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c639e58dad
@@ -732,10 +732,6 @@
|
||||
"label": "Habilitar Birdseye",
|
||||
"description": "Habilita o deshabilita la función de vista Birdseye."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modo de seguimiento",
|
||||
"description": "Modo para incluir cámaras en Birdseye: 'objects', 'motion' o 'continuous'."
|
||||
},
|
||||
"order": {
|
||||
"label": "Posición",
|
||||
"description": "Posición numérica que controla el orden de la cámara en el diseño de Birdseye."
|
||||
@@ -887,10 +883,6 @@
|
||||
"label": "Retención predeterminada",
|
||||
"description": "Número predeterminado de días durante los que conservar instantáneas."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modo de retención",
|
||||
"description": "Modo de retención: all (guarda todos los segmentos), motion (guarda segmentos con movimiento) o active_objects (guarda segmentos con objetos activos)."
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Retención por objeto",
|
||||
"description": "Sobrescrituras por objeto para los días de retención de instantáneas."
|
||||
|
||||
@@ -316,185 +316,6 @@
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"detectors": {
|
||||
"deepstack": {
|
||||
"description": "Detector DeepStack/CodeProject.AI que envía imágenes a una API HTTP remota de DeepStack para la inferencia. No recomendado.",
|
||||
"api_url": {
|
||||
"description": "La URL de la API de DeepStack.",
|
||||
"label": "URL de la API de DeepStack"
|
||||
},
|
||||
"api_timeout": {
|
||||
"label": "Tiempo de espera de la API de DeepStack (en segundos)",
|
||||
"description": "Tiempo máximo permitido para una solicitud a la API de DeepStack."
|
||||
},
|
||||
"api_key": {
|
||||
"label": "Clave de API de DeepStack (si es necesaria)",
|
||||
"description": "Clave API opcional para servicios autenticados de DeepStack."
|
||||
},
|
||||
"label": "DeepStack"
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Tipo"
|
||||
},
|
||||
"label": "Detector de hardware",
|
||||
"cpu": {
|
||||
"label": "CPU",
|
||||
"num_threads": {
|
||||
"label": "Número de hilos para detección",
|
||||
"description": "Número de hilos usados para inferencia basada en CPU."
|
||||
},
|
||||
"description": "Detector TFLite de CPU que ejecuta modelos de TensorFlow Lite en la CPU del host sin aceleración por hardware. No recomendado."
|
||||
},
|
||||
"axengine": {
|
||||
"label": "Motor AX NPU",
|
||||
"description": "Detector NPU AXERA AX650N/AX8850N que ejecuta archivos .axmodel compilados mediante el runtime AXEngine."
|
||||
},
|
||||
"teflon_tfl": {
|
||||
"description": "Detector de delegados Teflon para TFLite, que utiliza la biblioteca de delegados Mesa Teflon para acelerar la inferencia en las GPU compatibles.",
|
||||
"label": "Teflon"
|
||||
},
|
||||
"synaptics": {
|
||||
"description": "Detector NPU de Synaptics para modelos en formato .synap, utilizando el Synap SDK en hardware de Synaptics.",
|
||||
"label": "Synaptics"
|
||||
},
|
||||
"zmq": {
|
||||
"description": "Detector ZMQ IPC que descarga la inferencia a un proceso externo a través de un punto de conexión IPC de ZeroMQ.",
|
||||
"label": "IPC de ZMQ",
|
||||
"endpoint": {
|
||||
"label": "Endpoint IPC de ZMQ",
|
||||
"description": "Endpoint ZMQ al que conectarse."
|
||||
},
|
||||
"request_timeout_ms": {
|
||||
"label": "Tiempo de espera de solicitud ZMQ en milisegundos",
|
||||
"description": "Tiempo de espera para solicitudes ZMQ en milisegundos."
