कॉन्फ़िगरेशन: मोशन डिटेक्शन

गति संपहार आपके कैमरा फीड को आंदोलन के लिए देखता है ताकि Agent DVR केवल तभी रिकॉर्ड और सतर्क कर सके जब कुछ वास्तव में होता है। यह डिस्क स्पेस बचाता है, फुटेज की समीक्षा को बहुत तेज़ बनाता है, और आपको सूचित कर सकता है जब कोई आपकी ड्राइववे में प्रवेश करता है या कोई वाहन बाहर आता है।

Agent DVR में गति संपहार सतर्कता शुरू करने और AI प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। आप Agent DVR को गति संपहार या सतर्कता सक्रिय होने पर रिकॉर्ड करने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। इन विकल्पों को सेट करने के लिए, Recording मेनू पर जाएं और Mode सेटिंग देखें। अतिरिक्त रूप से, गति संपहार का उपयोग विभिन्न क्रियाओं को सक्रिय करने के लिए किया जा सकता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि गति संपहार कभी-कभी गलत सतर्कता का कारण बन सकता है क्योंकि इसकी वास्तविक वस्तु आंदोलन और पवन, वर्षा या चमक में परिवर्तन जैसे पर्यावरणीय कारकों के बीच अंतर करने की अक्षमता के कारण। ऐसी गलत सतर्कता को कम करने के लिए, आप Agent DVR को CodeProject.AI के साथ एकीकृत करके अधिक परिष्कृत सतर्कता फ़िल्टरिंग के लिए गति संपहार की सटीकता बढ़ा सकते हैं।

गति क्षेत्र आपको प्रवेशद्वार, ड्राइववे या बगीचे के रास्ते जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर पहचान केंद्रित करने देते हैं, जबकि सड़कों या लहराते पेड़ों जैसे व्यस्त क्षेत्रों को अनदेखा करते हैं जो गलत सतर्कताएं पैदा करते हैं।

Agent DVR में गति पहचानकर्ता क्षेत्र नियंत्रण कैमरा संपादित करके और शीर्ष-दाईं मेनू से Detector का चयन करके सुलभ है। एक पहचानकर्ता स्थापित करने के लिए, आप निगरानी के लिए क्षेत्रों को परिभाषित करके शुरू करते हैं। Agent DVR 9 तक के क्षेत्रों का समर्थन करता है, प्रत्येक एक अलग रंग द्वारा प्रस्तुत किया जाता है, Zone ड्रॉपडाउन के माध्यम से चुना जा सकता है। एक क्षेत्र बनाने के लिए, कलम उपकरण पर क्लिक करें और वीडियो पूर्वावलोकन पर ड्रा करें। ड्राइंग के लिए बाईं माउस बटन या स्पर्श का उपयोग करें, और डेस्कटॉप पर, मिटाने के लिए दाईं माउस बटन का उपयोग करें। निब उपकरण ड्राइंग निब का आकार समायोजित करता है, जबकि इरेज़र उपकरण खींचे गए क्षेत्रों को हटाता है। रीसेट उपकरण का उपयोग चयनित क्षेत्र से पूरे क्षेत्र को भरने के लिए किया जा सकता है। Agent DVR फिर इन रंगीन क्षेत्रों में गति की निगरानी करता है।

• Enabled: पहचानकर्ता का उपयोग टॉगल करें।
• Detector: एक गति पहचानकर्ता प्रकार चुनें और बटन का उपयोग करके इसे कॉन्फ़िगर करें। विभिन्न गति पहचानकर्ताओं को उनके संबंधित अनुभागों में समझाया गया है।
• Overlay: लाइव वीडियो पर गति पहचान ओवरले दिखाएं या छुपाएं।
• Color: गति पहचान ओवरले का रंग समायोजित करें (सभी पहचानकर्ताओं पर लागू नहीं)।
• Blur: लाइव वीडियो में पहचानी गई वस्तुओं को पिक्सेलेट करें, गोपनीयता के लिए उपयोगी।
• Timeout: वह अवधि निर्धारित करें (सेकंड में, 1 और 60 के बीच, डिफ़ॉल्ट 3 है) जिसके लिए कैमरा गति पहचान के बाद एक गति स्थिति में रहता है। यह तीव्र दोहराई जाने वाली घटनाओं को कम करने में मदद करता है।

