कृत्रिम बुद्धि: विन्यास

स्थानीय वस्तु पहचान

एजेंट DVR लाइव वास्तविक समय ऑब्जेक्ट पहचान का समर्थन करता है जो AI मॉडल फ़ाइलों (.onnx) का उपयोग करता है। इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको एक लाइसेंस (या सक्रिय सदस्यता) की आवश्यकता होगी। बाहरी AI सर्वरों का उपयोग करने के लिए एजेंट को कॉन्फ़िगर करने के लिए AI सर्वर देखें।

शुरू करने के लिए, अपने कैमरे को संपादित करें और ऑब्जेक्ट पहचान टैब पर जाएं। शीर्ष पर अपने AI सर्वर का चयन करें। डिफ़ॉल्ट आंतरिक है, जो एजेंट 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 एजेंट DVR को इसके तेज़ अंतर्निहित AI के साथ कॉन्फ़िगर करने के लिए हैं। आप अपनी पसंद के किसी भी अन्य मॉडल को भी जोड़ सकते हैं, उदाहरण के लिए Ultralytics YOLO मॉडल।

  • मॉडल: उस AI मॉडल का चयन करें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं। एजेंट आवश्यकतानुसार स्वचालित रूप से अंतर्निहित मॉडल डाउनलोड करेगा। टाइनी मॉडल कम-स्तरीय हार्डवेयर या कई कैमरों के लिए अच्छा है। मीडियम मॉडल बेहतर सटीकता के लिए अच्छा है लेकिन अधिक प्रोसेसिंग पावर का उपयोग करता है।
  • मोड: उस समय का चयन करें जब आप AI को अपने वीडियो से फ़्रेम प्रोसेस करने के लिए चाहते हैं। यदि आप अंतराल का चयन करते हैं, तो एजेंट नीचे दिए गए प्रोसेसिंग दर फ़ील्ड का उपयोग करके आपके वीडियो फ़ीड का निरंतर विश्लेषण करेगा।
  • ओवरले: लाइव वीडियो पर वास्तविक समय के परिणाम दिखाने के लिए जांचें। यह विश्वास सीमा को समायोजित करने के लिए बहुत अच्छा है।
  • धुंधला: पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स को धुंधला करने के लिए इसे जांचें (उदाहरण के लिए, लोग)।
  • GPU का उपयोग करें: CPU के बजाय अपने GPU का उपयोग करने के लिए इसे जांचें।
  • प्रोसेसिंग दर: इसका उपयोग केवल तब किया जाता है जब मोड अंतराल हो - यह उस दर को नियंत्रित करता है जिस पर फ़्रेम मॉडल को भेजे जाते हैं। 1 दर्ज करें 1 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए, 20 दर्ज करें 20 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए या 0.1 दर्ज करें 1 फ़्रेम हर 10 सेकंड में।
  • विश्वास: यह मॉडल से परिणामों को फ़िल्टर करता है। गलत सकारात्मक को कम करने के लिए इसे उच्चतर समायोजित करें, लेकिन ध्यान दें कि यह ऑब्जेक्ट्स को भी मिस कर सकता है।
  • कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच देखें।
  • खोजें: उन ऑब्जेक्ट्स को निर्दिष्ट करें जिन्हें AI को पहचानना है। यहाँ विकल्पों की सूची मॉडल कॉन्फ़िगरेशन से आती है।
  • स्थिर ऑब्जेक्ट्स की अनदेखी करें: एक ही स्थान पर बार-बार पाए गए ऑब्जेक्ट्स की अनदेखी करें।
  • सहिष्णुता: यह नियंत्रित करता है कि ऑब्जेक्ट को स्थिर नहीं होने के रूप में चिह्नित करने से पहले कितना हिलना चाहिए।
कस्टम मॉडल

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

क्रियाएँ

ऑब्जेक्ट पहचान AI: ऑब्जेक्ट मिला और AI: ऑब्जेक्ट नहीं मिला घटनाएँ उत्पन्न करती है जो क्रियाओं में उपयोग के लिए होती हैं।

फोटो

फोटो के बारे में जानकारी के लिए, फोटो देखें।

    Ultralytics YOLO मॉडल को ONNX में परिवर्तित करना

Agent DVR ऑब्जेक्ट पहचान के लिए ONNX मॉडल फ़ाइलों का समर्थन करता है। आप पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड कर सकते हैं और उन्हें कुछ चरणों में 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 अच्छी गति/सटीकता का संतुलन है।

पूर्वापेक्षाएँ
  • Python 3.10 या नया
  • PATH में pip उपलब्ध
  • इंटरनेट कनेक्शन
  • ~1–2 GB खाली डिस्क स्थान
चरण 1 – Ultralytics स्थापित करें
pip install ultralytics
चरण 2 – YOLO26s मॉडल डाउनलोड करें

Ultralytics स्वचालित रूप से पहले उपयोग पर पूर्व-प्रशिक्षित वेट्स डाउनलोड करता है: 

yolo detect predict model=yolo26s.pt source=https://ultralytics.com/images/bus.jpg
चरण 3 – ONNX में परिवर्तित करें