|
||||
},
|
||||
"linger_ms": {
|
||||
"label": "Persistencia del socket ZMQ en milisegundos",
|
||||
"description": "Periodo de persistencia del socket en milisegundos."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"hailo8l": {
|
||||
"description": "Detector Hailo-8/Hailo-8L que utiliza modelos HEF y el SDK HailoRT para la inferencia en hardware Hailo.",
|
||||
"label": "Hailo-8/Hailo-8L",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo de dispositivo",
|
||||
"description": "Dispositivo que se usará para la inferencia Hailo (p. ej., 'PCIe', 'M.2')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"onnx": {
|
||||
"description": "Detector ONNX para ejecutar modelos ONNX; utilizará los backends de aceleración disponibles (CUDA/ROCm/OpenVINO) cuando estén disponibles.",
|
||||
"label": "ONNX",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo de dispositivo",
|
||||
"description": "Dispositivo que se usará para la inferencia ONNX (p. ej., 'AUTO', 'CPU', 'GPU')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"description": "Configuración para detectores de objetos (backends de CPU, GPU y ONNX) y cualquier ajuste del modelo específico del detector.",
|
||||
"openvino": {
|
||||
"description": "Detector OpenVINO para CPU AMD e Intel, GPU Intel y hardware VPU Intel.",
|
||||
"label": "OpenVINO",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo de dispositivo",
|
||||
"description": "Dispositivo que se usará para la inferencia OpenVINO (p. ej., 'CPU', 'GPU', 'NPU')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"tensorrt": {
|
||||
"description": "Detector TensorRT para dispositivos Nvidia Jetson que utiliza motores TensorRT serializados para una inferencia acelerada.",
|
||||
"label": "TensorRT",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Índice de dispositivo GPU",
|
||||
"description": "Índice del dispositivo GPU que se usará."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"degirum": {
|
||||
"description": "Detector DeGirum para ejecutar modelos a través de la nube de DeGirum o servicios de inferencia local.",
|
||||
"label": "DeGirum",
|
||||
"location": {
|
||||
"label": "Ubicación de inferencia",
|
||||
"description": "Ubicación del motor de inferencia DeGirum (p. ej., '@cloud', '127.0.0.1')."
|
||||
},
|
||||
"zoo": {
|
||||
"label": "Repositorio de modelos",
|
||||
"description": "Ruta o URL al repositorio de modelos de DeGirum."
|
||||
},
|
||||
"token": {
|
||||
"label": "Token de DeGirum Cloud",
|
||||
"description": "Token para acceder a DeGirum Cloud."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"rknn": {
|
||||
"description": "Detector RKNN para NPUs de Rockchip; ejecuta modelos compilados para RKNN en hardware de Rockchip.",
|
||||
"label": "RKNN",
|
||||
"num_cores": {
|
||||
"label": "Número de núcleos NPU que se usarán.",
|
||||
"description": "Número de núcleos NPU que se usarán (0 para automático)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Configuración de modelo específica del detector",
|
||||
"description": "Opciones de configuración de modelo específicas del detector (ruta, tamaño de entrada, etc.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Ruta del modelo de detector de objetos personalizado",
|
||||
"description": "Ruta a un archivo de modelo de detección personalizado (o plus://<model_id> para modelos de Frigate+)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Mapa de etiquetas para detector de objetos personalizado",
|
||||
"description": "Ruta a un archivo labelmap que asigna clases numéricas a etiquetas de texto para el detector."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Anchura de entrada del modelo de detección de objetos",
|
||||
"description": "Anchura del tensor de entrada del modelo en píxeles."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Altura de entrada del modelo de detección de objetos",
|
||||
"description": "Altura del tensor de entrada del modelo en píxeles."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Personalización del mapa de etiquetas",
|
||||
"description": "Sobrescrituras o entradas de reasignación que se fusionarán con el mapa de etiquetas estándar."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Mapa de etiquetas de objetos a sus etiquetas de atributos",
|
||||
"description": "Asignación de etiquetas de objetos a etiquetas de atributos usada para adjuntar metadatos (por ejemplo, 'car' -> ['license_plate'])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Forma del tensor de entrada del modelo",
|
||||
"description": "Formato de tensor esperado por el modelo: 'nhwc' o 'nchw'."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Formato de color de píxeles de entrada del modelo",
|
||||
"description": "Espacio de color de píxeles esperado por el modelo: 'rgb', 'bgr' o 'yuv'."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Tipo D de entrada del modelo",
|
||||
"description": "Tipo de datos del tensor de entrada del modelo (por ejemplo, 'float32')."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Tipo de modelo de detección de objetos",
|
||||
"description": "Tipo de arquitectura del modelo del detector (ssd, yolox, yolonas, yolo-generic, rfdetr, dfine) utilizado por algunos detectores para su optimización."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Ruta de modelo específica del detector",
|
||||
"description": "Ruta del archivo binario del modelo detector si lo requiere el detector elegido."
