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No entanto, o campo annotation_offset pode ser usado para ajustar isso.", + "tips": "DICA: Imagine que há um clipe de evento com uma pessoa a andar da esquerda para a direita. Se a caixa delimitadora da linha do tempo do evento estiver consistentemente à esquerda da pessoa, o valor deve ser diminuído. Da mesma forma, se uma pessoa estiver andando da esquerda para a direita e a caixa delimitadora estiver consistentemente à frente da pessoa, o valor deve ser aumentado.", "label": "Deslocamento de Anotação", "millisecondsToOffset": "Milissegundos para deslocar as anotações de detecção. 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  • Use a aba Treinar para selecionar e treinar em imagens para cada pessoa detectada.
  • Concentre-se em imagens diretas para obter melhores resultados; evite imagens de treinamento que capturem rostos em ângulo.
    • " + "nextSteps": "Para construir uma base sólida:
  • Use a aba Treinar para selecionar e treinar em imagens para cada pessoa detectada.
  • Concentre-se em imagens diretas para obter melhores resultados; evite imagens de treino que capturem rostos em ângulo.
    • " }, "train": { "aria": "Selecionar treino", diff --git a/web/public/locales/pt/views/live.json b/web/public/locales/pt/views/live.json index 12956f88a..eb0330a97 100644 --- a/web/public/locales/pt/views/live.json +++ b/web/public/locales/pt/views/live.json @@ -2,56 +2,56 @@ "documentTitle": "Ao vivo - Frigate", "documentTitle.withCamera": "{{camera}} - Ao vivo - Frigate", "twoWayTalk": { - "disable": "Desativar conversação bidirecional", - "enable": "Habilitar conversação bidirecional" + "disable": "Desativar conversa bidirecional", + "enable": "Habilitar conversa bidirecional" }, "cameraAudio": { - "enable": "Habilitar áudio da câmera", - "disable": "Desativar áudio da câmera" + "enable": "Habilitar áudio da câmara", + "disable": "Desativar áudio da câmara" }, "ptz": { "move": { "clickMove": { - "label": "Clique no quadro para centralizar a câmera", + "label": "Clique no quadro para centralizar a câmara", "enable": "Habilitar clique para mover", "disable": "Desativar clique para mover" }, "down": { - 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Máscaras de movimento grandes não são recomendadas." }, "label": "Máscara de movimento", "desc": { @@ -291,7 +291,7 @@ "name": { "title": "Nome", "inputPlaceHolder": "Digite um nome…", - "tips": "O nome deve ter pelo menos 2 caracteres e não pode ser o nome de uma câmera ou de outra zona." + "tips": "O nome deve ter pelo menos 2 caracteres e não pode ser o nome de uma câmara ou de outra zona." }, "inertia": { "title": "Inércia", @@ -346,8 +346,8 @@ "mustBeAtLeastTwoCharacters": "O nome da zona deve ter pelo menos 2 caracteres.", "mustNotContainPeriod": "O nome da zona não pode conter pontos.", "hasIllegalCharacter": "O nome da zona contém caracteres ilegais.", - "mustNotBeSameWithCamera": "O nome da zona não pode ser o mesmo que o nome da câmera.", - "alreadyExists": "Já existe uma zona com esse nome para esta câmera." + "mustNotBeSameWithCamera": "O nome da zona não pode ser o mesmo que o nome da câmara.", + "alreadyExists": "Já existe uma zona com esse nome para esta câmara." } }, "distance": { @@ -444,7 +444,7 @@ } }, "objectShapeFilterDrawing": { - "tips": "Habilite esta opção para desenhar um retângulo na imagem da câmera para mostrar sua área e proporção. 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Esses valores podem ser usados para definir parâmetros de filtro de formato de objeto na sua configuração.", "document": "Leia a documentação ", "score": "Pontuação", "ratio": "Razão", @@ -470,33 +470,33 @@ "camera": { "reviewClassification": { "readTheDocumentation": "Leia a documentação", - "title": "Classificação de Revisão", - "noDefinedZones": "Nenhuma zona está definida para esta câmera.", - "objectAlertsTips": "Todos os objetos {{alertsLabels}} na câmera {{cameraName}} serão exibidos como Alertas.", + "title": "Classificação da Análise", + "noDefinedZones": "Nenhuma zona está definida para esta câmara.", + "objectAlertsTips": "Todos os objetos {{alertsLabels}} na câmara {{cameraName}} serão exibidos como Alertas.", "zoneObjectDetectionsTips": { - "text": "Todos os objetos {{detectionsLabels}} não categorizados na zona {{zone}} na câmera {{cameraName}} serão exibidos como Detecções.", - "regardlessOfZoneObjectDetectionsTips": "Todos os objetos {{detectionsLabels}} não categorizados na câmera {{cameraName}} serão exibidos como Detecções, independentemente da zona em que se encontram.", - "notSelectDetections": "Todos os objetos {{detectionsLabels}} detectados na zona {{zone}} na câmera {{cameraName}} que não forem categorizados como Alertas serão exibidos como Detecções, independentemente da zona em que se encontram." + "text": "Todos os objetos {{detectionsLabels}} não categorizados na zona {{zone}} na câmara {{cameraName}} serão exibidos como Detecções.", + "regardlessOfZoneObjectDetectionsTips": "Todos os objetos {{detectionsLabels}} não categorizados na câmara {{cameraName}} serão exibidos como Detecções, independentemente da zona em que se encontram.", + "notSelectDetections": "Todos os objetos {{detectionsLabels}} detectados na zona {{zone}} na câmara {{cameraName}} que não forem categorizados como Alertas serão exibidos como Detecções, independentemente da zona em que se encontram." }, "selectAlertsZones": "Selecionar zonas para Alertas", "selectDetectionsZones": "Selecionar zonas para Detecções", "limitDetections": "Limitar detecções a zonas específicas", - "desc": "O Frigate categoriza os itens de revisão como Alertas e Detecções. 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    Observação: Isso não desativa as retransmissões do go2rtc." + "title": "Transmissões", + "desc": "Desativar uma câmara interrompe completamente o processamento das transmissões dessa câmara pelo Frigate. Detecção, gravação e depuração ficarão indisponíveis.
