Der Deep-Learning-Filter ermöglicht es, Objekte herauszufiltern, die eine Regel auslösen, wenn sie vom Deep-Learning-Modell nicht einer bestimmten Klasse zugeordnet werden.
Die Einstellungen für den Deep-Learning-Filter werden auf der Seite „Deep Learning“ konfiguriert.
Eine ausführliche Beschreibung der Funktionsweise des Filters finden Sie unter „Deep-Learning-Filter“.
In der Regel wird der Deep-Learning-Filter mit einer oder mehreren anderen Regeln kombiniert, um zu verhindern, dass unerwünschte Objekte einen Alarm auslösen. Zur Veranschaulichung finden Sie unten ein Beispiel für ein Regeldiagramm. Bitte beachten Sie, dass der Deep-Learning-Filter nicht als Eingabe für andere Regeltypen verwendet werden kann. Daher muss er die letzte Regel in einem Diagramm sein.
Das vorherige Bild veranschaulicht, wie der Deep-Learning-Filter, der nur auf die Fahrzeugklasse (Vertrauensschwelle 0,5) konfiguriert ist, ausschließlich auf das Fahrzeugobjekt reagiert.
Die Person in diesem Bereich wird herausgefiltert, da die Einstellung „Personenklasse zulässig“ auf der Deep-Learning-Konfigurationsseite nicht aktiviert ist.
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Merkmal |
Beschreibung |
Standardwert |
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Name |
Ein vom Benutzer festgelegter Name für diese Regel |
"DL Filter #" |
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Can Trigger Actions (Kann Aktionen auslösen) |
Gibt an, ob durch diese Regel ausgelöste Ereignisse Aktionen auslösen |
Active |
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Input (Eingabe) |
Die Eingaberegel |
None |
Typische Kombination logischer Regeln
Die folgende logische Regel prüft, ob das Objekt, das die der Zone „Centre“ zugewiesene Anwesenheitsregel auslöst, zu einer der relevanten Klassen gehört, die auf der Einstellungsseite für Deep Learning definiert sind (siehe Abbildung der Einstellungsseite oben).
Nur der Deep-Learning-Filter ist auf „Kann Aktionen auslösen“ gesetzt, was bedeutet, dass nur dieser Bestandteil der logischen Regel als Quelle für Aktionen zur Verfügung steht.
Zudem erhält jede vom Geschwindigkeitsfilter generierte Aktivität den Ereignistyp „Anwesenheit“.