एक बार 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 का पता लगाएँ

निर्यातित 

yolo26s.onnx
फ़ाइल आपके कार्यशील निर्देशिका में या 
runs/export
फ़ोल्डर में बनाई जाएगी।

चरण 5 – Agent DVR में कॉपी करें

ONNX फ़ाइल को अपने Agent DVR ONNX मॉडल फ़ोल्डर (एजेंट सर्वर पर) में स्थानांतरित करें, उदाहरण के लिए: 

Agent\Media\Models\ONNX\
चरण 6 – Agent DVR में मॉडल जोड़ें
  1. सर्वर सेटिंग्स > AI सेटिंग्स > AI मॉडल पर जाएँ।
  2. कॉन्फ़िगर पर क्लिक करें और एक नया मॉडल जोड़ें।
  3. एक नाम दर्ज करें (जैसे 
    yolo26s
    ) और ड्रॉपडाउन में 
    .onnx
    फ़ाइल का चयन करें।
  4. शेष विकल्पों को उनके डिफ़ॉल्ट पर छोड़ें और OK पर क्लिक करें।
  5. अपने कैमरे को संपादित करें, ऑब्जेक्ट पहचान टैब खोलें, सर्वर को आंतरिक पर सेट करें, और अपने नए मॉडल का चयन करें।
नोट: पूर्व-प्रशिक्षित Ultralytics मॉडल फ़ाइलों (जिसमें परिवर्तित ONNX फ़ाइलें शामिल हैं, जो पूर्व-प्रशिक्षित वेट्स से निकाली गई हैं) को पुनर्वितरित न करें। उपयोगकर्ताओं को उन्हें सीधे डाउनलोड करने के लिए निर्देश प्रदान करें।

स्थानीय चेहरे की पहचान

एजेंट DVR लाइव वास्तविक समय चेहरे की पहचान का समर्थन करता है जो AI का उपयोग करता है। इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको एक लाइसेंस (या सक्रिय सदस्यता) की आवश्यकता होगी। बाहरी AI सर्वरों का उपयोग करने के लिए एजेंट को कॉन्फ़िगर करने के लिए AI सर्वर देखें।

शुरू करने के लिए, अपने कैमरे को संपादित करें और चेहरे की पहचान टैब पर जाएं। शीर्ष पर अपने AI सर्वर का चयन करें। डिफ़ॉल्ट आंतरिक है, जो एजेंट DVR का अंतर्निहित AI है। यदि आप एक AI सर्वर का उपयोग करना चाहते हैं, तो इसे सर्वर सेटिंग्स - AI सेटिंग्स - AI सर्वरों में जोड़ें और फिर इसे यहां चुनें।

नीचे दिए गए विवरण एजेंट DVR को इसके तेज़ अंतर्निहित AI के साथ कॉन्फ़िगर करने के लिए हैं।

  • मोड: चुनें जब आप चाहते हैं कि AI आपके वीडियो से फ़्रेम संसाधित करे। यदि आप अंतराल चुनते हैं, तो एजेंट नीचे दिए गए प्रसंस्करण दर फ़ील्ड का उपयोग करके आपके वीडियो फ़ीड का निरंतर विश्लेषण करेगा।
  • ओवरले: लाइव वीडियो पर वास्तविक समय के परिणाम दिखाने के लिए जांचें। यह आत्मविश्वास सीमा को समायोजित करने के लिए अच्छा है।
  • धुंधला: चेहरों को धुंधला करने के लिए इसे जांचें।
  • GPU का उपयोग करें: CPU के बजाय अपने GPU का उपयोग करने के लिए इसे जांचें।
  • प्रसंस्करण दर: इसका उपयोग केवल तब किया जाता है जब मोड अंतराल हो - यह नियंत्रित करता है कि फ़्रेम मॉडल को कितनी तेजी से भेजे जाते हैं। 1 दर्ज करें 1 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए, 20 दर्ज करें 20 फ़्रेम प्रति सेकंड के लिए या 0.1 दर्ज करें 10 सेकंड में 1 फ़्रेम के लिए।
  • विश्वास: यह मॉडल से परिणामों को फ़िल्टर करता है। झूठे सकारात्मक को कम करने के लिए इसे अधिक समायोजित करें, लेकिन ध्यान दें कि यह लोगों को भी चूक सकता है।
  • कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच देखें।
पहचानने के लिए चेहरे

उन लोगों की तस्वीरें अपलोड करने के लिए चेहरे संपादित करें जिन्हें आप पहचानना चाहते हैं। आप परिणामों में सुधार करने के लिए एक ही व्यक्ति की कई तस्वीरें अपलोड कर सकते हैं। आप अपने फ़ाइल सिस्टम से चित्र अपलोड कर सकते हैं या फ़ोटो कैप्चर करने के लिए एक अंतर्निहित वेबकैम का उपयोग कर सकते हैं (SSL या लोकलहोस्ट की आवश्यकता होती है)।

क्रियाएँ

चेहरे की पहचान AI: चेहरा पहचाना गया और AI: चेहरा नहीं पहचाना गया घटनाएँ उत्पन्न करती है जो क्रियाओं में उपयोग के लिए होती हैं।

