि जब कोई ज्ञात प्लेट पहचानी जाती है तो गेट खोलना। इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको एक लाइसेंस (या सक्रिय सदस्यता) की आवश्यकता होगी। Agent को बाहरी AI सर्वर का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करने के लिए AI सर्वर देखें।

शुरुआत करने के लिए, अपना कैमरा संपादित करें और LPR टैब पर जाएँ। शीर्ष पर अपना AI सर्वर चुनें। डिफ़ॉल्ट आंतरिक है, जो Agent DVR का अंतर्निहित AI है। यदि आप AI सर्वर का उपयोग करना चाहते हैं, तो इसे सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स - AI सर्वर में जोड़ें और फिर इसे यहाँ चुनें।

निम्नलिखित विवरण Agent DVR को इसके तेज़ अंतर्निहित AI के साथ कॉन्फ़िगर करने के लिए हैं।

• मोड: चुनें कि आप कब AI को अपने वीडियो से फ़्रेम प्रोसेस करना चाहते हैं। यदि आप अंतराल चुनते हैं, तो Agent आपके वीडियो फ़ीड को लगातार विश्लेषण करने के लिए नीचे दिए गए प्रोसेसिंग दर फ़ील्ड का उपयोग करेगा।
• ओवरले कॉन्फ़िगर करें: लाइव वीडियो पर रियल-टाइम परिणामों को ड्राइंग करने के लिए सेट करें: ओवरले सक्षम करें, लेबल और विश्वास दिखाएं, लाइन की चौड़ाई और रंग सेट करें, या डिटेक्ट किए गए लाइसेंस प्लेट को धुंधला करें। ओवरले विश्वास सीमा को ट्यूनिंग करने के लिए बहुत अच्छा है।
• GPU का उपयोग करें: CPU के बजाय अपना GPU उपयोग करने के लिए इसे चेक करें। ध्यान दें कि यह वर्तमान में GPU ड्राइवर और रनटाइम समर्थन के कारण केवल Windows या macOS पर काम करता है। Linux वर्तमान में CPU पर वापस आ जाता है।
• डिवाइस: मॉडल को चलाने के लिए डिवाइस चुनें।
• प्रोसेसिंग दर: यह केवल तब उपयोग की जाती है जब मोड अंतराल है - यह उस दर को नियंत्रित करता है जिस पर फ़्रेम मॉडल को भेजे जाते हैं। 1 प्रति सेकंड के लिए 1 दर्ज करें, 20 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए 20 दर्ज करें या हर 10 सेकंड में 1 फ़्रेम के लिए 0.1 दर्ज करें।
• विश्वास: यह मॉडल से परिणामों को फ़िल्टर करता है। झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए इसे अधिक समायोजित करें, लेकिन ध्यान दें कि यह ऑब्जेक्ट भी मिस कर सकता है।
• कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच करना देखें।

खोजने के लिए लाइसेंस प्लेट

• लाइसेंस प्लेट: प्लेट की अल्पविराम-पृथक सूची या प्लेट युक्त CSV फ़ाइल का URL दर्ज करें। Agent DVR इन प्लेटों के लिए AI: लाइसेंस प्लेट पहचानी गई और AI: लाइसेंस प्लेट नहीं पहचानी गई इवेंट उत्पन्न करेगा, जो कार्रवाइयों को ट्रिगर कर सकते हैं।
• रीलोड अंतराल: URL से प्लेट सूची को रीलोड करने की आवृत्ति सेट करें।
• नॉर्मलाइज़ करें: मिलान में सुधार के लिए सामान्यतः गलत पहचानी गई प्लेटों को समायोजित करें।

कार्रवाइयाँ

LPR AI: लाइसेंस प्लेट पहचानी गई और AI: लाइसेंस प्लेट नहीं पहचानी गई इवेंट कार्रवाइयों में उपयोग के लिए उत्पन्न करता है।

