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de5c18af38
@@ -544,10 +544,6 @@
|
||||
"label": "Conservazione predefinita",
|
||||
"description": "Numero predefinito di giorni per cui conservare le istantanee."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modalità di conservazione",
|
||||
"description": "Modalità di conservazione: tutti (salva tutti i segmenti), movimento (salva i segmenti con movimento) o oggetti_attivi (salva i segmenti con oggetti attivi)."
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Conservazione oggetti",
|
||||
"description": "Eccezioni per singolo oggetto relativi ai giorni di conservazione delle istantanee."
|
||||
@@ -790,10 +786,6 @@
|
||||
"label": "Abilita Birdseye",
|
||||
"description": "Abilita o disabilita la funzione di visualizzazione Birdseye."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modalità di tracciamento",
|
||||
"description": "Modalità per includere le telecamere in Birdseye: 'oggetti', 'movimento' o 'continuo'."
|
||||
},
|
||||
"order": {
|
||||
"label": "Posizione",
|
||||
"description": "Posizione numerica che controlla l'ordine delle telecamere nella disposizione Birdseye."
|
||||
|
||||
@@ -175,181 +175,6 @@
|
||||
"description": "Attiva l'aggiunta di tag HEVC per una migliore compatibilità con i lettori Apple durante la registrazione in formato H.265."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"detectors": {
|
||||
"cpu": {
|
||||
"num_threads": {
|
||||
"label": "Numero di processi di rilevamento",
|
||||
"description": "Il numero di processi utilizzati per l'inferenza basata sulla CPU."
|
||||
},
|
||||
"description": "Rilevatore CPU TFLite che esegue modelli TensorFlow Lite sulla CPU di sistema senza accelerazione hardware. Sconsigliato.",
|
||||
"label": "CPU"
|
||||
},
|
||||
"label": "Dispositivo di rilevamento",
|
||||
"hailo8l": {
|
||||
"description": "Rilevatore Hailo-8/Hailo-8L che utilizza modelli HEF e l'SDK HailoRT per l'inferenza sul dispositivo Hailo.",
|
||||
"label": "Hailo-8/Hailo-8L",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo di dispositivo",
|
||||
"description": "Il dispositivo da utilizzare per l'inferenza Hailo (ad es. 'PCIe', 'M.2')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"openvino": {
|
||||
"description": "Rilevatore OpenVINO per CPU AMD e Intel, GPU Intel e dispositivo Intel VPU.",
|
||||
"label": "OpenVino",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo di Dispositivo",
|
||||
"description": "Il dispositivo da utilizzare per l'inferenza OpenVINO (ad es. 'CPU', 'GPU', 'NPU')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"rknn": {
|
||||
"description": "Rilevatore RKNN per NPU Rockchip; esegue modelli RKNN compilati su dispositivo Rockchip.",
|
||||
"label": "RKNN",
|
||||
"num_cores": {
|
||||
"label": "Numero core NPU da utilizzare.",
|
||||
"description": "Il numero di core NPU da utilizzare (0 per automatico)."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"synaptics": {
|
||||
"description": "Rilevatore NPU Synaptics per modelli in formato .synap utilizzando l'SDK Synap su dispositivo Synaptics.",
|
||||
"label": "Synaptics"
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"label": "Tipo"
|
||||
},
|
||||
"description": "Configurazione per i rilevatori di oggetti (backend CPU, GPU, ONNX) e impostazioni del modello specifiche per il rilevatore.",
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Configurazione del modello specifica del rilevatore",
|
||||
"description": "Opzioni di configurazione del modello specifiche del rilevatore (percorso, dimensioni di ingresso, ecc.).",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Percorso del modello di rilevamento oggetti personalizzato",
|
||||
"description": "Percorso di un file del modello di rilevamento personalizzato (o plus://<model_id> per i modelli Frigate+)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Mappa delle etichette (label map) per il rilevatore di oggetti personalizzato",
|
||||
"description": "Percorso di un file labelmap che mappa le classi numeriche in etichette testuali per il rilevatore."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Larghezza di ingresso del modello di rilevamento oggetti",
|
||||
"description": "Larghezza del tensore di ingresso del modello in pixel."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Altezza di ingresso del modello di rilevamento oggetti",
|
||||
"description": "Altezza del tensore di ingresso del modello in pixel."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Personalizzazione labelmap",
|
||||
"description": "Sostituzioni o voci di rimappatura da unire alla labelmap standard."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Mappa delle etichette oggetto con le relative etichette di attributo",
|
||||
"description": "Mappatura dalle etichette oggetto alle etichette di attributo utilizzata per allegare metadati (ad esempio 'car' -> ['license_plate'])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Forma del tensore di ingresso del modello",
|
||||
"description": "Formato del tensore richiesto dal modello: 'nhwc' o 'nchw'."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Formato colore dei pixel di ingresso del modello",
|
||||
"description": "Spazio colore dei pixel richiesto dal modello: 'rgb', 'bgr' o 'yuv'."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Tipo di dati di ingresso del modello (Dtype)",
|
||||
"description": "Tipo di dati del tensore di ingresso del modello (ad esempio 'float32')."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Tipo di modello di rilevamento oggetti",
|
||||
"description": "Tipo di architettura del modello del rilevatore (ssd, yolox, yolonas, yolo-generic, rfdetr, dfine) utilizzato da alcuni rilevatori per l'ottimizzazione."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model_path": {
|
||||
"label": "Percorso del modello specifico del rilevatore",
|
||||
"description": "Percorso del file binario del modello del rilevatore, se richiesto dal rilevatore scelto."