तस्वीरें

तस्वीरों के बारे में जानकारी के लिए, तस्वीरें देखें।

स्थानीय लाइसेंस प्लेट पहचान

एजेंट DVR लाइव वास्तविक समय लाइसेंस प्लेट पहचान का समर्थन करता है। इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपको एक लाइसेंस (या सक्रिय सदस्यता) की आवश्यकता होगी। बाहरी AI सर्वरों का उपयोग करने के लिए एजेंट को कॉन्फ़िगर करने के लिए AI सर्वर देखें।

शुरू करने के लिए, अपने कैमरे को संपादित करें और LPR टैब पर जाएं। शीर्ष पर अपने AI सर्वर का चयन करें। डिफ़ॉल्ट आंतरिक है, जो एजेंट 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 यहां इसे चुनें।

निम्नलिखित विवरण एजेंट DVR को इसके तेज अंतर्निहित AI के साथ कॉन्फ़िगर करने के लिए हैं।

  • मोड: चुनें कि आप कब AI को अपने वीडियो से फ्रेम प्रोसेस करना चाहते हैं। यदि आप अंतराल चुनते हैं, तो एजेंट नीचे दिए गए प्रोसेसिंग दर फ़ील्ड का उपयोग करके आपके वीडियो फीड का लगातार विश्लेषण करेगा।
  • ओवरले: लाइव वीडियो पर वास्तविक समय के परिणाम दिखाने के लिए जांचें। यह आत्मविश्वास सीमा को समायोजित करने के लिए अच्छा है।
  • धुंधला: पता की गई लाइसेंस प्लेटों को धुंधला करने के लिए इसे जांचें।
  • GPU का उपयोग करें: CPU के बजाय अपने GPU का उपयोग करने के लिए इसे जांचें। ध्यान दें कि यह वर्तमान में केवल Windows या macOS पर GPU ड्राइवर और रनटाइम समर्थन के कारण काम करता है। Linux वर्तमान में CPU पर वापस गिरता है।
  • प्रोसेसिंग दर: इसका उपयोग केवल तब किया जाता है जब मोड अंतराल हो - यह नियंत्रित करता है कि फ्रेम मॉडल को कितनी दर से भेजे जाते हैं। 1 दर्ज करें 1 फ्रेम प्रति सेकंड के लिए, 20 20 फ्रेम प्रति सेकंड के लिए या 0.1 1 फ्रेम हर 10 सेकंड के लिए।
  • आत्मविश्वास: यह मॉडल से परिणामों को फ़िल्टर करता है। झूठे सकारात्मक को कम करने के लिए इसे अधिक समायोजित करें, लेकिन ध्यान दें कि यह वस्तुओं को भी चूक सकता है।
  • कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच देखें।
देखने के लिए लाइसेंस प्लेटें
  • लाइसेंस प्लेटें: प्लेटों की एक अल्पविराम से पृथक सूची या प्लेटों को शामिल करने वाले CSV फ़ाइल के लिए एक URL दर्ज करें। एजेंट DVR इन प्लेटों के लिए लाइसेंस प्लेट मान्यता प्राप्त और लाइसेंस प्लेट मान्यता प्राप्त नहीं घटनाएँ उत्पन्न करेगा, जो क्रियाओं को ट्रिगर कर सकती हैं।
  • रिलोड अंतराल: URL से प्लेट सूची को फिर से लोड करने की आवृत्ति सेट करें।
  • सामान्यीकृत करें: मिलान में सुधार के लिए सामान्यतः गलत पहचानी गई प्लेटों को समायोजित करें।
क्रियाएँ

ऑब्जेक्ट पहचान AI: लाइसेंस प्लेट मान्यता प्राप्त और AI: लाइसेंस प्लेट मान्यता प्राप्त नहीं घटनाएँ उत्पन्न करती है, जो क्रियाओं में उपयोग के लिए होती हैं।

फोटो

फोटो के बारे में जानकारी के लिए, फोटो देखें।

एआई अलर्ट फ़िल्टरिंग

एजेंट DVR में अलर्ट फ़िल्टरिंग सेट करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

  • एक मोशन डिटेक्टर कॉन्फ़िगर करें और सक्षम करें। न्यूनतम CPU उपयोग के लिए, सरल डिटेक्टर का उपयोग करें। सुनिश्चित करें कि कम से कम एक क्षेत्र परिभाषित है ताकि आप जिस क्षेत्र की निगरानी करना चाहते हैं, उसे कवर किया जा सके।
  • अलर्ट टैब पर, मोड को केवल क्रियाएँ पर सेट करें और अलर्ट सक्षम करें।
  • रिकॉर्डिंग टैब पर, मोड को अलर्ट पर सेट करें (यदि आप रिकॉर्डिंग चाहते हैं)
  • ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टैब पर ऑब्जेक्ट पहचान सक्षम करें। मोड को मोशन डिटेक्टेड पर सेट करें, एक मॉडल चुनें, और पहचान के लिए वस्तुओं को चुनने के लिए फाइंड पर क्लिक करें, जैसे व्यक्ति, कुत्ता, कार, आदि।
  • टैब मेनू में क्रियाएँ पर जाएं और घटना AI: ऑब्जेक्ट फाउंड के लिए एक क्रिया जोड़ें।