फ़ोटो

फ़ोटो पर जानकारी के लिए, फ़ोटो देखें।

अलर्ट फिल्टरिंग मोशन डिटेक्शन को AI के साथ जोड़ता है ताकि आप केवल तब अलर्ट प्राप्त करें जब कोई महत्वपूर्ण चीज़ डिटेक्ट हो, जैसे दरवाज़े पर कोई व्यक्ति, न कि हिलती शाखाएँ या गुज़रती रोशनी। यह गलत अलार्मों को कम करने का सबसे प्रभावी तरीका है। Agent DVR में अलर्ट फिल्टरिंग सेट अप करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

• मोशन डिटेक्टर को कॉन्फ़िगर करें और सक्षम करें। न्यूनतम CPU उपयोग के लिए, सरल डिटेक्टर का उपयोग करें। सुनिश्चित करें कि कम से कम एक ज़ोन परिभाषित है जो आप जो क्षेत्र निगरानी करना चाहते हैं उसे कवर करता है।
• अलर्ट्स टैब पर, मोड को केवल एक्शन में सेट करें और अलर्ट्स को सक्षम करें।
• रिकॉर्डिंग टैब पर, मोड को अलर्ट्स में सेट करें (यदि आप रिकॉर्डिंग चाहते हैं)
• ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टैब पर ऑब्जेक्ट रिकग्निशन सक्षम करें। मोड को मोशन का पता चला पर सेट करें, एक मॉडल चुनें, और डिटेक्शन के लिए वस्तुओं को चुनने के लिए खोजें पर क्लिक करें, जैसे व्यक्ति, कुत्ता, कार, आदि।
• टैब मेनू में कार्रवाइयाँ पर जाएँ और इवेंट AI: ऑब्जेक्ट मिला के लिए एक कार्रवाई जोड़ें।

  उन ज़ोन्स को चुनें जहाँ ऑब्जेक्ट डिटेक्ट करने हैं, जैसे आपकी ड्राइववे और सड़क के लिए विभिन्न ज़ोन। उदाहरण के लिए, ड्राइववे ज़ोन का चयन करने से केवल तभी अलर्ट ट्रिगर होगा जब वहाँ कार डिटेक्ट हो।

  कार्यों के अंतर्गत, जोड़ें पर क्लिक करके एक अलर्ट कार्य बनाएँ। पुष्टि करने के लिए दो बार ठीक है पर क्लिक करें।

Agent DVR मोशन डिटेक्शन पर AI ऑब्जेक्ट रिकग्निशन को प्रोसेस करेगा। यदि यह किसी चुने हुए ज़ोन में निर्दिष्ट ऑब्जेक्ट डिटेक्ट करता है, तो यह अलर्ट उठाने के लिए एक कार्रवाई को ट्रिगर करेगा। ज़ोन चयन की अनुपस्थिति किसी भी ज़ोन के लिए अलर्ट को ट्रिगर करेगी।

LPR रिकग्निशन, फेस रिकग्निशन, या ऑडियो रिकग्निशन के लिए समान रूप से अलर्ट फ़िल्टर सेट अप करें।

मोशन डिटेक्शन ट्रिगर के बिना निरंतर AI ऑब्जेक्ट रिकग्निशन के लिए, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन पर मोड को अंतराल में सेट करें। अपने हार्डवेयर संसाधनों पर प्रभाव की निगरानी करें और आवश्यकतानुसार समायोजित करें।

आप विभिन्न ज़ोन्स में विभिन्न ऑब्जेक्ट्स के लिए कई कार्रवाइयाँ कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। कार्रवाइयों में डिटेक्ट किए गए ऑब्जेक्ट को संदर्भित करने के लिए {AI} टैग का उपयोग करें।

यदि AI प्रभावी रूप से आपकी रिकॉर्डिंग को फ़िल्टर नहीं कर रहा है, तो निम्नलिखित पर विचार करें:

• खोजें सेटिंग उपलब्ध विकल्पों में से किसी एक से मेल खाती है यह सुनिश्चित करें।
• Agent DVR के ऊपर बाईं ओर मास्टर अलर्ट स्विच की पुष्टि करें कि यह एक बंद ताला दिखाता है, जो सक्रिय अलर्ट्स को इंगित करता है।
• पुष्टि करें कि रिकॉर्डिंग मोड अलर्ट पर सेट है और डिटेक्ट पर नहीं।
• अलर्ट मोड केवल एक्शन पर सेट है यह सुनिश्चित करें।
• ऑब्जेक्ट रिकग्निशन के तहत विश्वास स्तर को कम करने का प्रयास करें।
• त्रुटि संदेशों के लिए /logs.html जाँचें, संभवतः सर्वर समस्याओं या नेटवर्क ब्लॉक को इंगित करते हुए।
• AI सर्वर के प्रदर्शन की निगरानी करें और सुनिश्चित करें कि यह सिस्टम ओवरलोड या टाइमआउट का कारण नहीं बन रहा है।
• यदि AI सभी ऑब्जेक्ट क्लास को डिटेक्ट करता है, तो यह GPU समस्याओं को इंगित कर सकता है। GPU ड्राइवरों की जाँच करें या CPU-आधारित AI मॉड्यूल पर स्विच करें।

Agent DVR AI सर्वर (OpenAI/ Claude/ Gemini/ स्थानीय LLM जैसे Ollama, LM Studio, vLLM आदि) का उपयोग आपके कैमरों की छवियों के बारे में मानव-पठनीय प्रश्नों का उत्तर देने के लिए करता है। यह तब घटनाएँ उत्पन्न कर सकता है, सतर्कताएँ बढ़ा सकता है, या मोशन सतर्कताओं पर फ़िल्टर के रूप में कार्य कर सकता है। आपको सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स - Ask AI में सेटिंग्स पूरी करनी होगी।

आप स्थानीय सर्वर पर /logs.html पर लॉग की जांच कर सकते हैं यह देखने के लिए कि कब अनुरोध भेजे गए हैं। सर्वर सेटिंग्स - लॉगिंग - लॉग स्तर को सूचना पर सेट करें।

• सक्षम: AI प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें।
• प्रदाता: चुनें कि आप छवियों को संसाधित करने के लिए किस AI प्रदाता का उपयोग करना चाहते हैं। प्रदाता को सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स में कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता होगी। यदि आप डिफ़ॉल्ट का चयन करते हैं तो पहला कॉन्फ़िगर किया गया प्रदाता उपयोग किया जाएगा।
• मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें। इसे None पर सेट करके और triggerAskAI को कॉल करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें।
• मोशन पास-थ्रू: यदि AI सर्वर बंद है और सतर्कताएँ फ़िल्टर कर रहा है, तो यह सतर्कताओं को बिना फ़िल्टरिंग के गुजरने देता है।
• स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव जलधारा फ़्रेम के बजाय अपने कैमरे से एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ़्रेम का उपयोग करें।
• रीसाइज मोड: लोड को कम करने और प्रतिक्रिया समय में सुधार करने के लिए उन्हें AI सर्वर को भेजने से पहले छवियों को रीसाइज करें।
• ओवरले कॉन्फ़िगर करें: लाइव वीडियो जलधारा पर AI परिणामों को खींचने के लिए सेट करें।
• अनुरोध अंतराल: सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें।
• डिटेल मोड: कम या उच्च छवि विवरण चुनें। कम का उपयोग उच्च की तुलना में सस्ता है और अधिकांश परिस्थितियों के लिए ठीक है।
• वीडियो का उपयोग करें: एक छवि के बजाय एक संक्षिप्त वीडियो क्लिप भेजें (केवल Gemini)। अवधि को सेकंड में सेट करें और वीडियो के साथ ध्वनि भेजने के लिए ऑडियो शामिल करें को जांचें।

