Kecerdasan Buatan: Konfigurasi

Pengenalan Objek Lokal

Agent DVR mendukung pengenalan objek real-time waktu nyata menggunakan file model AI (.onnx). Deteksi objek AI lokal ini berjalan sepenuhnya pada perangkat keras Anda sendiri (tidak diperlukan layanan cloud), sehingga Anda dapat menerima peringatan hanya ketika sesuatu yang penting muncul, seperti orang atau mobil, bukan setiap kali pohon bergerak. Anda akan memerlukan lisensi (atau langganan aktif) untuk menggunakan fitur ini. Lihat Server AI untuk mengonfigurasi Agent agar menggunakan server AI eksternal.

Untuk memulai, sunting kamera Anda dan buka tab Pengenalan Objek. Pilih server AI Anda di bagian atas. Default-nya adalah Internal, yang merupakan AI bawaan Agent DVR. Jika Anda ingin menggunakan server AI, tambahkan di Pengaturan Server - Pengaturan AI - Server AI dan kemudian pilih di sini.

Detail berikut ini untuk mengonfigurasi Agent DVR dengan AI bawaan cepatnya. Anda juga dapat menambahkan model lain apa pun yang Anda inginkan, misalnya model Ultralytics YOLO.

Model: Pilih model AI yang ingin Anda gunakan. Agent akan secara otomatis mengunduh model bawaan sesuai kebutuhan. Model Small cocok untuk perangkat keras entry-level atau banyak kamera. Model Medium cocok untuk akurasi lebih baik tetapi menggunakan lebih banyak daya pemrosesan.
Mode: Pilih kapan Anda ingin AI memproses frame dari video Anda. Jika Anda memilih Interval, Agent akan menggunakan kolom Laju Pemrosesan di bawah untuk terus menganalisis feed video Anda.
Konfigurasi overlay: Siapkan penggambaran hasil real-time pada video langsung: aktifkan overlay, tampilkan label dan tingkat kepercayaan, tetapkan lebar garis dan warna, atau buram objek yang dikenali (misalnya, orang). Overlay bagus untuk menyetel batas tingkat kepercayaan.
Gunakan GPU: Tandai ini untuk menggunakan GPU Anda daripada CPU.
Perangkat: Pilih perangkat untuk menjalankan model.
Laju Pemrosesan: Ini hanya digunakan ketika Mode adalah Interval - ini mengontrol laju frame dikirim ke model. Masukkan 1 untuk 1 frame per detik, 20 untuk 20 frame per detik atau 0.1 untuk 1 frame setiap 10 detik.
Tingkat kepercayaan: Ini memfilter hasil dari model. Sesuaikan lebih tinggi untuk mengurangi positif palsu, tetapi perhatikan bahwa itu juga mungkin melewatkan objek.
Periksa Sudut: Lihat Memeriksa Sudut untuk detail selengkapnya.
Temukan: Tentukan objek untuk AI mendeteksi. Daftar opsi di sini berasal dari konfigurasi model.
Objek Statis: Pilih cara memfilter objek yang tidak bergerak. Abaikan objek statis mengabaikan objek yang terdeteksi berulang kali di posisi yang sama (seperti mobil yang diparkir); mereka masih memberi peringatan pertama kali muncul. Hanya Bergerak hanya melaporkan objek di mana detektor gerakan saat ini melihat gerakan, jadi objek yang diam tidak pernah memberi peringatan (tidak berpengaruh dengan detektor sisi kamera seperti ONVIF, Reolink, Hikvision atau MQTT).
Toleransi Gerakan: Gerakan yang diizinkan antara deteksi saat memeriksa objek statis. Nilai rendah jarang cocok; nilai tinggi menekan lebih banyak. Disarankan: 40-60.
Belajar dari Umpan Balik: Biarkan Agent belajar dari Anda. Dengan ini diaktifkan Anda dapat mengonfirmasi atau menolak deteksi dalam penampil peringatan dan Agent akan belajar menekan peringatan palsu serupa di kamera ini. Lihat Belajar dari Umpan Balik.

Model Kustom

Untuk menambahkan model Anda sendiri ke AI, salin file model (.onnx) ke folder Models Agent dan lihat Menambahkan Model.

Tindakan

Pengenalan Objek menghasilkan event AI: Objek Ditemukan dan AI: Objek Tidak Ditemukan untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat Foto.

Pembelajaran Dari Umpan Balik

Agent DVR dapat belajar dari umpan balik Anda untuk mengurangi peringatan palsu, kamera demi kamera. Ketika deteksi melakukan kesalahan - semak yang terlihat seperti orang di malam hari, bendera yang terus disebut burung oleh AI - Anda dapat memberi tahu Agent dan itu akan belajar untuk meredam deteksi serupa pada kamera tersebut di masa depan. Semuanya berjalan 100% secara lokal: tidak ada gambar atau data yang pernah meninggalkan mesin Anda, dan model deteksi itu sendiri tidak pernah diubah, jadi ini selalu aman digunakan dan mudah untuk atur ulang.