    जोन चुनें ताकि यह निर्दिष्ट किया जा सके कि वस्तुओं का पता कहाँ लगाना है, जैसे आपके ड्राइववे और सड़क के लिए विभिन्न जोन। उदाहरण के लिए, ड्राइववे जोन का चयन करने पर केवल तभी अलर्ट सक्रिय होगा जब वहाँ एक कार का पता लगाया जाएगा।

    कार्य के अंतर्गत, एक अलर्ट कार्य बनाने के लिए जोड़ें पर क्लिक करें। पुष्टि करने के लिए दो बार OK पर क्लिक करें।

एजेंट DVR गति पहचान पर AI वस्तु पहचान को प्रोसेस करेगा। यदि यह चयनित क्षेत्र में एक निर्दिष्ट वस्तु का पता लगाता है, तो यह एक कार्रवाई को ट्रिगर करेगा जिससे एक अलर्ट उत्पन्न होगा। क्षेत्र चयन की अनुपस्थिति किसी भी क्षेत्र के लिए अलर्ट उत्पन्न करेगी।

इसके लिए अलर्ट फ़िल्टर को समान रूप से सेट करें LPR पहचान, चेहरे की पहचान, या ऑडियो पहचान के लिए।

गति पहचान ट्रिगर के बिना निरंतर AI वस्तु पहचान के लिए, वस्तु पहचान पर मोड को अंतराल पर सेट करें। अपने हार्डवेयर संसाधनों पर प्रभाव की निगरानी करें और आवश्यकतानुसार समायोजित करें।

आप विभिन्न क्षेत्रों में विभिन्न वस्तुओं के लिए कई क्रियाएँ कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। पहचानी गई वस्तु का संदर्भ देने के लिए क्रियाओं में {AI} टैग का उपयोग करें।

यदि आपका AI सर्वर अनुत्तरदायी है और आप इसका उपयोग गति पहचान अलर्ट को फ़िल्टर करने के लिए कर रहे हैं, तो एजेंट DVR सभी घटनाओं को मान्य अलर्ट के रूप में मान लेगा जब तक सर्वर फिर से सक्रिय नहीं हो जाता। इस व्यवहार को वस्तु पहचान के तहत मOTION पास-थ्रू स्विच के साथ टॉगल किया जा सकता है।
एजेंट DVR की पहचान के आधार पर विभिन्न प्रतिक्रियाएँ निष्पादित करने के लिए अपने क्रियाओं में फ़िल्टर का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, आप एक व्यक्ति के लिए "अतिक्रमणकर्ता का पता चला" अलर्ट को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं जो एक दरवाजे पर है, या यदि आपकी सोफे पर एक बिल्ली का पता लगाया जाता है तो भौंकने की आवाज़ चला सकते हैं।

AI फ़िल्टर ट्रबलशूटिंग

यदि AI आपके रिकॉर्डिंग को सही ढंग से फ़िल्टर नहीं कर रहा है, तो निम्नलिखित की जांच करें:

  • सुनिश्चित करें कि खोजें सेटिंग उपलब्ध विकल्पों में से एक के समान है।
  • सत्यापित करें कि Agent के शीर्ष बाएं में स्थित मास्टर अलर्ट स्विच एक बंद पैडलॉक दिखा रहा है, जो सक्रिय अलर्ट की इंडिकेट करता है।
  • पुष्टि करें कि रिकॉर्डिंग मोड अलर्ट पर सेट है और नहीं डिटेक्ट पर।
  • सुनिश्चित करें कि अलर्ट मोड केवल कार्रवाई पर सेट है।
  • वस्तु पहचान के तहत आत्मविश्वास स्तर को कम करने का प्रयास करें।
  • त्रुटि संदेशों के लिए /logs.html की जांच करें, जो संभावित रूप से सर्वर समस्याओं या नेटवर्क अवरोधों की इंडिकेट कर सकते हैं।
  • AI सर्वर के प्रदर्शन का मॉनिटरिंग करें और सुनिश्चित करें कि यह सिस्टम ओवरलोड या टाइमआउट का कारण नहीं बना रहा है।
  • यदि AI सभी वस्तु कक्षाओं का पता लगाता है, तो यह GPU समस्याओं की इंडिकेट कर सकता है। GPU ड्राइवर्स की जांच करें या CPU पर आधारित AI मॉड्यूल पर स्विच करें।

एआई ऑब्जेक्ट पहचान

AI Object Recognition Settings

एजेंट DVR में ऑब्जेक्ट रिकग्निशन हमारे स्थानीय AI या एक AI सर्वर (CodeProject.AI की सिफारिश की गई) का उपयोग करता है ताकि वीडियो फीड में विशिष्ट वस्तुओं को पहचाना जा सके और घटनाएँ उत्पन्न कर सके, अलर्ट बढ़ा सके, या मोशन अलर्ट्स पर एक फ़िल्टर के रूप में कार्य कर सके.