AI मैसेजिंग

• संदेश: यहाँ AI के लिए अपना प्रश्न दर्ज करें। कुछ उदाहरण:
  • यदि आप इस छवि में आग देखते हैं तो FIRE के साथ प्रतिक्रिया दें। यदि आप एक कुत्ते को सोफे पर बैठा देखते हैं, तो DOG के साथ प्रतिक्रिया दें। यदि दरवाजा खुला है तो DOOR के साथ प्रतिक्रिया दें। यदि कई शर्तें पूरी होती हैं तो उन्हें कॉमा से अलग करें
  • यदि बेंच पर मशीन पर प्रकाश लाल है तो ALERT के साथ प्रतिक्रिया दें
  • यदि एक पुलिस कार ड्राइववे में खड़ी है तो POLICE के साथ प्रतिक्रिया दें
  • यदि फर्श पर कोई मेल या पैकेज है तो MAIL के साथ प्रतिक्रिया दें
  • यदि ऐसा लगता है कि किसी ने मेरे घर में प्रवेश किया है तो BREAKIN के साथ प्रतिक्रिया दें
• खोजें: वह टैग दर्ज करें जिसके साथ आपने AI को प्रतिक्रिया करने के लिए निर्देश दिया है। उदाहरण के लिए FIRE, DOG, DOOR
• दोहराव न करें: पिछली AI कॉल में लौटाए गए टैग को अनदेखा करें

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, आप संदेश में कई शर्तें पूछ सकते हैं और प्रत्येक परिणाम को संभालने के लिए कार्रवाइयाँ सेट कर सकते हैं।

कार्रवाइयाँ

Ask AI कार्रवाइयों में उपयोग के लिए AI: Ask AI सकारात्मक परिणाम घटनाएँ उत्पन्न करता है।

फ़ोटो

फ़ोटो पर जानकारी के लिए, फ़ोटो देखें। ध्यान दें कि AI अभी तक छवि में चीजों के स्थान के बारे में कोई स्थानीय डेटा नहीं लौटाता है इसलिए क्रॉप और स्थिर पहचान वर्तमान में काम नहीं कर रहे हैं।

LPR (लाइसेंस प्लेट पहचान, जिसे ALPR/ANPR के रूप में भी जाना जाता है) एक AI सर्वर का उपयोग करता है जो आपके वीडियो जलधारा में कारों से लाइसेंस प्लेट को पहचानता और पढ़ता है। यह घटनाएं उत्पन्न करता है, अलर्ट उठाता है, या मोशन अलर्ट पर फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है।

• सक्षम: AI प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें।
• AI सर्वर: अपने कॉन्फ़िगर किए गए सर्वर से चुनें या डिफ़ॉल्ट विकल्प का उपयोग करें। Agent DVR CodeProject.AI, PlateRecognizer.com, Gemini या किसी OpenAI संगत विजन LLM (जैसे vLLM, Ollama और LM Studio) के माध्यम से LPR का समर्थन करता है।
• मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें। इसे कोई नहीं पर सेट करके और triggerLPR को कॉल करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें।
• स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव जलधारा फ्रेम के बजाय अपने कैमरे से एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ्रेम चुनें।
• रीसाइज मोड: लोड को कम करने और प्रतिक्रिया समय में सुधार करने के लिए उन्हें AI सर्वर को भेजने से पहले छवियों को रीसाइज करें।
• ओवरले कॉन्फ़िगर करें: लाइव वीडियो जलधारा पर AI परिणामों को खींचने के लिए सेट करें।
• अनुरोध अंतराल: भार कम करने के लिए सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें।
• विश्वास: लाइसेंस प्लेट को पहचानने के लिए न्यूनतम विश्वास स्तर परिभाषित करें।
• कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच करना देखें।
• लाइसेंस प्लेट: प्लेट की अल्पविराम-पृथक सूची या प्लेट युक्त CSV फ़ाइल का URL दर्ज करें। Agent DVR इन प्लेटों के लिए AI: लाइसेंस प्लेट पहचानी गई और AI: लाइसेंस प्लेट नहीं पहचानी गई इवेंट उत्पन्न करेगा, जो कार्रवाइयों को ट्रिगर कर सकते हैं।
• रीलोड अंतराल: URL से प्लेट सूची को रीलोड करने की आवृत्ति सेट करें।
• नॉर्मलाइज़ करें: मिलान में सुधार के लिए सामान्यतः गलत पहचानी गई प्लेटों को समायोजित करें।
• निर्माता, मॉडल और रंग: यह विकल्प केवल सक्षम करें यदि आप PlateRecognizer.com पर एक सशुल्क योजना का उपयोग कर रहे हैं जो इन सुविधाओं का समर्थन करती है। यह निःशुल्क योजना में शामिल नहीं है। विवरण Agent DVR कार्रवाइयों में {AIJSON} में शामिल होंगे।