Pengaktifan

Sunting kamera Anda, buka tab Pengenalan Objek dan hidupkan Belajar dari Umpan Balik. Agent akan secara otomatis mengunduh model embedding kecil saat pertama kali dibutuhkan.

Memberikan Umpan Balik

Dengan umpan balik diaktifkan, peringatan yang dihasilkan oleh pengenalan objek menyimpan hasil deteksi bersama dengan gambar peringatan. Buka peringatan di panel Peringatan dan Anda akan melihat kotak yang digambar di atas setiap deteksi dengan prompt "Apakah kami melakukannya dengan benar?":

Benar: Mengonfirmasi deteksi. Contoh yang dikonfirmasi melindungi deteksi serupa agar tidak pernah diredam.
Salah: Menolak deteksi. Agent mempelajari penampilan deteksi yang ditolak untuk kamera dan jenis objek tersebut. Setelah beberapa penolakan deteksi yang terlihat serupa (setidaknya 3), Agent mulai secara otomatis meredam peringatan palsu yang cocok.

Anda dapat mengubah atau menghapus keputusan kapan saja dengan mengklik tombol lagi.

Panel "Apakah kami melakukannya dengan benar?" terlipat - klik headernya untuk menyembunyikan atau menampilkan prompt dan overlay deteksi. Agent mengingat pilihan Anda (per browser), jadi setelah Anda puas dengan kinerja kamera Anda dapat melipat panel dan hanya melihat gambar peringatan yang bersih. Melipat panel tidak pernah menghentikan pembelajaran - penindasan tetap bekerja. Untuk menghentikan pembelajaran seluruhnya, matikan Belajar dari Umpan Balik pada kamera (perhatikan ini juga menghentikan penindasan).

Peringatan yang Diredam

Penindasan sengaja konservatif - deteksi hanya diredam ketika jelas cocok dengan contoh yang ditolak dan tidak cocok dengan contoh yang dikonfirmasi. Ketika Agent meredam apa yang sebenarnya akan menjadi peringatan, itu menyimpan peringatan yang diredam sebagai gantinya sehingga tidak ada yang hilang secara diam-diam. Klik ikon di header panel Peringatan untuk menampilkan atau menyembunyikan mereka (ikon hanya muncul ketika peringatan yang diredam ada; mereka disimpan secara terpisah dan tidak dihitung terhadap peringatan normal Anda).

Jika Agent meredam sesuatu yang seharusnya tidak, buka peringatan yang diredam dan tandai deteksi sebagai Benar - ini mengangkat penindasan untuk deteksi serupa segera.

Cara Kerjanya

Agent menggunakan model visi tujuan umum untuk membuat "sidik jari" matematika yang ringkas dari setiap deteksi. Keputusan Anda mengajukan sidik jari ini sebagai contoh yang dikonfirmasi atau ditolak per kamera dan jenis objek. Deteksi di masa depan dibandingkan dengan contoh Anda berdasarkan kesamaan - pendekatan yang sama digunakan oleh Pengenalan Wajah. Model deteksi yang dipilih dan kelasnya tidak berubah.

Pengaturan Ulang

Untuk menghapus semua yang telah dipelajari kamera, klik Bersihkan pembelajaran di tab Pengenalan Objek kamera dan konfirmasi - peringatan yang diredam akan mulai memberikan peringatan lagi. Umpan balik yang dipelajari disimpan di FeedbackDB.json di folder XML Agent; perintah API clearfeedback juga tersedia (opsional dengan parameter cameraid dan label). Umpan balik yang dipelajari (dan wajah yang dipelajari) disertakan dalam ekspor/impor konfigurasi server, jadi pelatihan Anda berpindah dengan pengaturan Anda ke komputer baru.

Menyalin Pembelajaran Antar Kamera

Anda dapat menyalin umpan balik yang dipelajari kamera ke kamera lain dengan Salin pengaturan - centang Pembelajaran (di bawah Pengenalan Objek) dalam daftar bagian. Ini menggantikan pembelajaran kamera target dengan salinan pembelajaran sumber. Ini paling berguna untuk kamera yang mencakup adegan yang sama atau serupa - contoh yang dipelajari berbasis penampilan, jadi umpan balik tentang semak di satu kamera hanya membantu kamera lain yang dapat melihat sesuatu seperti semak itu.

Mengonversi Model Ultralytics YOLO ke ONNX

Agent DVR mendukung berkas model ONNX untuk pengenalan objek. Anda dapat mengunduh model yang telah dilatih sebelumnya dan mengonversinya ke format ONNX dalam beberapa langkah.