  • सक्षम: AI प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें.
  • AI सर्वर: अपने कॉन्फ़िगर किए गए सर्वरों में से चुनें, या डिफ़ॉल्ट विकल्प का उपयोग करें.
  • मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें. इसे None पर सेट करके और triggerObject को कॉल करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें.
  • मोशन पास-थ्रू: यदि AI सर्वर डाउन है और अलर्ट को फ़िल्टर कर रहा है, तो यह अलर्ट को बिना फ़िल्टर किए पास करने की अनुमति देता है.
  • स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव स्ट्रीम फ्रेम के बजाय अपने कैमरे से उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ्रेम का उपयोग करें.
  • रिसाइज मोड: AI सर्वर को भेजने से पहले छवियों का आकार बदलें ताकि लोड को कम किया जा सके और प्रतिक्रिया समय में सुधार हो सके.
  • ओवरले: लाइव वीडियो स्ट्रीम पर AI परिणाम प्रदर्शित करें.
  • रंग: ओवरले का रंग. यह सेटिंग सभी AI सुविधाओं पर ओवरले के रंग को नियंत्रित करती है.
  • न्यूनतम अंतराल: सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें.
  • विश्वास: एक वस्तु को पहचानने के लिए न्यूनतम विश्वास स्तर सेट करें.
  • कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच देखें.
मॉडल
  • डिस्कवर: अपने सर्वर से स्थापित मॉडलों को पुनः प्राप्त करें (CodeProject.AI के लिए विशिष्ट)।
  • मॉडल एंडपॉइंट: उपलब्ध मॉडलों में से चुनें या डिफ़ॉल्ट एंडपॉइंट का उपयोग करें।
  • ऑब्जेक्ट क्लासेस: प्रासंगिक क्लासेस के साथ स्वचालित रूप से भरा गया या मैन्युअल रूप से दर्ज किया गया।
  • खोजें: AI द्वारा पहचानने के लिए ऑब्जेक्ट निर्दिष्ट करें।
  • स्थिर ऑब्जेक्ट्स की अनदेखी करें: एक ही स्थान पर बार-बार पाए जाने वाले ऑब्जेक्ट्स की अनदेखी करें।
कस्टम मॉडल

CodeProject.AI में कस्टम मॉडल जोड़ने के लिए, मॉडल फ़ाइल को निर्दिष्ट निर्देशिका में कॉपी करें। इसे डिस्कवर बटन के माध्यम से एक्सेस करें, लेकिन ऑब्जेक्ट सूची को ऑब्जेक्ट क्लासेस में मैन्युअल रूप से जोड़ें।

ऑब्जेक्ट पहचान मॉड्यूल सेटिंग्स को संपादित करके मॉडल स्टोरेज के लिए निर्देशिका बदलें।

क्रियाएँ

ऑब्जेक्ट पहचान AI: ऑब्जेक्ट पाया गया और AI: ऑब्जेक्ट नहीं पाया गया घटनाएँ उत्पन्न करता है, जो क्रियाओं में उपयोग के लिए हैं।

फोटो

फोटो के लिए जानकारी के लिए, देखें फोटो.

पूछें एआई

Agent DVR आपके कैमरों से छवियों के बारे में मानव पठनीय प्रश्नों का उत्तर देने के लिए AI सर्वर (OpenAI/ Claude आदि) का उपयोग करता है। इसके बाद घटनाएँ उत्पन्न कर सकती हैं, चेतावनियाँ दे सकती हैं, या मोशन चेतावनियों पर एक फ़िल्टर के रूप में काम कर सकता है। आपको सर्वर सेटिंग्स - AI सर्वर्स - Ask AI में सेटिंग पूरी करनी होगी।

चयनित AI प्रदाता के API का उपयोग करने के लिए तीसरे पक्ष की लागत जुड़ी होती है, इसलिए सुनिश्चित करें कि आपकी सेटअप केवल तब अनुरोध भेज रही है जब आपको आवश्यकता हो।

आप लोकल सर्वर पर /logs.html पर लॉग देख सकते हैं जब अनुरोध भेजे जाते हैं। सर्वर सेटिंग्स - लॉगिंग - लॉग स्तर को इन्फो पर सेट करें।

