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590b0c9d2d
@@ -70,10 +70,6 @@
|
||||
"label": "Birdseye aktivieren",
|
||||
"description": "Aktivieren oder deaktivieren der Birdseye-Funktion."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Verfolgungsmodus",
|
||||
"description": "Modus zum Einbeziehen von Kameras in Birdseye: „Objekte“, „Bewegung“ oder „kontinuierlich“."
|
||||
},
|
||||
"order": {
|
||||
"label": "Position",
|
||||
"description": "Numerische Position, die Reihenfolge der Kamera im Birdseye-Layout steuert."
|
||||
@@ -786,10 +782,6 @@
|
||||
"label": "Schnappschüsse aktivieren",
|
||||
"description": "Das Speichern von Momentaufnahmen für diese Kamera aktivieren oder deaktivieren."
|
||||
},
|
||||
"clean_copy": {
|
||||
"label": "Saubere Kopie speichern",
|
||||
"description": "Save an unannotated clean copy of snapshots in addition to annotated ones."
|
||||
},
|
||||
"timestamp": {
|
||||
"label": "Zeitstempel-Einblendung",
|
||||
"description": "Füge einen Zeitstempel auf die von der API abgerufenen Momentaufnahmen ein."
|
||||
@@ -817,10 +809,6 @@
|
||||
"label": "Standard-Aufbewahrungsfrist",
|
||||
"description": "Standardmäßige Anzahl von Tagen, für die Snapshots aufbewahrt werden."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Speichermodus",
|
||||
"description": "Speichermodus: „all“ (alle Segmente speichern), „motion“ (Segmente mit Bewegung speichern) oder „active_objects“ (Segmente mit aktiven Objekten speichern)."
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Objektaufbewahrung",
|
||||
"description": "Objektbezogene Überschreibungen für die Aufbewahrungsdauer von Snapshots."
|
||||
|
||||
@@ -138,10 +138,6 @@
|
||||
"label": "Birdseye aktivieren",
|
||||
"description": "Aktivieren oder deaktivieren der Birdseye-Funktion."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Verfolgungsmodus",
|
||||
"description": "Modus zum Einbeziehen von Kameras in Birdseye: „Objekte“, „Bewegung“ oder „kontinuierlich“."
|
||||
},
|
||||
"order": {
|
||||
"label": "Position",
|
||||
"description": "Numerische Position, die Reihenfolge der Kamera im Birdseye-Layout steuert."
|
||||
@@ -691,498 +687,11 @@
|
||||
"label": "Zeitformat",
|
||||
"description": "In der Benutzeroberfläche zu verwendendes Zeitformat (Browser, 12-Stunden- oder 24-Stunden-Format)."
|
||||
},
|
||||
"date_style": {
|
||||
"label": "Datumsformat",
|
||||
"description": "In der Benutzeroberfläche zu verwendendes Datumsformat (vollständig, lang, mittel, kurz)."
|
||||
},
|
||||
"time_style": {
|
||||
"label": "Zeitstil",
|
||||
"description": "In der Benutzeroberfläche zu verwendender Zeitstil (vollständig, lang, mittel, kurz)."
|
||||
},
|
||||
"unit_system": {
|
||||
"label": "Einheitensystem",
|
||||
"description": "Einheitensystem für die Anzeige (metrisch oder imperial), das in der Benutzeroberfläche und MQTT verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"detectors": {
|
||||
"label": "Detektor-Hardware",
|
||||
"description": "Konfiguration für Objektdetektoren (CPU, GPU, ONNX-Backends) und alle detektorspezifischen Modelleinstellungen.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type",
|
||||
"description": "Art des für die Objekterkennung zu verwendenden Detektors (z. B. „cpu“, „edgetpu“, „openvino“)."
|
||||
},
|
||||
"cpu": {
|
||||
"label": "CPU",
|
||||
"description": "CPU-TFLite-Detektor, der TensorFlow Lite-Modelle ohne Hardwarebeschleunigung auf der Host-CPU ausführt. Nicht empfohlen.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type"
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Modellkonfigurationsoptionen (Pfad, Eingabegröße usw.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen für den Detektor String-Labels zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Anhängen von Metadaten verwendet werden (z. B. „Auto“ -> „[Kennzeichen]“)."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Eingabetensors des Modells",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensorformat: „nhwc” oder „nchw”."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Modell-Eingabe-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingabe D Typ",
|
||||
"description": "Datentyp des Modelleingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Objekterkennungsmodelltyp",
|
||||
"description": "Detektormodellarchitekturtyp (ssd, yolox, yolonas), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Detektorspezifischer Modellpfad",
|
||||
"description": "Dateipfad zum Binärcode des Detektormodells, falls vom ausgewählten Detektor benötigt."