क्षेत्रों का उपयोग

क्षेत्र AI पहचानकर्ताओं (Face/LPR/Object Recognition) और वस्तु ट्रैकिंग पहचानकर्ताओं (जैसे trip wire, speed, object tracking) के लिए महत्वपूर्ण हैं। आप चुन सकते हैं कि कौन से क्षेत्र पहचानकर्ता कॉन्फ़िगरेशन में एक सतर्कता को ट्रिगर करेंगे, या विशिष्ट क्षेत्रों में सतर्कताओं के लिए Actions निर्दिष्ट करें।

सरल पहचानकर्ता सभी क्षेत्रों में पर्याप्त गति का पता चलने पर एक सतर्कता सक्रिय करता है।

कुछ पहचानकर्ता प्रकार क्षेत्र सेटिंग्स का उपयोग नहीं करते हैं, जैसे MQTT, ONVIF, या API कॉल के माध्यम से ट्रिगर की गई गति।

मोशन क्षेत्र संगठनीय ग्रुप्स हैं जिन्हें आप नाम दे सकते हैं और भविष्य के उपयोग के लिए सहेज सकते हैं। अपनी मौजूदा मोशन क्षेत्र कॉन्फ़िगरेशन को नए क्षेत्र के रूप में सहेजने के लिए, क्षेत्र के पास संपादन आइकन पर क्लिक करें। ये उपकरण आपको क्षेत्र जोड़ने, संपादित करने और हटाने की अनुमति देते हैं।

PTZ कैमरा को PTZ प्रीसेट स्थिति में ले जाते समय (Agent यूआई का उपयोग करके) मोशन क्षेत्र लागू करने के लिए:

• एक नया मोशन क्षेत्र कॉन्फ़िगरेशन बनाएं और सहेजें जिसका नाम "कारपार्क" जैसा हो।
• कार्रवाई जोड़ें:

  यदि: "PTZ प्रीसेट लागू हुआ"
  PTZ प्रीसेट कमांड का चयन करें (उदाहरण के लिए, "प्रीसेट 1 जाएं"). ध्यान दें: यह काम करने के लिए आपके कैमरे को PTZ प्रीसेट का समर्थन करना चाहिए।
  टास्क जोड़ने के लिए क्लिक करें:
  टास्क: "मोशन डिटेक्शन क्षेत्र सेट करें"
  अपने नए क्षेत्र का चयन करें ("कारपार्क")।
  दो बार OK पर क्लिक करें। अब, जब आप प्रीसेट का चयन करेंगे, या यदि Agent समय सारणी या किसी अन्य घटना के माध्यम से प्रीसेट सेट करता है, यह मोशन क्षेत्र स्वचालित रूप से लागू हो जाएगा।

आप अपने समय सारणी का उपयोग करके भी मोशन डिटेक्टर क्षेत्र को संशोधित कर सकते हैं। यह सुविधा दिन के समय, सप्ताह, या विशेष तिथियों के आधार पर विभिन्न मोशन क्षेत्र कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देती है।

Simple

simple detector कैमरे के दृश्य क्षेत्र में किसी भी प्रकार की गति की पहचान करता है। यह बहुत कम CPU का उपयोग करता है (केवल ONVIF detector, जो कैमरे पर निर्भर करता है, कम उपयोग करता है)। पहचानी गई गतियों को लाल रंग में हाइलाइट किया जाता है, जिससे आप दृश्य में गति के स्रोत को आसानी से समझ सकते हैं। यह अधिकांश कैमरों के लिए एक अच्छा डिफ़ॉल्ट विकल्प है, और AI server के साथ अच्छी तरह से काम करता है ताकि गलत सतर्कताओं को फ़िल्टर किया जा सके।

• Advanced: अतिरिक्त सेटिंग्स और विकल्पों के लिए, नीचे advanced section देखें।
• Sensitivity: गति की पहचान को ट्रिगर करने के लिए आवश्यक गति के स्तर को समायोजित करें। न्यूनतम और अधिकतम दोनों मानों को सेट करने से पहचान को परिष्कृत किया जा सकता है; उदाहरण के लिए, 80 का अधिकतम मान बड़े पैमाने पर चमक परिवर्तन को अनदेखा करने में मदद कर सकता है। स्लाइडर के नीचे की संख्याएं बदली गई पिक्सल के प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करती हैं।
• Gain: गति की पहचान की संवेदनशीलता को बढ़ाने या घटाने के लिए बदली गई पिक्सल पर एक गुणक लागू करें।

