"desc":"Хотите сохранить изменения перед продолжением?"
}
},
"cameraSetting":{
"camera":"Камера",
"noCamera":"Нет камеры"
},
"general":{
"title":"Общие настройки",
"liveDashboard":{
"title":"Панель мониторинга",
"automaticLiveView":{
"desc":"Автоматически переключаться на просмотр камеры в реальном времени при обнаружении активности. Если отключить эту опцию, статичные изображения камер на панели мониторинга будут обновляться только раз в минуту.",
"label":"Автоматический просмотр в реальном времени"
},
"playAlertVideos":{
"label":"Воспроизводить видео с тревогами",
"desc":"По умолчанию последние тревоги на панели мониторинга воспроизводятся как короткие зацикленные видео. Отключите эту опцию, чтобы показывать только статичное изображение последних оповещений на этом устройстве/браузере."
"alreadyInProgress":"Переиндексация уже выполняется.",
"desc":"Переиндексация заново сгенерирует векторные представления для всех отслеживаемых объектов. Этот процесс выполняется в фоновом режиме и может максимально загрузить ваш процессор, а также занять значительное время в зависимости от количества отслеживаемых объектов.",
"confirmTitle":"Подтвердить переиндексацию",
"success":"Реиндексация запущена успешно.",
"error":"Не удалось начать реиндексацию: {{errorMessage}}",
"confirmDesc":"Вы уверены, что хотите переиндексировать все векторные представления отслеживаемых объектов? Этот процесс будет выполняться в фоновом режиме, но может максимально загрузить ваш процессор и занять довольно много времени. Вы можете следить за ходом выполнения на странице «Поиск событий»."
"desc":"Семантический поиск во Frigate позволяет находить отслеживаемые объекты в записях с помощью самого изображения, пользовательского текстового описания или автоматически сгенерированного описания.",
"desc":"Использование <em>малой</em> модели задействует квантованную версию модели, которая потребляет меньше оперативной памяти и работает быстрее на CPU с очень незначительной разницей в качестве эмбеддингов."
"desc":"Функция распознавания лиц позволяет присваивать людям имена, и когда их лицо будет распознано, Frigate присвоит имя человека в качестве дополнительной метки. Эта информация содержится в пользовательском интерфейсе, фильтрах, а также в уведомлениях.",
"desc":"Использование <em>малой</em> модели задействует модель FaceNet для векторного представления лиц, которая эффективно работает на большинстве CPU."
"desc":"Frigate может распознавать автомобильные номера и автоматически добавлять для объектов типа «автомобиль» обнаруженные символы в поле «распознанный номерной знак» или известное имя в качестве дополнительной метки. Типичный пример использования — чтение номеров автомобилей, заезжающих на подъездную дорожку или проезжающих по улице."
"desc":"Классификация птиц определяет известные виды с помощью квантованной модели TensorFlow. Когда птица распознана, её обиходное название добавляется в качестве дополнительной метки. Эти информация используется в интерфейсе, фильтрах и уведомлениях."
"desc":"Веб-уведомления требуют защищённого контекста (<code>https://…</code>). Это ограничение браузера. Получите безопасный доступ к Frigate, чтобы использовать уведомления."
"registered":"Регистрация для уведомлений успешно завершена. Перезапуск Frigate необходим перед отправкой любых уведомлений (включая тестовое уведомление)."
},
"error":{
"registerFailed":"Не удалось сохранить регистрацию уведомлений."
"desc":"Временно включить/отключить тревоги и обнаружения для этой камеры до перезапуска Frigate. В отключенном состоянии новые события не будут записываться. ",
"desc":"Frigate разделяет записи для проверки на два типа как «Тревоги» и «Обнаружения». По умолчанию все объекты <em>person</em> и <em>car</em> считаются тревогами. Вы можете уточнить эту классификацию, настроив для них требуемые зоны.",
"notSelectDetections":"Все объекты {{detectionsLabels}}, обнаруженные в {{zone}} на камере {{cameraName}}, которые не отнесены к тревогам, будут отображаться как обнаружения, независимо от того, в какой зоне они находятся.",
"text":"Все объекты {{detectionsLabels}}, не отнесённые к категории в {{zone}} на камере {{cameraName}}, будут отображаться как обнаружения.",
"regardlessOfZoneObjectDetectionsTips":"Все объекты {{detectionsLabels}}, не отнесённые к категории на камере {{cameraName}}, будут отображаться как обнаружения, независимо от того, в какой зоне они находятся."