    Observação: Isso não desativa as retransmissões do go2rtc." }, "review": { - "title": "Revisão", - "desc": "Ative ou desative alertas e detecções para esta câmera. Quando desativado, nenhum novo item de revisão será gerado.", + "title": "Análise", + "desc": "Ative ou desative alertas e detecções para esta câmara. Quando desativado, nenhum novo item de análise será gerado. ", "alerts": "Alertas ", "detections": "Detecções " } @@ -526,14 +526,14 @@ }, "enrichments": { "faceRecognition": { - "desc": "O reconhecimento facial permite que as pessoas recebam nomes e, quando o rosto delas for reconhecido, o Frigate atribuirá o nome da pessoa como um subrótulo. Essas informações estão incluídas na interface do usuário, nos filtros e nas notificações.", + "desc": "O reconhecimento facial permite que as pessoas recebam nomes e, quando o rosto delas for reconhecido, o Frigate atribuirá o nome da pessoa como um subrótulo. Essas informações estão incluídas na interface do utilizador, nos filtros e nas notificações.", "modelSize": { "small": { - "desc": "O uso de pequeno emprega um modelo de incorporação facial do FaceNet que funciona eficientemente na maioria das CPUs.", + "desc": "O uso de pequeno emprega um modelo de incorporação facial do FaceNet que funciona eficientemente na maioria dos CPUs.", "title": "pequeno" }, "large": { - "desc": "O uso de grande emprega um modelo de incorporação de rostos do ArcFace e será executado automaticamente na GPU, se aplicável.", + "desc": "O uso de grande emprega um modelo de incorporação de rostos do ArcFace e será executado automaticamente no GPU, se aplicável.", "title": "grande" }, "label": "Tamanho do modelo", @@ -545,37 +545,37 @@ "semanticSearch": { "modelSize": { "small": { - "desc": "Usar pequeno emprega uma versão quantizada do modelo que usa menos RAM e roda mais rápido na CPU, com uma diferença muito insignificante na qualidade de incorporação.", + "desc": "Usar pequeno emprega uma versão quantizada do modelo que usa menos RAM e roda mais rápido no CPU, com uma diferença muito insignificante na qualidade de incorporação.", "title": "pequeno" }, "label": "Tamanho do modelo", "desc": "O tamanho do modelo usado para incorporações de pesquisa semântica.", "large": { "title": "grande", - "desc": "Usar grande emprega o modelo Jina completo e será executado automaticamente na GPU, se aplicável." + "desc": "Usar grande emprega o modelo Jina completo e será executado automaticamente no GPU, se aplicável." } }, "reindexNow": { - "desc": "A reindexação regenerará os embeddings para todos os objetos rastreados. 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Você pode acompanhar o progresso na página Explorar.", "confirmButton": "Reindexar", "success": "Reindexação iniciada com sucesso.", "alreadyInProgress": "A reindexação já está em andamento.", "error": "Falha ao iniciar a reindexação: {{errorMessage}}" }, - "desc": "A Pesquisa Semântica no Frigate permite que você encontre objetos rastreados dentro dos seus itens de revisão usando a própria imagem, uma descrição de texto definida pelo usuário ou uma gerada automaticamente.", + "desc": "A Pesquisa Semântica no Frigate permite que você encontre objetos rastreados dentro dos seus itens de análise usando a própria imagem, uma descrição de texto definida pelo utilizador ou uma gerada automaticamente.", "readTheDocumentation": "Leia a documentação", "title": "Busca semântica" }, "licensePlateRecognition": { - "desc": "O Frigate pode reconhecer placas de veículos e adicionar automaticamente os caracteres detectados ao campo recognized_license_plate ou um nome conhecido como subrótulo para objetos do tipo carro. Um caso de uso comum pode ser a leitura de placas de carros entrando em uma garagem ou de carros passando por uma rua.", - "title": "Reconhecimento de placas", + "desc": "O Frigate pode reconhecer matrículas de veículos e adicionar automaticamente os caracteres detectados ao campo recognized_license_plate ou um nome conhecido como subrótulo para objetos do tipo carro. Um caso de uso comum pode ser a leitura de matrículas de carros entrando numa garagem ou de carros passando por uma rua.", + "title": "Reconhecimento de matrículas", "readTheDocumentation": "Leia a documentação" }, "birdClassification": { - "desc": "A classificação de aves identifica aves conhecidas usando um modelo quantizado do Tensorflow. Quando uma ave conhecida é reconhecida, seu nome comum é adicionado como um sub_label. Essas informações são incluídas na interface do usuário, nos filtros e nas notificações.", + "desc": "A classificação de aves identifica aves conhecidas usando um modelo quantizado do Tensorflow. Quando uma ave conhecida é reconhecida, seu nome comum é adicionado como um sub_label. 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