  • सक्षम: AI प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें।
  • प्रदाता: चुनें कि आप किस AI प्रदाता का उपयोग छवियों को प्रसंस्करण करने के लिए करना चाहते हैं। प्रदाता को सर्वर सेटिंग्स - AI सर्वर्स में कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए। यदि आप डिफ़ॉल्ट का चयन करते हैं तो पहला कॉन्फ़िगर किया गया प्रदाता उपयोग किया जाएगा।
  • मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें। इसे कोई नहीं पर सेट करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें और triggerAskAI को कॉल करें।
  • मोशन पास-थ्रू: यदि AI सर्वर डाउन है और चेतावनियों को फ़िल्टर कर रहा है, तो यह चेतावनियाँ फ़िल्टरिंग के बिना पास करने देता है।
  • स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव स्ट्रीम फ़्रेम की बजाय अपने कैमरे से एक उच्च-संकल्प फ़्रेम का उपयोग करें।
  • रीसाइज मोड: छवियों को AI सर्वर को भेजने से पहले उन्हें रीसाइज करें ताकि भार को कम किया जा सके और प्रतिक्रिया समय में सुधार किया जा सके।
  • ओवरले: लाइव वीडियो स्ट्रीम पर AI परिणामों को प्रदर्शित करें।
  • न्यूनतम अंतराल सेट करें: सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें।
एआई संदेश
  • संदेश: यहाँ एआई के लिए अपना सवाल दर्ज करें। कुछ उदाहरण:
    • यदि आप इस छवि में आग देखते हैं तो FIRE के साथ प्रतिसाद दें। यदि एक कुत्ता सोफे पर बैठा है तो DOG के साथ प्रतिसाद दें। यदि दरवाजा खुला है तो DOOR के साथ प्रतिसाद दें। यदि कई स्थितियाँ पूरी हो रही हैं तो उन्हें , से अलग करें।
    • यदि मशीन पर बैंच पर मशीन पर लाल रंग है तो ALERT के साथ प्रतिसाद दें।
    • यदि एक पुलिस कार ड्राइववे में पार्क की गई है तो POLICE के साथ प्रतिसाद दें।
    • यदि फर्श पर कोई मेल या पैकेज है तो MAIL के साथ प्रतिसाद दें।
    • यदि लगता है कि किसी ने मेरे घर में घुसपैठ की है तो BREAKIN के साथ प्रतिसाद दें।
  • खोजें: उन टैग्स को दर्ज करें जिन्होंने आपने एआई से प्रतिसाद देने के लिए निर्देशित किया है। उदाहरण के लिए FIRE, DOG, DOOR
  • कोई दोहराव नहीं: उन टैग्स को नजरअंदाज करें जो पिछले कॉल में एआई द्वारा वापस किए गए थे।

जैसा ऊपर दिया गया है, आप संदेश में कई स्थितियों को पूरा होने के लिए मांग सकते हैं और प्रत्येक परिणाम को संभालने के लिए क्रियाएँ सेट कर सकते हैं।

सुझाव! आप अपने संदेश में वर्तमान स्थानीय समय को एआई को पास करने के लिए विशेष टैग [TIME] जोड़ सकते हैं - जिससे आप दिन के समय के आधार पर जांच कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, "वर्तमान समय है [TIME] यदि यह 8 बजे से बाद है और गेराज दरवाजा खुला है तो केवल GARAGE के साथ प्रतिसाद दें"
क्रियाएँ

सीन पहचान एक पॉजिटिव रिजल्ट अस्क एआई घटनाएं उत्पन्न करता है जिन्हें क्रियाएँ में प्रयोग के लिए किया जा सकता है।

ओपन एआई क्रियाएँ
फोटो

फोटों पर जानकारी के लिए, फोटो देखें। ध्यान दें कि एआई अभी तक छवि में चीजों के स्थान के बारे में कोई स्थानिक डेटा वापस नहीं करता है, इसलिए क्रॉप और स्थैतिक पहचान वर्तमान में काम नहीं कर रही हैं।

AI फ़ोटो

AI फ़ोटो कॉन्फ़िगरेशन

AI प्रक्रियाएँ वस्तुओं की पहचान के समय फ़ोटो खींच सकती हैं, जहां बचाने, क्रॉप करने, FTP अपलोड करने और अधिक के लिए विकल्प होते हैं।

इसे कॉन्फ़िगर करने के लिए, कैमरा संपादन करते समय हर AI कॉन्फ़िगरेशन टैब के नीचे फ़ोटो विकल्प पर जाएं। फ़ोटो को सक्षम करें और कॉन्फ़िगर करने के लिए क्लिक करें।

  • लेबल: Agent छवि पर बॉक्स ओवरले और पहचानी गई वस्तुओं को लेबल करता है।
  • क्रॉप: Agent छवि को प्रत्येक पहचानी गई क्षेत्र के लिए क्रॉप करता है और एक क्षेत्र के लिए प्रत्येक के लिए एक से अधिक छवियाँ सहेजता है।
  • FTP: सहेजी गई छवियों को कैमरे के कॉन्फ़िगर किए गए FTP सर्वर पर अपलोड करता है।
  • दोहरान रोकें: Agent एक ही वस्तु के कई प्रतिलिपियों को सहेजने से बचता है जब तक यह मोशन ज़ोन छोड़ नहीं जाती है।
AI फ़ोटो सेटिंग्स के साथ सतर्कता बरतें क्योंकि गलत कॉन्फ़िगरेशन से अत्यधिक संख्या में छवियाँ सहेजी जा सकती हैं। सेटअप के बाद सहेजी गई छवियों की आवृत्ति का निगरानी करें।

पूछें एआई: वर्णन करें

संस्करण v5.8.2.0+ से आप Agent DVR द्वारा आपकी कैमरों से कैप्चर की गई छवियों का वर्णन करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं अलर्ट घटनाओं में। यह वर्णन फिर UI में अलर्ट के साथ संग्रहीत किया जाता है। इसे सेट करने के लिए अपनी कैमरे के लिए Ask AI कॉन्फ़िगर करें और वर्णन के नीचे विकल्प देखें।