यह विधि वीडियो फीड में वस्तुओं को पहचानने के लिए HAAR cascades के रूप में जानी जाने वाली फाइलों का उपयोग करती है। हालांकि, आप AI Server के साथ सरल detector का उपयोग करके बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

• Frame Size: प्रोसेसिंग के लिए फ्रेम का आकार चुनें। छोटे फ्रेम CPU उपयोग को कम करते हैं लेकिन कम सटीक हो सकते हैं।
• Detect Interval: फ्रेम प्रोसेसिंग की आवृत्ति मिलीसेकंड में सेट करें। उदाहरण के लिए, 200 प्रति सेकंड 5 बार के बराबर है, और 1000 प्रति सेकंड एक बार के बराबर है।
• Width Limits and Height Limits: Agent DVR को पहचानने के लिए वस्तुओं की आकार सीमा को परिभाषित करें, फ्रेम की चौड़ाई या ऊंचाई के प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया गया है। इन स्लाइडर्स को समायोजित करने से वीडियो पर एक ओवरले दिखाई देगा, जो लक्षित वस्तुओं की आकार सीमा को इंगित करता है।
• Use GPU: प्रोसेसिंग के लिए GPU का उपयोग करने का विकल्प, केवल तभी उपलब्ध है जब आपका GPU Cuda का समर्थन करता है और आवश्यक ड्राइवर स्थापित हों।
• File: ऑब्जेक्ट detector को कॉन्फ़िगर करने के लिए HAAR Cascade फाइल चुनें। डिफ़ॉल्ट फाइलें चेहरों और बिल्ली के चेहरों को पहचानने के लिए प्रदान की जाती हैं।
• Alert Condition and Alert Number: Agent DVR को पहचानी गई वस्तुओं की संख्या के आधार पर ऑब्जेक्ट detection के आधार पर अलर्ट उत्पन्न करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान पर अलर्ट ट्रिगर करने के लिए, condition को "More Than" और Alert Number को 0 पर सेट करें।
• Alert Zones: निगरानी क्षेत्र में शामिल किए जाने वाले motion zones को निर्दिष्ट करें।
• Check Corners: अधिक विवरण के लिए, Checking Corners देखें।

Agent एक विकसित तरीका का उपयोग करता है ताकि पता लगा सके कि क्या पहचाने गए वस्तुओं को आपके क्षेत्र के विन्यास के आधार पर चेतावनी या कार्रवाई को ट्रिगर करना चाहिए। यह इसे जांचकर करता है कि पहचाने गए वस्तु का केंद्रीय बिंदु और वैकल्पिक रूप से, वस्तु के सीमांकन बॉक्स के कोनों तक फैलने वाली एक ग्रिड की जांच करता है। आप इस सुविधा को सेट करके इसे समायोजित कर सकते हैं, जो कि क्षेत्र जांच के लिए केंद्रीय बिंदु से कोने तक बाउंडिंग बॉक्स की दूरी को प्रतिष्ठान करने वाला प्रतिशत को सेट करता है। मूल रूप से, 0 की सेटिंग का मतलब है कि केंद्रीय बिंदु को ही जांचा जाता है, 100 की सेटिंग सभी कोनों तक जांचती है, और 50 की सेटिंग बाउंडिंग आयताकार के केंद्र और हर कोने के बीच के मध्यबिंदुओं तक जांचती है। यदि आपको अनेक संयोजन अधिसूचनाएं प्राप्त हो रही हैं जहां वस्तु निर्धारित क्षेत्र के भीतर दिखाई नहीं देती है, तो कोनों की जांच को 0 पर सेट करना फायदेमंद हो सकता है।

आपके पास आपके MQTT सर्वर से गति पहचान प्रारंभ करने की क्षमता है। पहले, सुनिश्चित करें कि आपने MQTT को उपयुक्त ढंग से सेट अप किया है। फिर, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को ट्रिगर करने के लिए, बस डिटेक्टर कॉन्फ़िगरेशन स्क्रीन में दिए गए कमांड को पास करें SERVER/commands चैनल में जहां SERVER आपका सर्वर नाम है (सर्वर मेनू में प्रदर्शित किया गया है जिसे आप सेटिंग्स में संपादित कर सकते हैं)। यह एक और अधिक विविध और प्रतिक्रियाशील गति पहचान सिस्टम के लिए एकीकरण प्रदान करता है, जो आपके MQTT सर्वर की क्षमताओं का उपयोग करता है।

