01Clases disponibles
Ejemplos: person, car, truck, couch, bed y suitcase. Car y truck son clases independientes: selecciona ambas si las necesitas. Bed no garantiza detectar un colchón suelto. Un sofá no demuestra una mudanza; color de ropa y casco requieren otras capacidades.
Seleccione objetos y confianza en las reglas. Las reglas de una cámara comparten la inferencia. Las etiquetas de búsqueda proceden de observaciones que cumplen el umbral del objeto de la regla correspondiente.
02Ajustar la confianza
Las nuevas configuraciones parten del 70%, ajustable del 10% al 95%; no se sobrescriben valores existentes. Subir puede reducir candidatos débiles y aumentar omisiones; bajar puede aumentar falsas alarmas. El 70% no garantiza un 70% de precisión. Tamaño, luz, oclusión y compresión influyen; las insignias muestran ajustes, no salud del modelo.
Las puntuaciones son del evento. Las reglas actuales exigen que el fotograma de activación y el seguimiento reciente alcancen el umbral. No garantizan exactitud.
03Conectar una regla
Seleccione objetos y confianza en las reglas. Las reglas de una cámara comparten la inferencia. Las etiquetas de búsqueda proceden de observaciones que cumplen el umbral del objeto de la regla correspondiente.
Una observación consultable no implica una alerta: el ámbito, la actividad, la duración y el intervalo de notificación se evalúan por separado.
04Capacidad de procesamiento
Las reglas de objetos de una cámara pueden reutilizar detecciones. Reducir clases no reduce proporcionalmente el coste principal de YOLO, por lo que no hay límite fijo de cinco clases. Más cámaras, FPS y PPE añaden carga; comprueba el rendimiento real.
Preguntas frecuentes
¿Es obligatorio dibujar una zona?
No, presencia puede usar toda la imagen.
¿Una regla nueva procesa automáticamente el pasado?
No. El administrador debe iniciar un análisis histórico de imágenes retenidas. No se envían avisos antiguos.