Contoh di bawah menggunakan model YOLO26s melalui Ultralytics. YOLO26s adalah model tujuan umum yang lebih kecil dengan kompromi kecepatan/akurasi yang baik.

Prasyarat

Python 3.10 atau lebih baru
pip tersedia di PATH
Koneksi internet
~1-2 GB ruang disk gratis

Langkah 1 - Instal Ultralytics

pip install ultralytics

Langkah 2 - Unduh Model YOLO26s

Ultralytics secara otomatis mengunduh bobot yang telah dilatih sebelumnya saat pertama kali digunakan:

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

Langkah 3 - Konversi ke ONNX

Setelah diunduh, ekspor model ke format ONNX:

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

Alternatif Python

from ultralytics import YOLO

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

Langkah 4 - Temukan Berkas ONNX

Berkas yolo26s.onnx yang diekspor akan dibuat di direktori kerja Anda atau di folder

runs/export

Langkah 5 - Salin ke Agent DVR

Pindahkan berkas ONNX ke folder model ONNX Agent DVR Anda (di server Agent), misalnya:

Agent\Media\Models\ONNX\

Langkah 6 - Tambahkan Model di Agent DVR

Buka Pengaturan Server > Pengaturan AI > Model AI.
Klik Pengenalan Objek dan tambahkan model baru.
Masukkan nama misalnya yolo26s dan pilih berkas .onnx di menu tarik turun.
Biarkan opsi sisanya pada nilai default dan klik OK.
Edit kamera Anda, buka tab Pengenalan Objek, atur Server ke Internal, dan pilih model baru Anda.

Pengenalan Wajah Lokal

Agent DVR mendukung pengenalan wajah waktu nyata langsung menggunakan AI, berjalan secara lokal di perangkat keras Anda sendiri. Gunakan untuk mengetahui siapa yang ada di pintu dan picu tindakan berbeda untuk wajah yang dikenali dan tidak dikenali. Anda memerlukan lisensi (atau langganan aktif) untuk menggunakan fitur ini. Lihat Server AI untuk mengonfigurasi Agent agar menggunakan server AI eksternal.

Untuk memulai, edit kamera Anda dan buka tab Pengenalan Wajah. Pilih server AI Anda di bagian atas. Standarnya adalah Internal, yang merupakan AI bawaan Agent DVR. Jika Anda ingin menggunakan server AI, tambahkan di Pengaturan Server - Pengaturan AI - Server AI dan kemudian pilih di sini.

Detail berikut ini untuk mengonfigurasi Agent DVR dengan AI bawaan cepatnya.

Mode: Pilih kapan Anda ingin AI memproses frame dari video Anda. Jika Anda memilih Interval, Agent akan menggunakan kolom Laju Pemrosesan di bawah untuk terus menganalisis feed video Anda.
Konfigurasi overlay: Atur penggambaran hasil waktu nyata pada video langsung: aktifkan overlay, tampilkan label dan tingkat kepercayaan, atur lebar garis dan warna, atau blur wajah. Overlay sangat berguna untuk menyetel batas tingkat kepercayaan.
Gunakan GPU: Tandai ini untuk menggunakan GPU Anda daripada CPU.
Perangkat: Pilih perangkat untuk menjalankan model.
Laju Pemrosesan: Ini hanya digunakan ketika Mode adalah Interval - ini mengontrol laju frame dikirim ke model. Masukkan 1 untuk 1 frame per detik, 20 untuk 20 frame per detik atau 0.1 untuk 1 frame setiap 10 detik.
Tingkat kepercayaan: Ini memfilter hasil dari model. Sesuaikan lebih tinggi untuk mengurangi positif palsu, tetapi perhatikan bahwa ini juga dapat melewatkan orang.
Periksa Sudut: Lihat Memeriksa Sudut untuk detail selengkapnya.

Anda dapat memilih model pengenalan wajah mana yang digunakan Agent di Pengaturan Server - Pengaturan AI - Model - Pengenalan Wajah.

Wajah untuk dikenali

Klik Edit Wajah untuk mengunggah foto orang yang ingin Anda kenali. Anda dapat mengunggah beberapa foto dari orang yang sama untuk meningkatkan hasil. Anda dapat mengunggah gambar dari sistem file Anda atau menggunakan webcam bawaan untuk menangkap foto (memerlukan SSL atau localhost).

Tindakan

Pengenalan Wajah menghasilkan peristiwa AI: Wajah Dikenali dan AI: Wajah Tidak Dikenali untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat Foto.

Pengenalan Pelat Nomor Lokal

Agent DVR mendukung pengenalan plat nomor real-time waktu nyata yang berjalan secara lokal pada perangkat keras Anda sendiri. Gunakan untuk mencatat setiap kendaraan yang masuk ke jalan masuk atau taman parkir dan picu tindakan, seperti membuka pintu gerbang, ketika plat yang dikenal dikenali. Anda memerlukan lisensi (atau langganan aktif) untuk menggunakan fitur ini. Lihat Server AI untuk mengonfigurasi Agent agar menggunakan server AI eksternal.