कई ONVIF-संगत उपकरण अपनी गति पहचान क्षमताओं के साथ आते हैं। जब आप इस मोड को चुनते हैं और इसे ONVIF-सक्षम कैमरे के साथ जोड़ते हैं (Agent में ONVIF कनेक्शन प्रकार का उपयोग करके), Agent DVR गति पहचान इवेंट प्रदान करने और उन पर आधारित कार्रवाई ट्रिगर करने के लिए डिवाइस पर निर्भर करेगा। क्योंकि विश्लेषण कैमरे पर होता है, यह सर्वर CPU पर सबसे हल्का विकल्प है। यदि आप इस कार्यक्षमता के साथ कोई समस्या का सामना करते हैं, तो लॉग्स की जांच करना सलाह दी जाती है (जो स्थानीय सर्वर पर /logs.html पर सुलभ है) क्योंकि यह संभव है कि आपका कैमरा ONVIF पहचान का समर्थन न करता हो। इन सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, कृपया Server ONVIF settings देखें।

• Event Timeout: गति स्थिति को रीसेट करने से पहले प्रतीक्षा करने के लिए समय (सेकंड में)। इसे अपने कैमरे के इवेंट अधिसूचना अंतराल से अधिक सेट करें।

यह विधि पैदल चलने वालों का पता लगाने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए विशेषज्ञ एल्गोरिदम का उपयोग करती है। हालांकि, आप सरल detector का उपयोग करके और सतर्कता फ़िल्टरिंग के लिए AI को एकीकृत करके बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

• GPU का उपयोग करें: प्रसंस्करण के लिए GPU का उपयोग करना तय करें, यह केवल तभी उपलब्ध है जब आपका GPU Cuda का समर्थन करता है और आवश्यक ड्राइवर स्थापित हैं।
• Frame Size: प्रसंस्करण के लिए frame size चुनें। ध्यान दें कि छोटे frame कम CPU-गहन होते हैं लेकिन कम सटीक परिणाम दे सकते हैं।
• Detect Interval: Frame प्रसंस्करण की आवृत्ति सेट करें, मिलीसेकंड में। उदाहरण के लिए, 200 बराबर 5 बार प्रति सेकंड है, जबकि 1000 बराबर प्रति सेकंड एक बार है।
• Alert Condition और Alert Number: पाए गए लोगों की संख्या के आधार पर सतर्कता उत्पन्न करने के लिए मानदंड कॉन्फ़िगर करें। उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति पाया जाता है तो सतर्कता सक्रिय करने के लिए, condition को "More Than" पर सेट करें और Alert Number field में 0 दर्ज करें।
• Alert Zones: उन विशिष्ट motion zones को चुनें जिन्हें detection area के भीतर मॉनिटर किया जाना चाहिए।
• Check Corners: अधिक विस्तृत सेटिंग्स के लिए, Checking Corners देखें।
• Confidence: detection की गणना के लिए आवश्यक न्यूनतम confidence level।

कुछ Reolink कैमरे एक API endpoint प्रदान करते हैं जिससे Agent DVR गति या AI alert states प्राप्त करने के लिए poll कर सकता है। यदि आपका कैमरा इस सुविधा को सपोर्ट करता है, तो आप इस डिटेक्टर का उपयोग कर सकते हैं। यह जांचने के लिए कि आपके कैमरे के पास यह क्षमता है, इस URL को एक्सेस करने का प्रयास करें: http://[IP ADDRESS]/api.cgi?cmd=GetMdState&channel=0&rs=Get&user=[USERNAME]&password=[PASSWORD] ([IP ADDRESS], [USERNAME], और [PASSWORD] को अपने कैमरे के IP address और login credentials से बदलें)। एक सफल कनेक्शन error page के बजाय JSON-formatted text रिटर्न करेगा।

• Interval: यह निर्धारित करें कि Agent DVR आपके कैमरे से alerts या motion data को कितनी बार poll करता है।
• Channel: Poll करने के लिए channel। Standalone कैमरों के लिए 0 का उपयोग करें; NVR पर channels अलग हो सकते हैं।
• Mode: 'Motion' और 'AI' के बीच चुनें। दोनों modes Agent DVR में motion detector events ट्रिगर करते हैं, जिनका उपयोग recording के लिए किया जा सकता है (record mode को Detect पर सेट करें)। 'AI' option motion detection को ट्रिगर करता है यदि कैमरा specific object classes की पहचान करता है (जैसे dog_cat, face, people, vehicle)।
• Use SSL: कैमरे से HTTPS पर कनेक्ट करें।

