deep learning nvr 入侵偵測管理手冊 - synology inc....單純的場景...
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1Synology 管理手冊
基於Synology Surveillance Station 8.2.6 版本
Deep Learning NVR入侵偵測
管理手冊
目錄
簡介 01
總覽
安裝攝影機 02
選擇與架設攝影機
準備合適的光源
設定軟體參數 03
選擇串流配置
設定偵測柵欄
定義偵測方向
觸發機制
忽略小物件
忽略日夜模式事件
提升偵測準確度 05
單純的場景
注意其他干擾因素
使用進階功能 06
整合動作偵測
善用智慧註記
標籤與評論
01Synology 管理手冊
簡介
總覽
Synology Deep Learning NVR 內建強大的 AI 影像分析功能，內置於 Surveillance Station 的 Deep Video Analytics 應用程式。啟用此應用程式的所有功能皆沒有潛在收費，且無須另外安裝軟體或外接設備。
本手冊將介紹部署入侵偵測攝影機的基本要件，並提供最適合安裝情境的建議，以取得最佳的分析正確性。
Synology Deep Learning NVR 內建 GPU 顯示卡運算能力，利用深度學習 AI 的強大技術，提供即時物體偵測、追蹤以及環境雜訊過濾等功能。當偵測到目標物體後，Synology Deep Learning NVR 便會持續追蹤該物體，判別移動目標是否發生入侵之行為。
其功能可應用於多種場域，例如：
• 危險區域：鐵軌、海邊、湖
• 限制區域：軍事區域、電腦機房
• 居家安全：車庫、後院
不同於傳統影像分析技術可能會引起系統誤報，Synology 入侵偵測基於深度學習的實作，能夠即時運算數千萬個物件特徵，並且擁有強大的抗干擾能力，且能針對環境中的各種雜訊進行濾除，極大地提高了偵測的準確度，
此外，利用智慧註記功能及全面的偵測結果管理介面，入侵偵測可讓您可以快速找出重要事件，有效地減少在監控管理上的人力成本。
簡介
不合適的環境與設定可能會影響準確度，以下章節將介紹攝影機安裝及設定上的重要準則：
• 設計恰當的安裝場景
• 選擇適用的攝影機型號與位置
• 設定適宜的軟體分析參數
02 Synology 管理手冊
安裝攝影機
本章節將介紹攝影機如何架設以及準備合適的光源。若您無法滿足以下所描述的最佳環境，請放心，分析仍會維持高準確度。
選擇與架設攝影機
攝影機機種類型和架設方式會影響錄影品質，由於偵測分析是基於物體是否有跨越限制區域，因此，清晰的影像能提高分析的準確性。
請參考以下建議：
• 選擇至少 1280x720@20 FPS 以上、且能支援多路串流的攝影機，以便彈性設定影像串流的品質。
• 使用壁掛式攝影機且與牆壁夾角小於 60 度，並距離地面 2.5 到 4 公尺高。
• 請勿使用全景或魚眼攝影機，避免因影像扭曲過大而失真。
• 架設攝影機時，盡量直視偵測區域。目標物件必須清楚顯示於偵測柵欄的兩側。
• 確保攝影機訊號穩定。因此，建議使用有線網路連接攝影機。
• 鏡頭請保持乾淨。避免因髒污 (如：灰塵、昆蟲等 ) 干擾視線。
• 請固定好攝影機來避免鏡頭晃動，以取得清晰的畫面。
安裝攝影機
準備合適的光源
適合的光源至關重要。若環境過暗會導致拍攝模糊，且物體細節不清楚；過量的光照則可能會使畫面過曝，而失去清晰度。
若有可能，請準備以下環境：
• 提供現場足夠的光照，且照度 (LUX) 300 以上，或使用支援 IR 的攝影機。過暗的影像畫面會難以辨認移動的物件。
• 為戶外攝影機架設防水蓋，避免陽光直射攝影機鏡頭。直射的光線可能會使攝影機影像中出現條紋，或是使影像過曝，無法看清影像畫面。