Untuk memulai, edit kamera Anda dan buka tab LPR. Pilih server AI Anda di bagian atas. Server default adalah Internal, yaitu AI bawaan Agent DVR. Jika Anda ingin menggunakan server AI, tambahkan di Pengaturan Server - Pengaturan AI - Server AI dan kemudian pilih di sini.

Detail berikut adalah untuk mengonfigurasi Agent DVR dengan AI bawaan yang cepat.

Mode: Pilih kapan Anda ingin AI memproses frame dari video Anda. Jika Anda memilih Interval, Agent akan menggunakan kolom Laju Pemrosesan di bawah untuk terus menganalisis feed video Anda.
Konfigurasi overlay: Atur penggambaran hasil waktu nyata pada video langsung: aktifkan overlay, tampilkan label dan tingkat kepercayaan, atur lebar garis dan warna, atau buram plat nomor yang terdeteksi. Overlay sangat berguna untuk penyetelan batas tingkat kepercayaan.
Gunakan GPU: Tandai ini untuk menggunakan GPU Anda sebagai ganti CPU. Perhatikan bahwa saat ini ini hanya berfungsi pada Windows atau macOS karena dukungan driver GPU dan runtime. Linux saat ini kembali ke CPU.
Perangkat: Pilih perangkat untuk menjalankan model.
Laju Pemrosesan: Ini hanya digunakan ketika Mode adalah Interval - ini mengontrol laju frame dikirim ke model. Masukkan 1 untuk 1 frame per detik, 20 untuk 20 frame per detik atau 0.1 untuk 1 frame setiap 10 detik.
Tingkat kepercayaan: Ini memfilter hasil dari model. Sesuaikan lebih tinggi untuk mengurangi positif palsu, tetapi perhatikan bahwa itu juga mungkin melewatkan objek.
Periksa Sudut: Lihat Memeriksa Sudut untuk detail selengkapnya.

Plat Nomor yang Dicari

Plat Nomor: Masukkan daftar plat terpisah koma atau URL ke berkas CSV yang berisi plat. Agent DVR akan menghasilkan acara Pelat Nomor Dikenali dan Pelat Nomor Tidak Dikenali untuk plat ini, yang dapat memicu tindakan.
Interval muat ulang: Atur frekuensi untuk memuat ulang daftar plat dari URL.
Normalisasi: Sesuaikan plat yang sering salah diidentifikasi untuk meningkatkan pencocokan.

Tindakan

LPR menghasilkan acara AI: Pelat Nomor Dikenali dan AI: Pelat Nomor Tidak Dikenali untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat Foto.

Penyaringan Peringatan AI

Penyaringan Peringatan menggabungkan deteksi gerakan dengan AI sehingga Anda hanya mendapatkan peringatan ketika sesuatu yang penting terdeteksi, seperti orang di teras, bukan cabang yang bergerak atau lampu kendaraan yang lewat. Ini adalah cara paling efektif untuk mengurangi alarm palsu. Untuk menyiapkan Penyaringan Peringatan di Agent DVR, ikuti langkah-langkah berikut:

Konfigurasi dan aktifkan Detektor Gerakan. Untuk penggunaan CPU minimal, gunakan detektor Sederhana. Pastikan setidaknya satu zona ditentukan untuk mencakup area yang ingin Anda pantau.
Pada tab Peringatan, atur Mode ke Hanya Tindakan dan aktifkan Peringatan.
Pada tab perekaman, atur Mode ke Peringatan (jika Anda menginginkan rekaman)
Aktifkan Pengenalan Objek pada tab Pengenalan Objek. Atur mode ke Gerakan terdeteksi, pilih model, dan klik Temukan untuk memilih objek untuk deteksi, seperti Orang, Anjing, Mobil, dll.
Buka Tindakan di menu tab dan tambahkan Tindakan untuk peristiwa AI: Objek Ditemukan.
Pilih zona untuk menentukan di mana mendeteksi objek, seperti zona berbeda untuk jalan masuk dan jalan Anda. Misalnya, memilih zona jalan masuk hanya akan memicu peringatan jika mobil terdeteksi di sana.

Di bawah Tugas, klik Tambah untuk membuat tugas Peringatan. Klik OK dua kali untuk mengonfirmasi.

Agent DVR akan memproses pengenalan objek AI saat deteksi gerakan. Jika mendeteksi objek yang ditentukan di zona yang dipilih, akan memicu tindakan untuk menaikkan peringatan. Tidak adanya pemilihan zona akan memicu peringatan untuk zona apa pun.