आप actions को configure कर सकते हैं जो dog_cat, face, people, या vehicle के रूप में tagged objects की पहचान होने पर tasks को perform करें।

Note: AI feature को enable करने के लिए, आपको कैमरे के web UI में tracking को activate करना पड़ सकता है और minimum तथा maximum object size parameters को सेट करना होगा। Agent DVR तब आपकी recordings को Reolink द्वारा पहचाने गए objects से tag करेगा।

Hikvision कैमरे एक ISAPI एंडपॉइंट प्रदान करते हैं जिसे Agent DVR गति या AI अलर्ट स्थितियां प्राप्त करने के लिए मॉनिटर कर सकता है। यदि आपका कैमरा इस सुविधा को समर्थन करता है, तो आप इस डिटेक्टर का उपयोग कर सकते हैं। अपने कैमरे के दस्तावेज़ों की जांच करें कि क्या यह समर्थित है।

• SSL का उपयोग करें: कनेक्शन के लिए SSL का उपयोग करना है या नहीं।
• पोर्ट: Agent SSL का उपयोग करने के आधार पर पोर्ट 80 या 443 का उपयोग करेगा लेकिन आप यहां इसे ओवरराइड कर सकते हैं।
• चैनल: वह चैनल जिसका आपका कैमरा उपयोग कर रहा है - कैमरों के लिए यह 1 होगा लेकिन यदि आपके पास Hikvision NVR है तो यह अलग हो सकता है
• संवेदनशीलता: गति डिटेक्टर के लिए 0 (सबसे कम संवेदनशील) से 100 (सबसे संवेदनशील) के बीच मान।

ये कैमरे अन्य इवेंट भी डिटेक्ट कर सकते हैं (जैसे लाइन क्रॉसिंग, घुसपैठ, लॉइटरिंग या क्षेत्र प्रवेश)। Agent DVR प्रत्येक इवेंट को एक नामित श्रेणी में मैप करता है और "AI Object Found" इवेंट उस श्रेणी के नाम के साथ टैग किए गए को उठाता है, उदाहरण के लिए: Line Crossing Detection, Intrusion Detection, Region Entrance, Region Exit, Loitering, Parking, Unattended Baggage। "AI Object Found" के अंतर्गत एक action जोड़ें और इसे फ़िल्टर करने के लिए इन टैग का उपयोग करें। यह देखने के लिए कि आपका कैमरा कौन से इवेंट जेनरेट करता है, Server Settings में Logging को Debug पर सेट करें और सर्वर मेनू में लॉग की जांच करें।

यह विधि गतिशील वस्तुओं को ट्रैक करने, उनकी गति का अनुमान लगाने और यदि वस्तुएं बहुत तेजी से या बहुत धीमी गति से आगे बढ़ रही हैं तो सचेतन उत्पन्न करने के लिए आपके द्वारा प्रदान की गई दृश्य जानकारी का उपयोग करती है।

• Advanced: अधिक विस्तृत सेटिंग के लिए, नीचे advanced अनुभाग देखें।
• Width Limits और Height Limits: दृश्य में वस्तु पहचान के लिए आकार सीमा को परिभाषित करें, मानों को दृश्य की चौड़ाई या ऊंचाई के प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है। इन स्लाइडर को समायोजित करने से वीडियो पर एक ओवरले प्रदर्शित होगा जो वस्तुओं की लक्ष्य आकार सीमा दर्शाता है।
• Minimum Travel: वस्तु को गति में माना जाने के लिए न्यूनतम दूरी निर्धारित करें, दृश्य की चौड़ाई के प्रतिशत के आधार पर।
• Minimum Time: वस्तु को ट्रैक किए जाने के लिए आवश्यक समय अवधि निर्दिष्ट करें, सेकंड के दसवें भाग में (उदाहरण के लिए, 1 = 0.1 सेकंड, 10 = 1 सेकंड)।
• Speed Measurement: ओवरले के लिए गति माप की पसंदीदा इकाई चुनें।
• Speed Limits: गति पहचान की निचली और ऊपरी सीमा निर्धारित करें। इस सीमा के बाहर गतिविधियां गति पहचान इवेंट को ट्रिगर करेंगी।
• Horizontal और Vertical Distance: दृश्य में कुल दूरी मीटर में दर्ज करें। Agent DVR इस माप का उपयोग गतिशील वस्तुओं की गति की गणना करने के लिए करता है।
• Alert Zones: चुनें कि कौन से गति क्षेत्र निगरानी क्षेत्र में शामिल हैं।
• Check Corners: अतिरिक्त सेटिंग के लिए, Checking Corners देखें।