"selectDetectionsZones":"Выберите зоны для обнаружения",
"noDefinedZones":"Для этой камеры не определено ни одной зоны.",
"objectDetectionsTips":"Все объекты {{detectionsLabels}}, не отнесённые к категории на камере {{cameraName}}, будут отображаться как обнаружения, независимо от того, в какой зоне они находятся.",
"desc":"Временно отключить камеру до перезапуска Frigate. Отключение камеры полностью останавливает обработку потоков этой камеры в Frigate. Обнаружение, запись и отладка будут недоступны.<br /> <em>Примечание: Это не отключает рестриминг go2rtc.</em>"
"tips":"Название должно содержать не менее 2 символов и не совпадать с названием камеры или другой зоны."
},
"inertia":{
"title":"Инерция",
"desc":"Указывает, сколько кадров объект должен находиться в зоне, прежде чем он будет считаться находящимся в ней. <em>Значение по умолчанию: 3</em>"
},
"loiteringTime":{
"title":"Время присутствия",
"desc":"Устанавливает минимальное время в секундах, которое объект должен находиться в зоне для её активации. <em>Значение по умолчанию: 0</em>"
},
"allObjects":"Все объекты",
"speedThreshold":{
"title":"Предел скорости ({{unit}})",
"toast":{
"error":{
"loiteringTimeError":"Зоны с установленным временем присутствия более 0 не должны использоваться для вычисления скорости.",
"pointLengthError":"Расчёт скорости отключён для этой зоны. Зоны с расчётом скорости должны содержать ровно 4 точки."
}
},
"desc":"Задаёт минимальную скорость объектов для учёта в этой зоне."
},
"toast":{
"success":"Зона ({{zoneName}}) сохранена. Перезапустите Frigate для применения изменений."
}
},
"motionMasks":{
"desc":{
"documentation":"Документация",
"title":"Маски движения используются, чтобы предотвратить срабатывание обнаружений на нежелательные типы движения. Чрезмерная маскировка усложняет отслеживание объектов."
"title":"Маски движения используются, чтобы предотвратить срабатывание обнаружений на нежелательные типы движения (например, ветки деревьев, метки времени на камере). При этом маски движения нужно использовать <em>очень умеренно</em>: чрезмерное применение масок затруднит отслеживание объектов."
},
"clickDrawPolygon":"Нажмите, чтобы нарисовать полигон на изображении.",
"title":"Frigate использует детекцию движения как первичную проверку, чтобы определить, есть ли в кадре что-то, что стоит анализировать с помощью детекции объектов."
},
"title":"Настройка детекции движения",
"contourArea":{
"title":"Площадь контура",
"desc":"Параметр площади контура определяет, какие группы изменённых пикселей считаются движением. <em>По умолчанию: 10</em>"
"desc":"Отображает прямоугольник на изображении, чтобы видеть данные о площади и соотношении сторон",
"tips":"Включите эту опцию, чтобы нарисовать прямоугольник на изображении с камеры для отображения его площади и соотношения сторон. Эти значения можно затем использовать для настройки параметров фильтра формы объектов в вашем конфигурационном файле.",
"area":"Площадь",
"ratio":"Соотношение",
"score":"Оценка"
},
"detectorDesc":"Frigate использует ваши детекторы ({{detectors}}) для обнаружения объектов в видеопотоке с камер.",
"desc":"Режим отладки отображает отслеживаемые объекты и их статистику в реальном времени. Список объектов показывает отложенную по времени сводку обнаруженных объектов.",
"debugging":"Отладка",
"title":"Отладка",
"boundingBoxes":{
"colors":{
"label":"Цвета ограничивающих рамок объектов",
"info":"<li>При запуске каждой метке объекта назначается уникальный цвет</li> <li>Тонкая синяя линия: объект в данный момент не обнаружен</li> <li>Тонкая серая линия: объект помечен как статичный</li> <li>Толстая линия: объект под автотрекингом (если включено)</li>"
},
"title":"Ограничивающие рамки",
"desc":"Показывать ограничивающие рамки вокруг отслеживаемых объектов"
},
"objectList":"Список объектов",
"noObjects":"Нет объектов",
"timestamp":{
"title":"Метка времени",
"desc":"Наложить временную метку на изображение"
},
"zones":{
"title":"Зоны",
"desc":"Показать контур всех определённых зон"
},
"mask":{
"title":"Маски движения",
"desc":"Показать полигоны маски движения"