|
||||
},
|
||||
"num_threads": {
|
||||
"label": "Anzahl der Erkennungs-Threads",
|
||||
"description": "Die Anzahl der Threads, die für die CPU-basierte Inferenz verwendet werden."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"deepstack": {
|
||||
"label": "DeepStack",
|
||||
"description": "DeepStack/CodeProject.AI-Detektor, der Bilder zur Inferenz an eine entfernte DeepStack-HTTP-API sendet. Nicht empfohlen.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type"
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Modellkonfigurationsoptionen (Pfad, Eingabegröße usw.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe für das Objekt-Erkennungsmodell",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingangs-D-Typ",
|
||||
"description": "Datentyp des Modell-Eingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Typ des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Typ der Detektor-Modellarchitektur (ssd, yolox, yolonas), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Detektorspezifischer Modellpfad",
|
||||
"description": "Dateipfad zur Binärdatei des Detektormodells, falls dies für den ausgewählten Detektor erforderlich ist."
|
||||
},
|
||||
"api_url": {
|
||||
"label": "DeepStack-API-URL",
|
||||
"description": "Die URL der DeepStack-API."
|
||||
},
|
||||
"api_timeout": {
|
||||
"label": "DeepStack-API-Zeitlimit (in Sekunden)",
|
||||
"description": "Maximal zulässige Zeit für eine DeepStack-API-Anfrage."
|
||||
},
|
||||
"api_key": {
|
||||
"label": "DeepStack-API-Schlüssel (falls erforderlich)",
|
||||
"description": "Optionaler API-Schlüssel für authentifizierte DeepStack-Dienste."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"degirum": {
|
||||
"label": "DeGirum",
|
||||
"description": "DeGirum-Detektor zum Ausführen von Modellen über die DeGirum-Cloud oder lokale Inferenzdienste.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type"
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Optionen zur Modellkonfiguration (Pfad, Eingabegröße usw.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekt-Erkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingangs-D-Typ",
|
||||
"description": "Datentyp des Modell-Eingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Typ des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Typ der Detektor-Modellarchitektur (ssd, yolox, yolonas), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Detektorspezifischer Modellpfad",
|
||||
"description": "Dateipfad zur Binärdatei des Detektormodells, falls dies für den ausgewählten Detektor erforderlich ist."
|
||||
},
|
||||
"location": {
|
||||
"label": "Ort der Schlussfolgerung",
|
||||
"description": "Standort der DeGirim-Inferenzmaschine (z. B. „@cloud“, „127.0.0.1“)."
|
||||
},
|
||||
"zoo": {
|
||||
"label": "Modellzoo",
|
||||
"description": "Pfad oder URL zum DeGirum-Modellzoo."
|
||||
},
|
||||
"token": {
|
||||
"label": "DeGirum Cloud Token",
|
||||
"description": "Zugangs-Token für DeGirum Cloud."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"edgetpu": {
|
||||
"label": "EdgeTPU",
|
||||
"description": "EdgeTPU-Detektor, der TensorFlow Lite-Modelle ausführt, die mithilfe des EdgeTPU-Delegates für Coral EdgeTPU kompiliert wurden.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type"
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Optionen zur Modellkonfiguration (Pfad, Eingabegröße usw.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekt-Erkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe für das Objekt-Erkennungsmodell",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingabe Typ D",
|
||||
"description": "Datentyp des Modell-Eingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Typ des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Typ der Detektor-Modellarchitektur (ssd, yolox, yolonas), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Detektorspezifischer Modellpfad",
|
||||
"description": "Dateipfad zur Binärdatei des Detektormodells, falls dies für den ausgewählten Detektor erforderlich ist."
|
||||
},
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Gerätetyp",
|
||||
"description": "Das für die EdgeTPU-Inferenz zu verwendende Gerät (z. B. „usb“, „pci“)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"hailo8l": {
|
||||
"label": "Hailo-8/Hailo-8L",
|
||||
"description": "Hailo-8/Hailo-8L-Detektor unter Verwendung von HEF-Modellen und dem HailoRT SDK für die Inferenz auf Hailo-Hardware.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type"
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Optionen zur Modellkonfiguration (Pfad, Eingabegröße usw.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe für das Objekt-Erkennungsmodell",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingangs-D-Typ",
|
||||
"description": "Datentyp des Modell-Eingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Typ des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Typ der Detektor-Modellarchitektur (ssd, yolox, yolonas), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Detektorspezifischer Modellpfad",
|
||||
"description": "Dateipfad zur Binärdatei des Detektormodells, falls dies für den ausgewählten Detektor erforderlich ist."