Siapkan filter peringatan dengan cara yang sama untuk Pengenalan LPR, Pengenalan Wajah, atau Pengenalan Audio.

Untuk pengenalan objek AI yang konstan tanpa pemicu deteksi gerakan, atur Mode pada Pengenalan Objek ke Interval. Pantau dampak pada sumber daya perangkat keras Anda dan sesuaikan sesuai kebutuhan.

Anda dapat mengonfigurasi beberapa tindakan untuk objek berbeda di berbagai zona. Gunakan tag {AI} dalam tindakan untuk mereferensikan objek yang terdeteksi.

Jika server AI Anda tidak responsif dan Anda menggunakannya untuk menyaring Peringatan deteksi gerakan, Agent DVR akan memperlakukan semua peristiwa sebagai peringatan yang valid hingga server melanjutkan. Perilaku ini dapat dialihkan dengan saklar Pass-through Gerakan di bawah Pengenalan Objek.

Manfaatkan filter dalam tindakan Anda untuk melaksanakan respons berbeda berdasarkan deteksi Agent DVR. Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi peringatan lisan "penyusup terdeteksi" untuk orang di depan pintu, atau memutar suara menggonggong jika kucing terdeteksi di sofa Anda.

Pemecahan Masalah Filter AI

Jika AI tidak secara efektif menyaring rekaman Anda, pertimbangkan hal-hal berikut:

Pastikan pengaturan Cari cocok dengan salah satu opsi Tersedia.
Verifikasi bahwa saklar peringatan utama di Atas kiri Agent DVR menampilkan gembok tertutup, yang menunjukkan peringatan aktif.
Konfirmasi bahwa mode perekaman diatur ke Peringatan dan bukan Deteksi.
Pastikan mode peringatan diatur ke Hanya Tindakan.
Coba kurangi tingkat Tingkat kepercayaan di bawah Pengenalan Objek.
Periksa /logs.html untuk pesan kesalahan, yang mungkin menunjukkan masalah server atau pemblokiran jaringan.
Pantau performa Server AI dan pastikan tidak menyebabkan kelebihan beban sistem atau waktu tunggu.
Jika AI mendeteksi semua Kelas Objek, hal ini dapat menunjukkan masalah GPU. Periksa driver GPU atau beralih ke modul AI berbasis CPU.

Pengenalan Objek AI

Pengenalan Objek di Agent DVR menggunakan AI lokal kami atau server AI (CodeProject.AI direkomendasikan) untuk mengenali objek spesifik dalam umpan video dan dapat menghasilkan peristiwa, menampilkan peringatan, atau bertindak sebagai penyaring pada peringatan gerakan.

Diaktifkan: Alihkan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan proses AI.
Server AI: Pilih dari server yang telah dikonfigurasi, atau gunakan opsi bawaan.
Mode: Pilih pemicu untuk proses AI. Picu melalui API saja dengan mengatur ini ke Tidak ada dan memanggil triggerObject.
Pass-through Gerakan: Jika server AI tidak aktif dan menyaring peringatan, ini memungkinkan peringatan melewati tanpa penyaringan.
Gunakan URI snapshot: Gunakan bingkai beresolusi tinggi dari kamera Anda bukan bingkai umpan langsung saat ini.
Mode ubah ukuran: Ubah ukuran gambar sebelum mengirimnya ke server AI untuk mengurangi beban dan meningkatkan waktu respons.
Konfigurasi overlay: Siapkan hasil gambar AI pada umpan video langsung, termasuk label, tingkat kepercayaan, lebar garis, warna dan pengaburan.
Interval Permintaan: Tetapkan waktu minimum antara permintaan server.
Tingkat kepercayaan: Tetapkan tingkat kepercayaan minimum untuk mengenali objek.
Periksa Sudut: Lihat Memeriksa Sudut untuk detail lebih lanjut.

Model

Temukan: Ambil model terinstal dari server Anda (khusus untuk CodeProject.AI).
Titik akhir AI: Pilih dari model tersedia atau gunakan titik akhir bawaan.
Kelas Objek AI: Otomatis diisi dengan kelas yang relevan atau dimasukkan secara manual.
Cari: Tentukan objek untuk dideteksi oleh AI.
Objek Statis: Saring objek yang tidak bergerak. Abaikan objek statis mengabaikan objek yang terdeteksi berulang kali di posisi yang sama; Hanya Bergerak hanya melaporkan objek tempat detektor gerakan saat ini melihat gerakan.
Toleransi Gerakan: Pergerakan yang diizinkan antara deteksi saat memeriksa objek statis.

Model Khusus

Untuk menambahkan model khusus ke CodeProject.AI, salin file model ke direktori yang ditentukan. Aksesnya melalui tombol Temukan, tetapi tambahkan daftar objek secara manual ke Kelas Objek.