Open AI Actions
  • प्रॉम्प्ट: अपनी छवियों के साथ AI सर्वर को भेजने के लिए प्रॉम्प्ट दर्ज करें। डिफ़ॉल्ट "इस छवि में क्या हो रहा है का संक्षिप्त वाक्य वर्णन करें" है। आप इसमें कुछ मजा भी ले सकते हैं उदाहरण के लिए "वर्णन करें कि इस छवि में क्या हो रहा है" जैसा कि हमने ऊपर की छवि में किया।
  • अगले चरण में अलर्ट्स टैब पर जाएं और वर्णन विकल्प को चेक करें।

ध्यान दें कि आपको Ask AI सक्षम करने की आवश्यकता है। अगर आप केवल अलर्ट छवियों का वर्णन करना चाहते हैं तो मोड को केवल नन रखें

जब आप अपनी छवियों को एनोटेट कर लेते हैं तो आप इसे क्रियाएँ प्रणाली के लिए AI: वर्णन प्रतिक्रिया प्राप्त हुई के साथ एकीकृत कर सकते हैं। आप इस क्रिया से अन्य एकीकरणों के लिए {MESSAGE} और {AIJSON} का उपयोग कर सकते हैं।

एलपीआर या एएलपीआर

Agent DVR के नए संस्करणों में AI शामिल है, जो बहुत तेज़ प्रोसेसिंग और कम ओवरहेड सक्षम बनाता है। स्थानीय AI का उपयोग करें जो धीमे AI सर्वरों के बजाय वास्तविक समय में प्रतिक्रिया कर सकता है।
AI LPR Configuration

LPR (लाइसेंस प्लेट पहचान, जिसे ALPR/ANPR के नाम से भी जाना जाता है) एक AI सर्वर का उपयोग करता है ताकि आपके वीडियो फ़ीड से कारों की लाइसेंस प्लेटों को पहचान सके और पढ़ सके। यह घटनाएँ उत्पन्न करता है, अलर्ट उठाता है, या गति अलर्ट पर एक 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 सर्वरों में से चुनें या डिफ़ॉल्ट विकल्प का उपयोग करें। Agent DVR CodeProject.AI, PlateRecognizer.com, Gemini या किसी भी OpenAI संगत दृष्टि LLM (जैसे vLLM, Ollama और LM Studio) के माध्यम से LPR का समर्थन करता है।
  • मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें। इसे None पर सेट करके और triggerLPR को कॉल करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें।
  • स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव स्ट्रीम फ्रेम के बजाय अपने कैमरे से एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ्रेम का विकल्प चुनें।
  • ओवरले: लाइव वीडियो स्ट्रीम पर AI परिणामों को ओवरले करें।
  • न्यूनतम अंतराल: लोड को कम करने के लिए सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें।
  • विश्वास: लाइसेंस प्लेट को पहचानने के लिए न्यूनतम विश्वास स्तर को परिभाषित करें।
  • कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच देखें।
  • लाइसेंस प्लेट: प्लेटों की एक कॉमा-सेपरेटेड सूची या प्लेटों को शामिल करने वाली CSV फ़ाइल के लिए एक URL दर्ज करें। Agent DVR इन प्लेटों के लिए लाइसेंस प्लेट पहचानी गई और लाइसेंस प्लेट पहचानी नहीं गई घटनाएँ उत्पन्न करेगा, जो क्रियाएँ ट्रिगर कर सकती हैं।
  • रीलोड अंतराल: URL से प्लेट सूची को फिर से लोड करने की आवृत्ति सेट करें।
  • सामान्यीकृत: मिलान में सुधार के लिए सामान्यतः गलत पहचानी गई प्लेटों को समायोजित करें।
  • ब्रांड, मॉडल, और रंग: इस विकल्प को केवल तब सक्षम करें जब PlateRecognizer.com पर एक भुगतान योजना का उपयोग कर रहे हों जो इन सुविधाओं का समर्थन करती है। यह मुफ्त योजना में शामिल नहीं है। विवरण Agent DVR क्रियाओं में {AIJSON} में शामिल किए जाएंगे।
क्रियाएँ

LPR AI: लाइसेंस प्लेट पहचानी गई और AI: लाइसेंस प्लेट पहचानी नहीं गई घटनाएँ उत्पन्न करता है जो क्रियाओं में उपयोग के लिए हैं।

फोटो

फोटो के बारे में जानकारी के लिए, देखें फोटो।

ALPR-Database का उपयोग करना

आप अपने लाइसेंस प्लेट्स को स्टोर करने के लिए ALPR-Database.com के साथ एक एकीकरण सेटअप कर सकते हैं। निर्देशों के लिए देखें Agent DVR with ALPR-Database।

एआई चेहरे की पहचान

एजेंट DVR के नए संस्करणों में AI शामिल है, जो बहुत तेज़ प्रोसेसिंग और कम ओवरहेड सक्षम करता है। स्थानीय AI का उपयोग करें जो धीमे AI सर्वरों के बजाय वास्तविक समय में प्रतिक्रिया कर सकता है।
AI फेस पहचान सेटिंग्स

फेस रिकॉग्निशन एक AI सर्वर (सिफारिश की गई: CodeProject.AI) का उपयोग करता है ताकि वीडियो फीड में विशिष्ट चेहरों को पहचाना जा सके। यह घटनाएँ उत्पन्न कर सकता है, अलर्ट बढ़ा सकता है, या मोशन अलर्ट पर फ़िल्टर के रूप में कार्य कर सकता है। चेहरों को आपके कैमरे का उपयोग करके या छवियाँ अपलोड करके जोड़ा, संपादित या हटाया जा सकता है। अधिक जानकारी के लिए इस टैब में चेहरों को संपादित करें देखें।