|
||||
},
|
||||
"edgetpu": {
|
||||
"label": "EdgeTPU",
|
||||
"description": "Detector EdgeTPU que ejecuta modelos TensorFlow Lite compilados para Coral EdgeTPU mediante el delegado EdgeTPU.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo de dispositivo",
|
||||
"description": "Dispositivo que se usará para la inferencia EdgeTPU (p. ej., 'usb', 'pci')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"memryx": {
|
||||
"label": "MemryX",
|
||||
"description": "Detector MemryX MX3 que ejecuta modelos DFP compilados en aceleradores MemryX.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Ruta del dispositivo",
|
||||
"description": "Dispositivo que se usará para la inferencia MemryX (p. ej., 'PCIe')."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"database": {
|
||||
"label": "Base de datos",
|
||||
"description": "Configuración de la base de datos SQLite utilizada por Frigate para almacenar los metadatos de los objetos rastreados y las grabaciones.",
|
||||
@@ -685,14 +506,6 @@
|
||||
"time_format": {
|
||||
"label": "Formato de hora",
|
||||
"description": "Formato de hora que se usará en la interfaz (browser, 12hour o 24hour)."
|
||||
},
|
||||
"date_style": {
|
||||
"label": "Estilo de fecha",
|
||||
"description": "Estilo de fecha que se usará en la interfaz (full, long, medium, short)."
|
||||
},
|
||||
"time_style": {
|
||||
"label": "Estilo de hora",
|
||||
"description": "Estilo de hora que se usará en la interfaz (full, long, medium, short)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"audio_transcription": {
|
||||
@@ -1202,10 +1015,6 @@
|
||||
"label": "Habilitar Birdseye",
|
||||
"description": "Habilita o deshabilita la función de vista Birdseye."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modo de seguimiento",
|
||||
"description": "Modo para incluir cámaras en Birdseye: 'objects', 'motion' o 'continuous'."
|
||||
},
|
||||
"order": {
|
||||
"label": "Posición",
|
||||
"description": "Posición numérica que controla el orden de la cámara en el diseño de Birdseye."
|
||||
@@ -1444,10 +1253,6 @@
|
||||
"label": "Retención predeterminada",
|
||||
"description": "Número predeterminado de días durante los que conservar instantáneas."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modo de retención",
|
||||
"description": "Modo de retención: all (guarda todos los segmentos), motion (guarda segmentos con movimiento) o active_objects (guarda segmentos con objetos activos)."
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Retención por objeto",
|
||||
"description": "Sobrescrituras por objeto para los días de retención de instantáneas."
|
||||
@@ -1511,50 +1316,6 @@
|
||||
"description": "Habilita TLS para la interfaz web y la API de Frigate en el puerto TLS configurado."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Modelo de detección",
|
||||
"description": "Ajustes para configurar un modelo de detección de objetos personalizado y su forma de entrada.",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Ruta del modelo de detector de objetos personalizado",
|
||||
"description": "Ruta a un archivo de modelo de detección personalizado (o plus://<model_id> para modelos de Frigate+)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Mapa de etiquetas para detector de objetos personalizado",
|
||||
"description": "Ruta a un archivo labelmap que asigna clases numéricas a etiquetas de texto para el detector."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Anchura de entrada del modelo de detección de objetos",
|
||||
"description": "Anchura del tensor de entrada del modelo en píxeles."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Altura de entrada del modelo de detección de objetos",
|
||||
"description": "Altura del tensor de entrada del modelo en píxeles."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Personalización del mapa de etiquetas",
|
||||
"description": "Sobrescrituras o entradas de reasignación que se fusionarán con el mapa de etiquetas estándar."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Mapa de etiquetas de objetos a sus etiquetas de atributos",
|
||||
"description": "Asignación de etiquetas de objetos a etiquetas de atributos usada para adjuntar metadatos (por ejemplo, 'car' -> ['license_plate'])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Forma del tensor de entrada del modelo",
|
||||
"description": "Formato de tensor esperado por el modelo: 'nhwc' o 'nchw'."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Formato de color de píxeles de entrada del modelo",
|
||||
"description": "Espacio de color de píxeles esperado por el modelo: 'rgb', 'bgr' o 'yuv'."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Tipo D de entrada del modelo",
|
||||
"description": "Tipo de datos del tensor de entrada del modelo (por ejemplo, 'float32')."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Tipo de modelo de detección de objetos",
|
||||
"description": "Tipo de arquitectura del modelo del detector (ssd, yolox, yolonas, yolo-generic, rfdetr, dfine) utilizada por algunos detectores para su optimización."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"classification": {
|
||||
"label": "Clasificación de objetos",
|
||||
"description": "Ajustes de los modelos de clasificación usados para refinar etiquetas de objetos o clasificación de estado.",
|
||||
|
||||
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