कार्रवाइयाँ

LPR AI: लाइसेंस प्लेट पहचानी गई और AI: लाइसेंस प्लेट नहीं पहचानी गई इवेंट कार्रवाइयों में उपयोग के लिए उत्पन्न करता है।

फ़ोटो

फ़ोटो के बारे में जानकारी के लिए, फ़ोटो देखें।

ALPR-Database का उपयोग

आप अपनी लाइसेंस प्लेटों को स्टोर करने के लिए ALPR-Database.com के साथ एक इंटीग्रेशन सेट अप कर सकते हैं। निर्देशों के लिए Agent DVR ALPR-Database के साथ देखें।

फेस रिकग्निशन एक AI सर्वर (अनुशंसित: CodeProject.AI) का उपयोग करके वीडियो फीड में विशिष्ट चेहरों को पहचानता है। यह घटनाएं उत्पन्न कर सकता है, अलर्ट्स बढ़ा सकता है, या मोशन अलर्ट्स पर फ़िल्टर के रूप में कार्य कर सकता है। चेहरों को अपने कैमरा का उपयोग करके या इमेजेज अपलोड करके जोड़ा, संपादित किया या हटाया जा सकता है। इस टैब में चेहरे एडिट करें देखें अधिक जानकारी के लिए।

• सक्षम: AI प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें।
• AI सर्वर: अपने कॉन्फ़िगर किए गए सर्वर से चुनें, या डिफ़ॉल्ट विकल्प का उपयोग करें।
• मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें। इसे कोई नहीं पर सेट करके और triggerFace को कॉल करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें।
• स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव जलधारा फ्रेम के बजाय अपने कैमरे से एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ्रेम चुनें।
• रीसाइज मोड: लोड को कम करने और प्रतिक्रिया समय में सुधार करने के लिए उन्हें AI सर्वर को भेजने से पहले छवियों को रीसाइज करें।
• ओवरले कॉन्फ़िगर करें: लाइव वीडियो जलधारा पर AI परिणामों को खींचने के लिए सेट करें।
• अनुरोध अंतराल: भार कम करने के लिए सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें।
• विश्वास: चेहरे को पहचानने के लिए न्यूनतम विश्वास स्तर को परिभाषित करें।
• कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच करना देखें।
• चेहरे एडिट करें: पहचान के लिए सर्वर डेटाबेस में इमेजेज अपलोड करें। सुनिश्चित करें कि प्रत्येक इमेज में केवल एक चेहरा दृश्यमान है और स्पष्ट रूप से परिभाषित है।

कार्रवाइयाँ

फेस रिकग्निशन AI: चेहरा पहचाना गया और AI: चेहरा नहीं पहचाना गया घटनाएं उत्पन्न करता है जिन्हें कार्रवाइयों में उपयोग के लिए।

फ़ोटो

फ़ोटो के बारे में जानकारी के लिए, फ़ोटो देखें।

इमेज ओवरले में लेबल और टैगिंग के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा बदलने के लिए, सर्वर मेनू - सेटिंग्स - सामान्य - डिफ़ॉल्ट भाषा पर जाएँ।

Agent DVR कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रक्रियाओं के माध्यम से घटनाएं उत्पन्न करता है, जो कार्रवाइयाँ को ट्रिगर कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन "ऑब्जेक्ट मिला" और "ऑब्जेक्ट नहीं मिला" घटनाएं उत्पन्न करता है। Agent DVR में प्रत्येक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली अद्वितीय घटनाएं उत्पन्न करती है।

ये घटनाएं विभिन्न कार्रवाइयों को ट्रिगर कर सकती हैं, जैसे अलर्ट्स बढ़ाना, ऑब्जेक्ट लेबल के साथ URL को कॉल करना, प्रोग्राम को निष्पादित करना, या MQTT सर्वर को संदेश प्रकाशित करना। कार्रवाइयों में लेबल के लिए टैग्स {AI} या AI सर्वर से पूर्ण JSON प्रतिक्रिया के लिए {AIJSON} का उपयोग करें।