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To configure Water level detection, do the following:

수위 검출 도구를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 수위 감지 기록을 아카이브에 저장하려면 아카이브에 마스크 기록 매개변수를 예로 설정하세요 To record water level detection readings to the archive, set Yes for the Record mask to archive parameter (1).
   

2. If the camera supports multistreaming, select the stream for which detection is needed. Select a low-quality video stream to reduce the Server load 카메라가 멀티 스트리밍을 지원하는 경우, 감지를 수행할 스트림을 선택하세요. 서버 부하를 줄이기 위해 낮은 화질의 비디오 스트림을 선택하는 것이 좋습니다 (2).
3. Select a processing resource for decoding video streams 비디오 스트림을 디코딩할 처리 리소스를 선택하세요 (3). When you select a GPU, a stand-alone graphics card takes priority (when decoding with NVIDIA NVDEC chips). If there is no appropriate GPU, the decoding will use the Intel Quick Sync Video technology or the CPU.GPU를 선택한 경우, 별도의 그래픽 카드(NVIDIA NVDEC 칩셋 사용 시)가 우선적으로 사용됩니다. 적절한 GPU가 없으면 Intel Quick Sync Video 기술이나 CPU가 사용됩니다.

4. 분석된 프레임은 지정된 해상도로 축소됩니다 (4, 긴 쪽 기준 1920 픽셀). 작동 방식은 다음과 같습니다.

   1. 원본 영상의 긴 쪽 해상도가 프레임 크기 변경 항목에 지정된 값을 초과할 경우, 해당 값은 절반으로 나뉩니다.

   2. 결과 해상도가 지정된 값보다 작으면 해당 해상도가 그대로 사용됩니다.

   3. 결과 해상도가 여전히 지정된 값을 초과할 경우, 지정된 값보다 작아질 때까지 계속 절반으로 나뉩니다

   Analyzed framed are scaled down to a specified resolution (4, 1920 pixels on the longer side). This is how it works:

   1. If the longer side of the source image exceeds the value specified in the Frame size change field, it is divided by two.

   2. If the resulting resolution falls below the specified value, it is used further.

   3. If the resulting resolution still exceeds the specified limit, it is divided by two, etc.

      Info
      title Note
      For example, the source image resolution is 2048*1536, and the specified value is set to 1000. In this case, the source resolution will be halved two times (512*384), as after the first division, the number of pixels on the longer side exceeds the limit (1024 > 1000). If detection is performed on a higher resolution stream and detection errors occur, it is recommended to reduce the compression.
      예를 들어, 원본 해상도가 2048×1536이고 지정된 값이 1000인 경우, 해상도는 두 번 절반으로 줄어들어 512×384가 됩니다. 이는 첫 번째 분할 후 긴 쪽 해상도가 여전히 지정된 값(1024 > 1000)보다 크기 때문입니다. 고해상도 스트림에서 감지 오류가 발생할 경우 압축률을 줄이는 것이 권장됩니다.

      
      

5. 검출 도구가 1초에 처리할 프레임 수를 설정하세요 (5). 값은 Set the frame rate value for the detection tool to process per second (5). The value should be in the range [0.016; 100] .범위 내여야 합니다.

6. 화면에 보이는 물이 투명해서 검출 도구가 정확하게 수위를 인식하지 못할 경우, 신경망을 사용하세요 If the water in the frame is transparent and the detection tool cannot correctly identify its level, use Neural network  (6):

   1. 아니요를 선택한 경우, 감지 도구는 CPU 기반의 일반 알고리즘으로 동작하며 신경망 파일 항목에 지정된 값을 무시합니다.

   2. 예를 선택한 경우,

      1. 신경망 파일 항목에 아무 값도 지정하지 않으면 시스템이 신경망 모드 항목에 지정된 장치에 적합한 표준 신경망을 자동으로 선택합니다.

      2. 신경망 파일 항목에 지정된 사용자 정의 신경망이 신경망 모드 항목의 장치와 일치하고 수위 감지를 위한 신경망일 경우, 해당 신경망 기반의 감지 도구가 생성됩니다

   3. If No is selected, the detection tool will work based on the algorithm without using the neural network on the CPU, ignoring the value specified in the Neural network file field.

   4. If Yes is selected:

      1. If no value is selected in the Neural network file field, the system will automatically select the required standard neural network for the device specified in the Neural network mode field.

      2. If a custom neural network is selected in the Neural network file field that corresponds to the device specified in the Neural network mode field and is a water level neural network, a detection tool with a neural network algorithm based on this neural network will be created.
         

         Note
         title Attention!
         If the neural network file is not specified correctly, the detection tool will not work. The neural network algorithm will recreate itself every 20 seconds.
         신경망 파일이 정확하게 지정되지 않으면 감지 도구가 작동하지 않습니다. 신경망 알고리즘은 20초마다 자동으로 재생성됩니다.