  • सक्षम: AI प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें।
  • AI सर्वर: अपने कॉन्फ़िगर किए गए सर्वरों में से चुनें, या डिफ़ॉल्ट विकल्प का उपयोग करें।
  • मोड: AI प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें। इसे None पर सेट करके और triggerFace को कॉल करके केवल API के माध्यम से ट्रिगर करें।
  • स्नैपशॉट URI का उपयोग करें: वर्तमान लाइव स्ट्रीम फ्रेम के बजाय अपने कैमरे से उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ्रेम का विकल्प चुनें।
  • ओवरले: लाइव वीडियो स्ट्रीम पर AI परिणामों को ओवरले करें।
  • न्यूनतम अंतराल: लोड कम करने के लिए सर्वर अनुरोधों के बीच न्यूनतम समय सेट करें।
  • विश्वास: चेहरे को पहचानने के लिए न्यूनतम विश्वास स्तर निर्धारित करें।
  • कोनों की जांच करें: अधिक विवरण के लिए कोनों की जांच देखें।
  • चेहरों को संपादित करें: पहचान के लिए सर्वर डेटाबेस में छवियाँ अपलोड करें। सुनिश्चित करें कि प्रत्येक छवि में केवल एक चेहरा स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहा है।
क्रियाएँ

फेस रिकॉग्निशन AI: चेहरा पहचाना गया और AI: चेहरा पहचाना नहीं गया घटनाएँ उत्पन्न करता है जो क्रियाओं में उपयोग के लिए हैं।

फोटो

फोटो के बारे में जानकारी के लिए, फोटो देखें।

AI ऑडियो पहचान

AI Audio Recognition Settings AI Audio Recognition Tags

Agent DVR में आधारित ऑडियो पहचान ऑडियो स्ट्रीम से माइक्रोफोन या पहचानी गई ध्वनियों का प्रतिक्रिया करता है। इसे सेट करने के लिए सर्वर सेटिंग्स - डेटा - एआई ऑडियो मॉडल (एक iSpyConnect.com खाता की आवश्यकता होती है) से एक मॉडल फ़ाइल डाउनलोड करें।

ऑडियो पहचान सेटअप करने के लिए आपको माइक्रोफोन सेटिंग्स को संपादित करने की आवश्यकता होगी। यदि आपके पास ऑडियो स्ट्रीम वाला कैमरा है, तो आप कैमरा को संपादित करके ऑडियो सेटिंग्स तक पहुंच सकते हैं और ऑडियो टैब का चयन करके "कॉन्फ़िगर" पर क्लिक करें।

  • सक्षम: एआई प्रक्रिया को सक्षम या अक्षम करने के लिए टॉगल करें।
  • मोड: एआई प्रक्रिया के लिए ट्रिगर चुनें।
  • विश्वास: ध्वनि पहचान के लिए न्यूनतम विश्वास स्तर सेट करें।
  • ओवरले: लाइव ऑडियो विज़ुअलाइज़ेशन पर एआई परिणाम प्रदर्शित करता है।
  • के लिए सुनें: एआई द्वारा पहचान करने के लिए विशेष ध्वनि का चयन करें।

के लिए सुनें पर क्लिक करने से पहचान के लिए उपलब्ध ध्वनि दिखाई देती है। आवश्यकतानुसार ध्वनि का चयन करें।

कार्रवाई एआई: ध्वनि पहचानी गई का उपयोग करें जब एक ध्वनि पहचानी जाती है, कार्य करने के लिए।

ऑडियो पहचान भी कैमरों की तरह अलर्ट फ़िल्टरिंग के लिए उपयोग किया जा सकता है।

एआई भाषा

Agent DVR में लेबल और टैगिंग के लिए प्रदर्शन भाषा बदलने के लिए, सर्वर मेनू - सेटिंग्स - प्लेबैक - डिफ़ॉल्ट भाषा पर जाएं।

AI घटनाओं में कार्रवाई जोड़ना

Agent DVR AI प्रक्रियाओं के माध्यम से घटनाएं उत्पन्न करता है, जो "कार्रवाई" को ट्रिगर कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, ऑब्जेक्ट पहचान "ऑब्जेक्ट मिला" और "ऑब्जेक्ट नहीं मिला" घटनाएं उत्पन्न करता है। Agent में प्रत्येक AI सिस्टम अद्वितीय घटनाएं उत्पन्न करता है।

ये घटनाएं विभिन्न कार्रवाई को ट्रिगर कर सकती हैं, जैसे चेतावनियों को उठाना, ऑब्जेक्ट लेबल के साथ URLs को कॉल करना, प्रोग्राम्स को निष्पादित करना, या MQTT सर्वरों पर संदेश प्रकाशित करना। कार्रवाई में लेबल के लिए टैग {AI} और कोडप्रोजेक्ट.AI से पूर्ण JSON प्रतिक्रिया के लिए टैग {AIJSON} का उपयोग करें।