zoldaten 16 авг в 14:14

Как определять объекты с ptz камеры

10 мин

2.5K

Машинное обучение*Обработка изображений*Работа с видео*

Кейс

+10

Комментарии 13

Dynasaur 16 авг в 15:23

Поясните, пожалуйста, почему для задачи изучения ценников на прилавке выбрана купольная потолочная камера Dahua DH-SD42C212T-HN ?

И ещё - камера стоит под 30т.р. - какие её характеристики повлияли на такой выбор? Есть масса камер в разы дешевле и вроде бы не хуже. Почему эта?

zoldaten 16 авг в 15:32

Предполагалось, что камера должна охватить пространство сразу с 4х сторон от пола до потолка. Т.к. ориентация помещения неизвестна изначально (попытка сделать универсальный алгоритм), камера должна "дотягиваться" и в отдаленные участки помещения на расстояние до 10м. На таком расстоянии не всякая камера "прочитает" ценник, те более если он в морозильной камере.
Да, есть решения дешевле, но там либо нет антивандального купола, либо дребезг при движении, либо одноплатники нужны.

ret77876 16 авг в 21:25

А на каком железе запускается детектирование объектов? Планируется ли работа в realtime?

zoldaten 19 авг в 11:55

realtime не планируется, т.к. нет необходимости. пк любой, кроме edge устройств.

vagon333 17 авг в 06:18

Интересуюсь вопросом для домашних задач - считывание с домашних камер наружного наблюдения, распознавание объектов, реакция на распознанные объекты.

Где можно прочитать больше по данной тематике, задать вопросы, включая вопрос выше по конфигурации железа для распознавания?

ret77876 18 авг в 10:51

Касательно железа я проводил аналитику, но там про yolov8 на встраиваемых устройствах. А так если есть возможность видеокарту от Nvidia использовать, то особых проблем с железом не будет

zoldaten 19 авг в 11:52

Ознакомились с аналитикой. Интересно. Но некоторые моменты спорны. Например насчет того, что yolov8 зависает на raspberry. Не должна - https://youtu.be/6B-c-N5mJVg

openvino возможно запустить на raspberry, но нужен NCS - https://youtu.be/LsGTOReoMrI

ret77876 19 авг в 12:53

Кстати касательно NCS и подобных ускорителей. Я на Orange PI 5 попробовал запускать yolov8, на его встроенном NPU на 6 TOPS и получалось в детекции int8 моделью чуть больше 60 FPS. NCS + Raspberry так быстро детектить не может, тем более если сравнить их цены, то получается, что сейчас гораздо выгоднее использовать Orange PI 5.

zoldaten 19 авг в 13:24

143 fps https://www.youtube.com/watch?v=37PwrRVP9j4 исходя из 7мс per image.
правда, с coral.
понятно, что будущее за npu, но и старое железо летать умеет.

ret77876 31 авг в 00:27

У него на видео какой - то неправильный код (на скрине из гитхаба, но в видео он такой же), а точнее часть по замеру FPS. Он после инференса перезаписывает start_time. И в итоге у него разница во времени не между началом инференса и концом, а концом инференса и концом пост-процессинга.