|
||||
},
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Geräte Type",
|
||||
"description": "Das für die Hailo-Verbindung zu verwendende Gerät (z. B. „PCIe“, „M.2“)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"rknn": {
|
||||
"model": {
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingangs-D-Typ"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"label": "RKNN",
|
||||
"description": "RKNN-Detektor für Rockchip-NPUs; führt kompilierte RKNN-Modelle auf Rockchip-Hardware aus.",
|
||||
"num_cores": {
|
||||
"label": "Anzahl der zu verwendenden NPU-Kerne.",
|
||||
"description": "Die Anzahl der zu verwendenden NPU-Kerne (0 für automatische Einstellung)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"memryx": {
|
||||
"label": "MemryX",
|
||||
"description": "MemryX MX3-Detektor, der kompilierte DFP-Modelle auf MemryX-Beschleunigern ausführt.",
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Type"
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Optionen zur Modellkonfiguration (Pfad, Eingabegröße usw.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe für das Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Geräte Pfad",
|
||||
"description": "Das für die MemryX-Inferenz zu verwendende Gerät (z. B. „PCIe“)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Detektorspezifische Modellkonfiguration",
|
||||
"description": "Detektorspezifische Optionen zur Modellkonfiguration (Pfad, Eingabegröße usw.). Detektorspezifische Modellkonfiguration.",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe für das Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingangs-D-Typ",
|
||||
"description": "Datentyp des Modell-Eingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Typ des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Typ der Detektor-Modellarchitektur (ssd, yolox, yolonas, yolo-generic, rfdetr, dfine), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Detektorspezifischer Modellpfad",
|
||||
"description": "Dateipfad zur Binärdatei des Detektormodells, falls dies für den ausgewählten Detektor erforderlich ist."
|
||||
},
|
||||
"axengine": {
|
||||
"label": "AXEngine NPU",
|
||||
"description": "AXERA AX650N/AX8850N NPU-Detektor, der kompilierte .axmodel-Dateien über die AXEngine-Laufzeitumgebung ausführt."
|
||||
},
|
||||
"onnx": {
|
||||
"label": "ONNX",
|
||||
"description": "ONNX-Detektor zum Ausführen von ONNX-Modellen; nutzt verfügbare Beschleunigungs-Backends (CUDA/ROCm/OpenVINO), sofern vorhanden.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Gerätetyp",
|
||||
"description": "Das für die ONNX-Inferenz zu verwendende Gerät (z. B. „AUTO“, „CPU“, „GPU“)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"openvino": {
|
||||
"label": "OpenVINO",
|
||||
"description": "OpenVINO-Detektor für AMD- und Intel-CPUs, Intel-GPUs und Intel-VPU-Hardware.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Geräte Type",
|
||||
"description": "Das für die OpenVINO-Inferenz zu verwendende Gerät (z. B. „CPU“, „GPU“, „NPU“)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"synaptics": {
|
||||
"label": "Synaptics",
|
||||
"description": "Synaptics-NPU-Detektor für Modelle im .synap-Format unter Verwendung des Synap SDK auf Synaptics-Hardware."
|
||||
},
|
||||
"teflon_tfl": {
|
||||
"label": "Teflon",
|
||||
"description": "Teflon-Delegate-Detektor für TFLite unter Verwendung der Mesa-Teflon-Delegate-Bibliothek zur Beschleunigung der Inferenz auf unterstützten GPUs."
|
||||
},
|
||||
"tensorrt": {
|
||||
"label": "TensorRT",
|
||||
"description": "TensorRT-Detektor für Nvidia Jetson-Geräte unter Verwendung serialisierter TensorRT-Engines zur Beschleunigung der Inferenz.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "GPU-Geräteindex",
|
||||
"description": "Der zu verwendende GPU-Geräteindex."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"zmq": {
|
||||
"label": "ZMQ IPC",
|
||||
"description": "ZMQ-IPC-Detektor, der die Inferenz über einen ZeroMQ-IPC-Endpunkt an einen externen Prozess auslagert.",
|
||||
"endpoint": {
|
||||
"label": "ZMQ IPC Endpunkt",
|
||||
"description": "Der ZMQ-Endpunkt, mit dem eine Verbindung hergestellt werden soll."