यह डिटेक्टर गतिशील वस्तुओं को पहचानता है और ट्रैक करता है, दृश्य में उनकी उपस्थिति की अवधि और उनके द्वारा तय की गई दूरी के आधार पर motion detection events को ट्रिगर करता है।

• Advanced: अधिक विस्तृत सेटिंग्स और विकल्पों के लिए, नीचे advanced section को देखें।
• Width Limits और Height Limits: object detection के लिए आकार सीमा निर्दिष्ट करें, मान दृश्य की चौड़ाई या ऊंचाई के प्रतिशत के रूप में दिए गए हैं। इन स्लाइडर को समायोजित करने से वीडियो पर लक्षित object size range का एक दृश्य प्रतिनिधित्व ओवरले होगा।
• Minimum Travel: वह न्यूनतम दूरी परिभाषित करें जिसे एक object को गतिशील object के रूप में मान्यता दी जानी चाहिए, दृश्य की चौड़ाई के सापेक्ष।
• Minimum Time: एक object के लिए tracking के लिए विचार किए जाने वाली न्यूनतम समय अवधि निर्धारित करें, सेकंड के दसवें भाग में (उदाहरण के लिए, 1 = 0.1 सेकंड, 10 = 1 सेकंड)।
• Display Total: गतिशील objects को ट्रैक करने के लिए live video feed में एक counter जोड़ें।
• Heat Map: tracked objects में lines जोड़कर समय के साथ movement patterns की कल्पना करें।
• Alert Zones: चुनें कि निगरानी area में कौन से motion zones शामिल होने चाहिए।
• Check Corners: अतिरिक्त जानकारी के लिए, Checking Corners देखें।

जैसे ही Agent DVR दृश्य में movement को monitor और track करता है, यह detected objects के चारों ओर रंगीन rectangles प्रदर्शित करता है। रंगों के अर्थ निम्नलिखित हैं:

• White: Object अभी-अभी detect किया गया है और विचार के अधीन है।
• Yellow: Object कई frames के लिए detect किया गया है।
• Orange: Object tracking settings में निर्दिष्ट minimum time के लिए कम से कम move किया गया है।
• Red: Object ने motion detection event को ट्रिगर करने के लिए सभी tracking requirements को पूरा किया है।

यह detector moving objects को पहचानता है और track करता है, जब वे scene में predefined trip wires को cross करते हैं तो motion detection events को trigger करता है। इसे line crossing detection के लिए use करें, उदाहरण के लिए जब कोई fence line को cross करे या gate के through enter करे तो alert पाने के लिए। Trip wires जोड़ने के लिए, live video पर simply click और drag करें। आप up to 10 trip wires create कर सकते हैं। Trip wire को remove करने के लिए, scene के बाहर इसके किसी एक point को click और drag करें।

• Advanced: अधिक विस्तृत सेटिंग्स और विकल्पों के लिए, नीचे advanced section को देखें।
• Width Limits और Height Limits: Detect किए जाने वाले objects का size range set करें, values को scene की width या height के percentage के रूप में express किया जाता है। इन sliders को adjust करने से target size range का एक visual representation video पर overlay होगा।
• Minimum Travel: Specify करें कि object को moving object के रूप में recognize किए जाने के लिए कितनी minimum distance move करनी चाहिए, scene की width के relative में।
• Minimum Time: Define करें कि object को track किए जाने के लिए motion में कितना minimum time duration होना चाहिए, seconds के tenths में (e.g., 1 = 0.1 seconds, 10 = 1 second)।
• Repeat Trigger: इसे enable करें ताकि एक object same trip wire को multiple times trigger कर सके। By default, एक object trip wire को केवल एक बार trigger कर सकता है।
• Count: Objects के द्वारा trip wire को cross करने की संख्या का एक count दिखाएं, साथ ही crossing की direction भी दिखाएं। Options में left, right, both, या total crossings को count करना शामिल है।
• Alert: System को configure करें ताकि यदि trip wire को specified direction में या किसी भी direction में cross किया जाए तो alert generate हो।
• Alert Zones: चुनें कि कौन से गति क्षेत्र निगरानी क्षेत्र में शामिल हैं।
• Check Corners: अतिरिक्त जानकारी के लिए, Checking Corners देखें।

