Mirasys VCA Deep Learning
Vaatimukset
Nvidian näytönohjain, jossa on CUDA-ytimiä
NVIDIAn näytönohjain, jossa on CUDA Compute Capability 7.5 tai uudempi.
Riippuen GPU:n CUDA-ytimistä, kuinka monta Deep Learning -kanavaa voit käyttää järjestelmässä.
Uusimmat NVIDIAn grafiikkaohjaimet (vähintään 460.73 tai uudempi).
CUDA-työkalupakki
Mirasys VMS 9.4 tai uudempi.
Deep Learning -objektitiedostot
Asennus
Asenna uusimmat Nvidia-ajurit järjestelmään
Lataa Mirasys VCA Deep Learning -paketti Mirasys Extranetistä.
Pura paketti
Selaa kansioon CUDA Toolkit
Asenna CUDA Toolkit kaikkine ominaisuuksineen
Löydät yksityiskohtaisen asennusohjeen täältä. here.
Joitakin ominaisuuksia ei asenneta, koska Microsoft Visual Studiota ei tarvita asennukseen, mutta työkalupakki tarjoaa esimerkkitiedostoja.
Jos olet jo asentanut Mirasys VMS:n, ennen tiedostojen kopiointia VMS-palvelut on pysäytettävä.
Pysäytä palvelut: WDServer, DVRServer ja SMServer
Tätä ei tarvitse tehdä, jos käytät V9.6:ta tai uudempaa versiota.
Kopioi VCA Deep Learning -tiedostokansioiden sisältö paikkaan C:\Program Files\DVMS\DVR\vca\bin.
Tätä ei tarvitse tehdä, jos käytössäsi on V9.6 tai uudempi versio.
Tämä polku on Mirasys VMS:n oletusasennuspaikka.
Jos olet asentanut Mirasys VMS:n johonkin muuhun paikkaan, kopioi tiedostot sinne.
Käynnistä WDServer, DVRServer ja SMServer palvelut
Tätä ei tarvitse tehdä, jos käytössäsi on V9.6 tai uudempi versio.
Nyt olet asentanut ja valmis aloittamaan Deep Learning -seurannan. Deep Learning tracking.
Lisensointi tapahtuu paikallisen VCA Deep Learning -lisensoinnin kautta tai lisenssipalvelimen avulla (virtuaaliympäristö tai jos haluat käsitellä lisenssejä yhdessä paikassa).
Lisensointi tapahtuu paikallisen VCA Deep Learning -lisensoinnin kautta tai lisenssipalvelimen avulla (virtuaaliympäristö tai jos haluat käsitellä lisenssejä yhdessä paikassa).
Joissakin tapauksissa tunnistus ei ehkä toimi oikein. Yritä lisätä kuvanlaatua tai siirtää/zoomata kameran kuvaa lähemmäs haluttua tunnistusaluetta.
Mallit koulutetaan käyttämällä kirkkaita kuvia, joissakin tapauksissa mustavalkokuvan tai lämpökamerakuvan käyttäminen voi aiheuttaa sen, että tunnistus ei toimi oikein. Tätä varten voit kokeilla Deep Learning -suodattimen käyttöä Object Trackerin kanssa.