Ubah direktori penyimpanan model dengan mengedit pengaturan modul Pengenalan Objek.

Tindakan

Pengenalan Objek menghasilkan peristiwa AI: Objek Ditemukan dan AI: Objek Tidak Ditemukan untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat foto.

Tanya AI

Agent DVR menggunakan server AI (OpenAI/ Claude/ Gemini/ Model bahasa lokal seperti Ollama, LM Studio, vLLM dll) untuk menjawab pertanyaan yang dapat dibaca manusia tentang gambar dari kamera Anda. Ini dapat menghasilkan peristiwa, menaikkan Peringatan, atau bertindak sebagai filter pada Peringatan gerakan. Anda perlu menyelesaikan pengaturan di Pengaturan Server - Pengaturan AI - Tanya AI.

Mungkin ada biaya pihak ketiga yang terkait dengan penggunaan API penyedia AI pilihan Anda, jadi pastikan pengaturan Anda hanya mengirim permintaan saat Anda membutuhkannya. Google menawarkan tingkat penggunaan gratis untuk kunci API Gemini di Akun Google pribadi; periksa harga saat ini Google untuk batasan.

Anda dapat memeriksa Log di /logs.html di server lokal untuk melihat kapan permintaan dikirim. Atur Pengaturan Server - Pencatatan Log - Tingkat Log ke Info.

Diaktifkan: Alihkan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan proses AI.
Penyedia: Pilih penyedia AI mana yang ingin Anda gunakan untuk memproses gambar. Penyedia perlu dikonfigurasi di pengaturan server - Pengaturan AI. Jika Anda memilih Default maka penyedia pertama yang dikonfigurasi akan digunakan.
Mode: Pilih pemicu untuk proses AI. Picu hanya melalui API dengan mengatur ini ke Tidak ada dan memanggil triggerAskAI
Pass-through Gerakan: Jika server AI tidak aktif dan menyaring Peringatan, ini memungkinkan Peringatan melewati tanpa penyaringan.
Gunakan URI snapshot: Gunakan frame resolusi tinggi dari kamera Anda alih-alih frame aliran Video Langsung saat ini.
Mode ubah ukuran: Ubah ukuran gambar sebelum mengirimnya ke server AI untuk mengurangi beban dan meningkatkan waktu respons.
Konfigurasi overlay: Atur hasil AI gambar pada aliran video Video Langsung.
Interval Permintaan: Atur Waktu minimum antara permintaan server.
Mode detail: Pilih detail gambar Rendah atau Tinggi. Rendah lebih murah daripada Tinggi dan cocok untuk sebagian besar skenario.
Gunakan Video: Kirim klip video pendek alih-alih gambar (Gemini saja). Atur Durasi dalam detik dan centang Sertakan Audio untuk mengirim suara beserta video.

Pesan AI

Pesan: Masukkan pertanyaan Anda untuk AI di sini. Beberapa contoh:
- Jika Anda melihat api dalam gambar ini, balas dengan FIRE. Jika Anda melihat anjing yang sedang duduk di sofa, balas dengan DOG. Jika pintu terbuka balas dengan DOOR. Jika beberapa kondisi terpenuhi pisahkan dengan ,
- Jika lampu pada mesin di bangku berwarna merah, balas dengan ALERT
- Jika mobil polisi diparkir di jalan masuk, balas dengan POLICE
- Jika ada surat atau paket di lantai, balas dengan MAIL
- Jika terlihat seperti seseorang telah masuk ke rumah saya, balas dengan BREAKIN
Temukan: Masukkan tag yang telah Anda instruksikan AI untuk merespons. Misalnya FIRE, DOG, DOOR
Tanpa Pengulangan: Abaikan tag yang dikembalikan dalam panggilan terakhir ke AI

Seperti yang dicatat di atas, Anda dapat meminta beberapa kondisi dipenuhi dalam pesan dan menyiapkan Tindakan untuk menangani setiap Hasil.

Tip! Anda dapat menambahkan tag khusus [TIME] ke dalam pesan Anda untuk meneruskan waktu lokal saat ini ke AI - yang memungkinkan Anda melakukan pemeriksaan berdasarkan waktu dalam sehari. Misalnya, "Waktu saat ini adalah [TIME] jika itu lebih nanti dari 8 malam dan pintu garasi terbuka, balas hanya dengan GARAGE"

Tindakan

Tanya AI menghasilkan peristiwa AI: Hasil Positif Tanya AI untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat foto. Perhatikan bahwa AI belum mengembalikan data spasial apa pun tentang di mana hal-hal berada dalam gambar, jadi pemotongan dan deteksi derau statis saat ini tidak berfungsi.

Foto AI

Proses AI dapat menangkap foto saat objek dikenali, menawarkan opsi untuk menyimpan, memotong, mengunggah FTP, dan lainnya.