API कॉल का उपयोग करके किसी कैमरे के लिए मोशन डिटेक्शन शुरू करने के लिए, आपको ऑब्जेक्ट टाइप (ot) और ऑब्जेक्ट ID (oid) को परिभाषित करना होगा। उदाहरण के लिए, एक कैमरे (ot=2) के लिए जिसकी ID 1 है (oid=1; यह ID डिवाइस संपादित करते समय संपादन नियंत्रण के शीर्ष पर प्रदर्शित होता है), API कॉल को इस प्रकार संरचित किया जाना चाहिए:

http://localhost:8090/command/detect?ot=2&oid=1

डिटेक्टर के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स आमतौर पर अधिकांश दृश्यों के लिए उपयुक्त हैं, लेकिन यदि आवश्यक हो तो आप बेहतर प्रदर्शन के लिए उन्हें सूक्ष्म-समायोजित कर सकते हैं।

• Analyzer: वर्तमान में उपलब्ध विश्लेषक CNT background subtractor है, जो उच्च सटीकता और कम CPU उपयोग के लिए जाना जाता है।
• Frame Size: प्रसंस्करण के लिए फ्रेम आकार चुनें। छोटे फ्रेम CPU उपयोग को कम करते हैं और शोर में कमी के कारण ट्रैकिंग में वास्तव में सुधार कर सकते हैं।
• Tracker: ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग के लिए OpenCV ट्रैकर चुनें। विकल्प शामिल हैं:

• MOSSE: यह ट्रैकर सबसे कम CPU उपयोग प्रदान करता है लेकिन सबसे कम सटीक है।
• CSRT: सबसे सटीक विकल्प, लेकिन यह अधिक CPU का भी उपयोग करता है (डिफ़ॉल्ट)।

• Max Objects: एक साथ ट्रैक करने के लिए ऑब्जेक्ट की संख्या पर सीमा निर्धारित करें। अधिक ऑब्जेक्ट का अर्थ है उच्च CPU उपयोग।
• Detect Interval: मिलीसेकंड में गति पहचान के लिए फ्रेम प्रसंस्करण की आवृत्ति को परिभाषित करें (उदाहरण के लिए, 200 प्रति सेकंड 5 बार के लिए, 1000 प्रति सेकंड एक बार के लिए)।
• Track Interval: ट्रैकर प्रसंस्करण आवृत्ति निर्धारित करें। उच्च अंतराल तेजी से गतिशील ऑब्जेक्ट को खो सकता है (उदाहरण के लिए, 200 प्रति सेकंड 5 बार के लिए, 1000 प्रति सेकंड एक बार के लिए)।
• Pixel Stability: एक पिक्सेल को स्थिर माने जाने के लिए नमूनों की संख्या और एक पिक्सेल अर्जित कर सकता है जो अधिकतम 'क्रेडिट' समान रंग रह सकता है। ये सेटिंग्स प्रभावी background subtraction और गति पहचान के लिए महत्वपूर्ण हैं। अधिक जानकारी
• Use History: दृश्य में लगातार गतिशील ऑब्जेक्ट के बारे में जानने के लिए इसे सक्षम करें। आमतौर पर आवश्यक न होने तक इसे अक्षम रखने की सिफारिश की जाती है।
• Parallel Process: गति पहचान एल्गोरिथ्म में समानांतर प्रसंस्करण को सक्रिय करें। इसे सक्षम रखने की सलाह दी जाती है।
• Tracking Timeout: किसी ऑब्जेक्ट के फिर से दिखाई देने से पहले प्रतीक्षा करने का समय (सेकंड में) निर्दिष्ट करें इससे पहले कि इसे ट्रैक करना बंद कर दें।
• Movement Timeout: स्थिर ऑब्जेक्ट के फिर से हिलने से पहले प्रतीक्षा करने की अवधि (सेकंड में) निर्धारित करें इससे पहले कि इसकी ट्रैकिंग को रोका जाए।