03Synology 管理手冊
設定軟體參數
攝影機成功安裝後，即可為 DVA 進行軟體設定，以配合您的需求。本章節將介紹如何進行設定，以讓入侵偵測達到高準確度。
選擇串流配置
請選擇至少 1280x720@20FPS 以上的解析度，以增加辨識精準度。
設定偵測柵欄
拖曳畫面中的柵欄節點來調整欲偵測的位置，您可以左鍵點擊柵欄來新增至多 9 個節點，右鍵點擊來刪除節點。
定義偵測方向
根據您的目標環境選擇單一方向或雙向偵測，當您選擇單一方向時，柵欄上將會出現指示方向的紫色箭頭，您可以點擊該箭頭將偵測方向反轉，而當物體的移動軌跡和箭頭所指方向一致時，則會觸發入侵偵測。
設定軟體參數
觸發機制
因入侵偵測主要適用於壁掛式攝影機，畫面為俯視角度，分析將以移動物體的下半部面積判斷是否有跨越虛擬柵欄，並因此觸發事件。
忽略小物件
若要過濾影像雜訊、小昆蟲、或小動物等干擾，調整最小物件大小至關重要。在參數頁面，按一下編輯按紐來調整黃色物件框，並定義最小物件大小。
04 Synology 管理手冊
設定軟體參數
忽略日夜模式事件
當日夜切換時，攝影機將從自然光切換到以 IR 模式錄影。此期間快速的畫面變化可能引起錯誤的偵測結果。為避免此問題，您需要選擇合適的過濾模式。
在 DVA 機種上，您可以選擇由 Deep Video Analytics 來過濾，其會透過智能影像分析全自動化地去除當日夜間模式切換時造成的畫面變化。由指定時間過濾則在搭配攝影機的日夜間模式切換排程時，能獲得最好的過濾效果。請確認與攝影機設定保持一致，即可在指定的時間過濾偵測事件。
05Synology 管理手冊
提升偵測準確度
進行軟體參數設定之後，仍有些因素會影響偵測準確性。本章節將列出可能的原因與解決之道。
單純的場景
場景越單純，則入侵偵測越容易分析物件特徵，並提供正確的報表。
請參考以下建議：
• 若您欲設置的偵測柵欄鄰近主要幹道，建議您將柵欄的位置與幹道保持距離，入侵偵測可以達到一樣的效果，不僅能增加偵測的穩定度，且能減少誤觸次數。
• 將偵測柵欄置於畫面中央，並移除盆栽和柱子等遮蔽物，以確保在柵欄兩側的物體皆能被正確的偵測。
• 當攝影機拍攝的實際面積較廣時，位於畫面遠處的小物件可能無法正確被偵測，建議您可以重新調整攝影機架設位置，或者另外增加新的攝影機來負責遠處的區域。
提升偵測準確度
注意其他干擾因素
即使全面考量攝影機安裝的環境，動作仍有可能被錯誤辨識。以下所列情形可能影響偵測，然而在這些情況下，分析仍可正常運作：
• 天候因素會影響戶外攝影機的準確度。下雨、下雪、陰影變化、白天黑夜的光照度差異等，皆會影響影像畫面的處理分析。
• 將偵測柵欄設置在相對不平穩的區域 ( 如：晃動的樹叢或蕩漾的水面 ) 可能導致準確度降低。
• 閃動或發亮的物體 ( 如：霓虹燈 ) 可能會影響分析。
06 Synology 管理手冊
使用進階功能
除了詳細的參數可準確地追蹤動作，DVA 亦提供標籤功能，便於提升檔案管理的效率。
整合動作偵測
入侵偵測可以與 Surveillance Station 的動作偵測整合，當偵測到
入侵事件時，亦可觸發攝影機錄影、通知、行動規則及其他設定。
善用智慧註記
入侵偵測可依出現在影像中的物件 ( 如：人、動物與交通工具 ) 自動註記事件，讓管理者不用手動處理，即可知道錄影檔案內容的大致情況。
使用進階功能
而影片也可透過註記來快速搜尋重要事件。
標籤與評論
您可以在偵測結果上新增標籤、進行分類並新增評論。例如：您可建立「快遞員」的標籤，在相關的事件標上，方便事後錄影檔案調閱。
07Synology 管理手冊
提升偵測準確度
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