},
"motion":{
"title":"Области движения",
"desc":"Показать рамки вокруг областей, в которых определяется движение",
"tips":"<p><strong>Рамки областей интереса</strong></p><br><p>Ярко-зелёные рамки будут наложены на области интереса в кадре, которые отправляются детектору объектов.</p>"
"cleanCopyWarning":"У некоторых камер включены снимки (snapshots), но отключена опция чистой копии (clean copy). Чтобы иметь возможность отправлять изображения с этих камер в Frigate+, необходимо включить параметр <code>clean_copy</code> в конфигурации снимков.",
"modelSelect":"Здесь можно выбрать ваши доступные модели на Frigate+. Обратите внимание, что могут быть выбраны только модели, совместимые с текущей конфигурацией детектора.",
"desc":"Семантический поиск во Frigate позволяет находить отслеживаемые объекты в записях с помощью самого изображения, пользовательского текстового описания или автоматически сгенерированного описания.",
"reindexNow":{
"desc":"Переиндексация заново сгенерирует векторные представления для всех отслеживаемых объектов. Этот процесс выполняется в фоновом режиме и может максимально загрузить ваш процессор, а также занять значительное время в зависимости от количества отслеживаемых объектов.",
"label":"Переиндексировать сейчас",
"confirmTitle":"Подтвердить переиндексацию",
"confirmDesc":"Вы уверены, что хотите переиндексировать все векторные представления отслеживаемых объектов? Этот процесс будет выполняться в фоновом режиме, но может максимально загрузить ваш процессор и занять довольно много времени. Вы можете следить за ходом выполнения на странице «Поиск событий».",
"confirmButton":"Переиндексировать",
"success":"Переиндексация успешно запущена.",
"alreadyInProgress":"Переиндексация уже выполняется.",
"error":"Не удалось запустить переиндексацию: {{errorMessage}}"
},
"modelSize":{
"desc":"Размер модели, используемой для создания векторных представлений для семантического поиска.",
"small":{
"desc":"Использование <em>малой</em> модели задействует квантованную версию модели, которая потребляет меньше оперативной памяти и работает быстрее на CPU с очень незначительной разницей в качестве эмбеддингов.",
"title":"малый"
},
"label":"Размер модели",
"large":{
"title":"большой",
"desc":"Использование <em>большой</em> модели задействует полную модель Jina и автоматически запускается на GPU, если это возможно."
}
},
"title":"Семантический поиск"
},
"birdClassification":{
"desc":"Классификация птиц определяет известные виды с помощью квантованной модели TensorFlow. Когда птица распознана, её обиходное название добавляется в качестве дополнительной метки. Эти информация используется в интерфейсе, фильтрах и уведомлениях.",
"title":"Классификация птиц"
},
"faceRecognition":{
"modelSize":{
"large":{
"desc":"При выборе <em>большой</em> модели используется модель векторизации лиц ArcFace, которая автоматически задействует GPU (если он доступен).",
"title":"большой"
},
"small":{
"title":"малый",
"desc":"Использование <em>малой</em> модели задействует модель FaceNet для векторного представления лиц, которая эффективно работает на большинстве CPU."
},
"label":"Размер модели",
"desc":"Размер модели, используемой для распознавания лиц."
},
"desc":"Функция распознавания лиц позволяет присваивать людям имена, и когда их лицо будет распознано, Frigate присвоит имя человека в качестве дополнительной метки. Эта информация содержится в пользовательском интерфейсе, фильтрах, а также в уведомлениях.",
"title":"Распознавание лиц",
"readTheDocumentation":"Читать документацию"
},
"licensePlateRecognition":{
"desc":"Frigate может распознавать автомобильные номера и автоматически добавлять для объектов типа «автомобиль» обнаруженные символы в поле «распознанный номерной знак» или известное имя в качестве дополнительной метки. Типичный пример использования — чтение номеров автомобилей, заезжающих на подъездную дорожку или проезжающих по улице.",
"title":"Распознавание номерных знаков",
"readTheDocumentation":"Читать документацию"
},
"unsavedChanges":"Несохранённые изменения настроек обогащений",
