YOLO 객체와 신뢰도

01지원 클래스 선택

person, car, truck, couch, bed, suitcase 등이 있습니다. car와 truck은 독립 클래스라 둘 다 필요하면 둘 다 선택합니다. bed가 매트리스만 정확히 찾는다고 보장하지 않습니다. 소파는 이사의 증명이 아니며 옷 색상과 안전모는 별도 기능입니다.

규칙에서 객체와 신뢰도를 선택하세요. 같은 카메라의 규칙은 추론을 공유합니다. 검색 태그는 해당 규칙의 객체 임계값을 충족한 관측 결과에서 생성됩니다.

02신뢰도 설정

새 설정은 70%, 범위는 10%–95%이며 기존 값을 덮어쓰지 않습니다. 높이면 약한 감지를 줄일 수 있지만 놓침도 늘 수 있고 낮추면 오탐이 늘 수 있습니다. 70%는 정확도 보장이 아닙니다. 작은 크기, 어둠, 가림, 압축이 영향을 줍니다. 배지는 설정이지 모델 건강 상태가 아닙니다.

이벤트 당시 점수입니다. 현재 규칙은 발동 프레임과 최근 추적 점수가 모두 임계값을 충족해야 합니다. 정확도를 보장하는 수치는 아닙니다.

03규칙과 연결

규칙에서 객체와 신뢰도를 선택하세요. 같은 카메라의 규칙은 추론을 공유합니다. 검색 태그는 해당 규칙의 객체 임계값을 충족한 관측 결과에서 생성됩니다.

검색 가능한 관측 결과가 반드시 이벤트를 발생시키지는 않습니다. 범위, 활동, 지속 시간, 알림 간격은 별도로 판단합니다.

04처리 용량

같은 화면의 여러 객체 규칙이 감지 결과를 공유합니다. 클래스 수를 줄여도 주요 YOLO 추론 비용은 비례해서 줄지 않아 5개 제한이 없습니다. 카메라 수, FPS와 PPE는 부하를 늘리므로 실제 처리기로 확인하세요.