|
||||
},
|
||||
"request_timeout_ms": {
|
||||
"label": "ZMQ-Anfrage-Timeout in Millisekunden",
|
||||
"description": "Zeitlimit für ZMQ-Anfragen in Millisekunden."
|
||||
},
|
||||
"linger_ms": {
|
||||
"label": "Verweilzeit des ZMQ-Sockets in Millisekunden",
|
||||
"description": "Verweilzeit des Sockets in Millisekunden."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Objekte",
|
||||
"description": "Standardeinstellungen für die Objektverfolgung, einschließlich der zu verfolgenden Labels und Filter pro Objekt.",
|
||||
@@ -1645,10 +1154,6 @@
|
||||
"label": "Schnappschüsse aktivieren",
|
||||
"description": "Das Speichern von Momentaufnahmen für alle Kameras aktivieren oder deaktivieren; diese Einstellung kann für jede Kamera individuell überschrieben werden."
|
||||
},
|
||||
"clean_copy": {
|
||||
"label": "Saubere Kopie speichern",
|
||||
"description": "Save an unannotated clean copy of snapshots in addition to annotated ones."
|
||||
},
|
||||
"timestamp": {
|
||||
"label": "Zeitstempel-Einblendung",
|
||||
"description": "Füge einen Zeitstempel auf die von der API abgerufenen Momentaufnahmen ein."
|
||||
@@ -1676,10 +1181,6 @@
|
||||
"label": "Standard-Aufbewahrungsfrist",
|
||||
"description": "Standardmäßige Anzahl von Tagen, für die Snapshots aufbewahrt werden."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Speichermodus",
|
||||
"description": "Speichermodus: „all“ (alle Segmente speichern), „motion“ (Segmente mit Bewegung speichern) oder „active_objects“ (Segmente mit aktiven Objekten speichern)."
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Objektaufbewahrung",
|
||||
"description": "Objektbezogene Überschreibungen für die Aufbewahrungsdauer von Snapshots."
|
||||
@@ -1691,50 +1192,6 @@
|
||||
},
|
||||
"description": "Einstellungen für API-generierte Momentaufnahmen von verfolgten Objekten für alle Kameras; können für jede Kamera individuell überschrieben werden."
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Erkennungsmodell",
|
||||
"description": "Einstellungen zur Konfiguration eines benutzerdefinierten Objekterkennungsmodells und seiner Eingabeform.",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Pfad zum benutzerdefinierten Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Pfad zu einer benutzerdefinierten Erkennungsmodelldatei (oder plus://<model_id> für Frigate+-Modelle)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Label-Karte für benutzerdefinierten Objektdetektor",
|
||||
"description": "Pfad zu einer Labelmap-Datei, die numerische Klassen dem Detektor als Zeichenfolgenbezeichnungen zuordnet."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Eingabebreite des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Breite des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Eingabehöhe für das Objekterkennungsmodell",
|
||||
"description": "Höhe des Modell-Eingabetensors in Pixeln."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Anpassung der Labelmap",
|
||||
"description": "Überschreibt oder ordnet Einträge neu zu, um sie in die Standard-Labelmap zu integrieren."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Zuordnung der Objektbezeichnungen zu ihren Attributbezeichnungen",
|
||||
"description": "Zuordnung von Objektbezeichnungen zu Attributbezeichnungen, die zum Hinzufügen von Metadaten verwendet werden (zum Beispiel „Auto“ -> [„Kennzeichen“])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Form des Modell-Eingabetensors",
|
||||
"description": "Vom Modell erwartetes Tensor-Format: „nhwc“ oder „nchw“."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Standard-Pixel-Farbformat",
|
||||
"description": "Vom Modell erwarteter Pixel-Farbraum: „rgb“, „bgr“ oder „yuv“."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Modell-Eingangs-D-Typ",
|
||||
"description": "Datentyp des Modell-Eingabetensors (z. B. „float32“)."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Typ des Objekterkennungsmodells",
|
||||
"description": "Typ der Detektor-Modellarchitektur (ssd, yolox, yolonas, yolo-generic, rfdetr, dfine), der von einigen Detektoren zur Optimierung verwendet wird."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"genai": {
|
||||
"label": "Konfiguration generativer KI",
|
||||
"description": "Einstellungen für integrierte Anbieter generativer KI, die zur Erstellung von Objektbeschreibungen und Zusammenfassungen von Rezensionen verwendet werden.",
|
||||
|
||||
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