Untuk mengonfigurasi ini, buka opsi Foto di bagian bawah setiap tab konfigurasi AI saat menyunting kamera. Aktifkan Foto dan klik untuk mengonfigurasi.

Label: Agent DVR menampilkan kotak pada gambar dan memberi label pada objek yang terdeteksi.
Potong: Agent DVR memotong gambar ke setiap area yang terdeteksi dan menyimpan beberapa gambar, satu untuk setiap wilayah.
FTP: Mengunggah gambar yang disimpan ke server FTP yang dikonfigurasi untuk kamera.
Cegah Pengulangan: Agent DVR menghindari penyimpanan salinan ganda dari objek yang sama sampai meninggalkan zona gerakan.
Interval minimum: Tetapkan waktu minimum antar foto, dalam detik.

Berhati-hatilah dengan pengaturan foto AI karena konfigurasi yang tidak tepat dapat menyebabkan jumlah gambar yang berlebihan disimpan. Pantau frekuensi gambar yang disimpan setelah penyiapan.

LPR atau ALPR

Versi lebih baru dari Agent DVR memiliki AI yang tertanam di dalamnya, sehingga memungkinkan pemrosesan yang jauh lebih cepat dan overhead yang lebih rendah. Gunakan AI lokal yang dapat merespons secara real-time daripada server AI yang lebih lambat.

LPR (Pengenalan Plat Nomor, juga dikenal sebagai ALPR/ANPR) menggunakan server AI untuk mengenali dan membaca plat nomor dari mobil di aliran video Anda. Ini menghasilkan peristiwa, menimbulkan peringatan, atau bertindak sebagai filter pada peringatan gerakan.

Diaktifkan: Alihkan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan proses AI.
Server AI: Pilih dari server yang telah dikonfigurasi atau gunakan opsi bawaan. Agent DVR mendukung LPR melalui CodeProject.AI, PlateRecognizer.com, Gemini, atau model visi LLM yang kompatibel dengan OpenAI (seperti vLLM, Ollama, dan LM Studio).
Mode: Pilih pemicu untuk proses AI. Picu hanya melalui API dengan mengatur ini ke Tidak Ada dan memanggil triggerLPR.
Gunakan URI snapshot: Pilih bingkai resolusi tinggi dari kamera Anda alih-alih bingkai aliran langsung saat ini.
Mode ubah ukuran: Ubah ukuran gambar sebelum mengirimnya ke server AI untuk mengurangi beban dan meningkatkan waktu respons.
Konfigurasi overlay: Atur hasil AI gambar pada aliran video Video Langsung.
Interval Permintaan: Atur waktu minimum antara permintaan server untuk mengurangi beban.
Tingkat kepercayaan: Tentukan tingkat kepercayaan minimum untuk mengenali plat nomor.
Periksa Sudut: Lihat Memeriksa Sudut untuk detail selengkapnya.
Plat Nomor: Masukkan daftar plat terpisah koma atau URL ke berkas CSV yang berisi plat. Agent DVR akan menghasilkan acara Pelat Nomor Dikenali dan Pelat Nomor Tidak Dikenali untuk plat ini, yang dapat memicu tindakan.
Interval muat ulang: Atur frekuensi untuk memuat ulang daftar plat dari URL.
Normalisasi: Sesuaikan plat yang sering salah diidentifikasi untuk meningkatkan pencocokan.
Merek, Model, dan Warna: Aktifkan ini hanya jika menggunakan paket berbayar di PlateRecognizer.com yang mendukung fitur-fitur ini. Ini tidak termasuk dalam paket gratis. Detail akan disertakan dalam {AIJSON} di Tindakan Agent DVR.

Tindakan

LPR menghasilkan acara AI: Pelat Nomor Dikenali dan AI: Pelat Nomor Tidak Dikenali untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat foto.

Menggunakan ALPR-Database

Anda dapat mengatur integrasi dengan ALPR-Database.com untuk menyimpan plat nomor Anda. Lihat Agent DVR dengan ALPR-Database untuk instruksi.

Pengenalan Wajah AI

Versi Agent DVR yang lebih baru memiliki AI bawaan yang memungkinkan pemrosesan jauh lebih cepat dan beban kerja yang lebih rendah. Gunakan AI lokal yang dapat merespons secara real-time daripada server AI yang lebih lambat.

Pengenalan Wajah menggunakan server AI (direkomendasikan: CodeProject.AI) untuk mengenali wajah-wajah tertentu dalam umpan video. Ini dapat menghasilkan peristiwa, memicu peringatan, atau bertindak sebagai filter pada peringatan gerakan. Wajah dapat ditambahkan, disunting, atau dihapus menggunakan kamera Anda atau dengan mengunggah gambar. Lihat Edit Wajah di tab ini untuk informasi lebih lanjut.