         
         

7. 신경망 파일을 선택하세요 (7). 다양한 프로세서 유형에 맞는 표준 신경망은 Select the neural network file (7). The standard neural networks for different processor types are located in the C:\Program Files\Common Files\AxxonSoft\DetectorPack\NeuroSDK directory. You don't need to select the standard neural networks in this field, the system will automatically select the required one. If you use a custom neural network, enter a path to the file폴더에 있습니다. 이 필드에 표준 신경망을 선택할 필요는 없으며, 시스템이 자동으로 필요한 것을 선택합니다.
   사용자 정의 신경망을 사용할 경우, 해당 파일 경로를 입력하세요.
   

   Info
   title Note
   For correct neural network operation on Linux, place the corresponding file in the 리눅스 환경에서 신경망이 정상 작동하려면 해당 파일을 /opt/AxxonSoft/DetectorPack/NeuroSDK directory. 디렉토리에 위치시켜야 합니다.

   
   

8. 신경망 처리를 위한 프로세서를 선택하세요—CPU, GPU 중 하나, 또는 Intel 프로세서 중 하나 Select the processor for the neural network—CPU, one of GPUs, or one of Intel processors (8) (see 신경망 분석 작업을 위한 하드웨어 요구 사항, 검출 구성에 대한 일반 정보 참조). 
   

   Note
   title Attention!
   It may take several minutes to launch the algorithm on NVIDIA GPU after you apply the settings. You can use caching to speed up future launches (see Optimizing the operation of neural analytics on GPU). If you specify other processing resource than the CPU, this device will carry the most of computing load. However, the CPU will also be used to run the detection tool. Starting with Detector Pack 3.11, Intel HDDL and Intel NCS aren’t supported.

9. On the measurement scale (9, 10), set the top and bottom visible values in normal conditions. The value should be in the range [0; 19].

10. 설정 적용 후 NVIDIA GPU에서는 알고리즘 실행에 몇 분이 소요될 수 있습니다. 이후 실행 속도를 높이기 위해 캐시 기능을 사용할 수 있습니다 (GPU에서 신경 분석 작업 최적화 참조). CPU 이외의 처리 리소스를 지정한 경우, 해당 장치가 대부분의 연산을 수행하지만 CPU도 일부 사용됩니다. Detector Pack 3.11부터는 Intel HDDL 및 Intel NCS는 지원되지 않습니다.

    
    

11. 측정 스케일에서(9, 10) 일반적인 조건에서 보이는 상단 및 하단 값을 설정하세요. 값은 [0; 19] 범위 내여야 합니다.
12. 미리 보기 창에서 앵커 포인트 Image Added를 이동하세요.

    1. 프레임 내에서 측정 스케일을 설정하세요

    Move the anchor points Image Removed in the preview window:

    1. Set the measurement scale in the frame.
       

       Note
       title Attention!
       Top and bottom values of the measurement scale should match the actual settings (see step 9측정 스케일의 상단 및 하단 값은 실제 설정과 일치해야 합니다 (9단계 참고).

       
       

       Info
       title Note
       Water level sensor is shown in the lower left corner. If the sensor is green, the water level is below high and critical marks. If the sensor is orange, the water level is at high mark, but below critical mark. A red sensor means that water level is above critical mark.

    2. Draw a line to set the top limit for water level upon reaching which the detection tool triggers an alarm.
    3. Draw a line to set the top limit for water level upon reaching which the detection tool highlights the sensor icon in the video surveillance window with orange color.
13. Click the Apply button.

Configuring Water level detection tool is complete.

When you have created a detection tool, you can see a sensor on the layout in the video surveillance window.

If the sensor icon is green Image Removed, the water level is lower than both critical and high marks. If the icon is orange Image Removed, the water level is above the high mark, but below the critical mark. A red icon Image Removed means that the water level is above the critical mark.

1. 1. 수위 센서는 화면 좌측 하단에 표시됩니다. 센서가 녹색이면 수위가 높음 또는 임계값보다 낮은 상태입니다. 센서가 주황색이면 수위가 높음 표시선에 도달했지만, 임계값보다는 낮은 상태입니다. 센서가 빨간색이면 수위가 임계값을 초과한 상태입니다.

      
      

   2. 수위가 특정 상한선에 도달하면 알람을 발생시키도록 해당 선을 그려 설정하세요.
   3. 수위가 높음 표시선에 도달했을 때 영상감시 창의 센서 아이콘을 주황색으로 표시하도록 선을 그려 설정하세요.
2. 적용 버튼을 클릭하세요.

이로써수위 검출 도구 설정이 완료됩니다.

검출 도구를 생성하면 영상감시 창의 레이아웃에 센서가 표시됩니다.

센서 아이콘이 녹색이면 Image Added, 수위가높음 및 임계값보다 낮습니다. 아이콘이 주황색이면 Image Added, 수위가높음보다 높지만 임계값보다는 낮습니다. 아이콘이빨간색이면 Image Added, 수위가 임계값을 초과한 상태입니다.

You can also add a numerical value of the water level to the video surveillance window (see 또한, 영상감시 창에 수위의숫자 값을 표시할 수도 있습니다 (Configuring display of water level detection 참조).