Diaktifkan: Alihkan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan proses AI.
Server AI: Pilih dari server yang telah dikonfigurasi, atau gunakan opsi default.
Mode: Pilih pemicu untuk proses AI. Aktifkan via API saja dengan mengatur ini ke Tidak Ada dan memanggil triggerFace
Gunakan URI snapshot: Pilih bingkai resolusi tinggi dari kamera Anda alih-alih bingkai aliran langsung saat ini.
Mode ubah ukuran: Ubah ukuran gambar sebelum mengirimnya ke server AI untuk mengurangi beban dan meningkatkan waktu respons.
Konfigurasi overlay: Atur hasil AI gambar pada aliran video Video Langsung.
Interval Permintaan: Atur waktu minimum antara permintaan server untuk mengurangi beban.
Tingkat kepercayaan: Tentukan tingkat kepercayaan minimum untuk mengenali wajah.
Periksa Sudut: Lihat Memeriksa Sudut untuk detail selengkapnya.
Edit Wajah: Unggah gambar ke basis data server untuk pengenalan. Pastikan hanya satu wajah terlihat dan terdefinisi dengan jelas di setiap gambar.

Tindakan

Pengenalan Wajah menghasilkan peristiwa AI: Wajah Dikenali dan AI: Wajah Tidak Dikenali untuk digunakan dalam Tindakan.

Foto

Untuk informasi tentang foto, lihat foto.

Pengenalan Audio AI

Pengenalan audio berbasis AI dalam Agent DVR merespons suara yang dikenali dari mikrofon atau aliran sungai audio.

Anda perlu mengedit pengaturan Mikrofon untuk menyiapkan pengenalan audio. Jika Anda memiliki kamera dengan aliran sungai audio, Anda dapat mengakses pengaturan audio dengan mengedit kamera, memilih tab Audio dan mengklik "Konfigurasi".

Diaktifkan: Alihkan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan proses AI.
Mode: Pilih pemicu untuk proses AI.
Tingkat kepercayaan: Atur tingkat kepercayaan minimum untuk pengenalan suara.
Dengarkan Untuk: Pilih suara spesifik untuk dideteksi oleh AI.
Tumpang Tindih: Menampilkan suara yang dikenali pada visualisasi audio langsung. Hanya suara yang telah Anda pilih di bawah Dengarkan Untuk yang ditampilkan, sehingga apa yang muncul di layar sesuai dengan apa yang memicu peringatan.
Tumpang Tindih Semua Suara: Tampilkan juga suara yang tidak Anda dengarkan, sehingga tumpang tindih menampilkan semua yang dikenali model. Berguna untuk mengetahui mengapa suara tidak terdeteksi.
Gunakan GPU: Centang ini untuk menggunakan GPU Anda sebagai pengganti CPU.
Perangkat: Pilih perangkat untuk menjalankan model.

Mengklik Dengarkan Untuk menampilkan suara yang tersedia untuk deteksi. Pilih suara sesuai kebutuhan.

Jika suara tidak terdeteksi, aktifkan Tumpang Tindih dan Tumpang Tindih Semua Suara, kemudian putar suara dan tonton visualisasi audio. Tumpang tindih mencantumkan setiap suara yang dikenali dengan tingkat kepercayaannya, sehingga Anda dapat melihat apakah model tidak mendengar apa pun, mendengar suara tetapi di bawah pengaturan Tingkat kepercayaan Anda, atau mengklasifikasikannya sebagai sesuatu yang lain - dalam hal ini tambahkan suara tersebut ke Dengarkan Untuk. Matikan Tumpang Tindih Semua Suara kembali setelah selesai, sehingga tumpang tindih hanya menampilkan suara yang benar-benar memicu peringatan.

Gunakan Tindakan AI: Suara Dikenali untuk melakukan tugas ketika suara diidentifikasi.

Pengenalan audio juga dapat digunakan untuk menyaring peringatan, mirip dengan kamera.

Bahasa AI

Untuk mengubah bahasa yang digunakan untuk Label dan Penandaan dalam overlay gambar, buka Menu server - Pengaturan - Umum - Bahasa default.

Menambahkan Tindakan ke Acara AI

Agent DVR menghasilkan peristiwa melalui proses AI, yang dapat memicu Tindakan. Sebagai contoh, Pengenalan Objek menghasilkan peristiwa "Objek Ditemukan" dan "Objek tidak ditemukan". Setiap sistem AI di Agent DVR menghasilkan peristiwa yang unik.

Peristiwa ini dapat memicu berbagai tindakan, seperti menaikkan Peringatan, memanggil URL dengan label objek, menjalankan program, atau menerbitkan pesan ke server MQTT. Gunakan tag {AI} untuk label atau {AIJSON} untuk respons JSON lengkap dari Server AI dalam tindakan.