|
||||
},
|
||||
"axengine": {
|
||||
"label": "NPU AXEngine",
|
||||
"description": "Rilevatore NPU AXERA AX650N/AX8850N che esegue file .axmodel compilati tramite il runtime AXEngine."
|
||||
},
|
||||
"deepstack": {
|
||||
"label": "DeepStack",
|
||||
"description": "Rilevatore DeepStack/CodeProject.AI che invia immagini a una API HTTP DeepStack remota per l'inferenza. Non consigliato.",
|
||||
"api_url": {
|
||||
"label": "URL API DeepStack",
|
||||
"description": "L'URL delle API DeepStack."
|
||||
},
|
||||
"api_timeout": {
|
||||
"label": "Timeout API DeepStack (in secondi)",
|
||||
"description": "Tempo massimo consentito per una richiesta alle API DeepStack."
|
||||
},
|
||||
"api_key": {
|
||||
"label": "Chiave API DeepStack (se richiesta)",
|
||||
"description": "Chiave API opzionale per i servizi DeepStack autenticati."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"degirum": {
|
||||
"label": "DeGirum",
|
||||
"description": "Rilevatore DeGirum per l'esecuzione di modelli tramite il cloud DeGirum o servizi di inferenza locali.",
|
||||
"zoo": {
|
||||
"label": "Model Zoo",
|
||||
"description": "Percorso o URL del model zoo di DeGirum."
|
||||
},
|
||||
"token": {
|
||||
"label": "Token Cloud DeGirum",
|
||||
"description": "Token per l'accesso al Cloud DeGirum."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"edgetpu": {
|
||||
"label": "EdgeTPU",
|
||||
"description": "Rilevatore EdgeTPU che esegue modelli TensorFlow Lite compilati per Coral EdgeTPU utilizzando il delegate EdgeTPU.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo di dispositivo",
|
||||
"description": "Il dispositivo da utilizzare per l'inferenza EdgeTPU (ad es. 'usb', 'pci')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"memryx": {
|
||||
"label": "MemryX",
|
||||
"description": "Rilevatore MemryX MX3 che esegue modelli DFP compilati su acceleratori MemryX.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Percorso del dispositivo",
|
||||
"description": "Il dispositivo da utilizzare per l'inferenza MemryX (ad es. 'PCIe')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"onnx": {
|
||||
"label": "ONNX",
|
||||
"description": "Rilevatore ONNX per l'esecuzione di modelli ONNX; utilizzerà i backend di accelerazione disponibili (CUDA/ROCm/OpenVINO) quando presenti.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "Tipo di dispositivo",
|
||||
"description": "Il dispositivo da utilizzare per l'inferenza ONNX (ad es. 'AUTO', 'CPU', 'GPU')."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"teflon_tfl": {
|
||||
"label": "Teflon",
|
||||
"description": "Rilevatore delegate Teflon per TFLite che utilizza la libreria delegate Mesa Teflon per accelerare l'inferenza sulle GPU supportate."
|
||||
},
|
||||
"tensorrt": {
|
||||
"label": "TensorRT",
|
||||
"description": "Rilevatore TensorRT per dispositivi Nvidia Jetson che utilizza engine TensorRT serializzati per l'inferenza accelerata.",
|
||||
"device": {
|
||||
"label": "L'indice dispositivo GPU",
|
||||
"description": "L'indice del dispositivo GPU da utilizzare."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"zmq": {
|
||||
"label": "ZMQ IPC",
|
||||
"description": "Rilevatore ZMQ IPC che delega l'inferenza a un processo esterno tramite un endpoint ZeroMQ IPC.",
|
||||
"endpoint": {
|
||||
"label": "Endpoint ZMQ IPC",
|
||||
"description": "L'endpoint ZMQ a cui connettersi."
|
||||
},
|
||||
"request_timeout_ms": {
|
||||
"label": "Timeout richiesta ZMQ in millisecondi",
|
||||
"description": "Timeout per le richieste ZMQ in millisecondi."
|
||||
},
|
||||
"linger_ms": {
|
||||
"label": "Tempo di attesa (linger) socket ZMQ in millisecondi",
|
||||
"description": "Periodo di attesa (linger) del socket in millisecondi."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"audio_transcription": {
|
||||
"label": "Trascrizione audio",
|
||||
"description": "Impostazioni per la trascrizione audio in tempo reale e del parlato utilizzata per eventi e sottotitoli in tempo reale.",
|
||||
@@ -898,10 +723,6 @@
|
||||
"label": "Conservazione predefinita",
|
||||
"description": "Numero predefinito di giorni per cui conservare le istantanee."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modalità di conservazione",
|
||||
"description": "Modalità di conservazione: tutti (salva tutti i segmenti), movimento (salva i segmenti con movimento) o oggetti_attivi (salva i segmenti con oggetti attivi)."
|
||||
},
|
||||
"objects": {
|
||||
"label": "Conservazione oggetti",
|
||||
"description": "Eccezioni per singolo oggetto relativi ai giorni di conservazione delle istantanee."
|
||||
@@ -1288,10 +1109,6 @@
|
||||
"label": "Abilita Birdseye",
|
||||
"description": "Abilita o disabilita la funzione di visualizzazione Birdseye."
|
||||
},
|
||||
"mode": {
|
||||
"label": "Modalità di tracciamento",
|
||||
"description": "Modalità per includere le telecamere in Birdseye: 'oggetti', 'movimento' o 'continuo'."
|
||||
},
|
||||
"order": {
|
||||
"label": "Posizione",
|
||||
"description": "Posizione numerica che controlla l'ordine delle telecamere nella disposizione Birdseye."
|
||||
@@ -1333,50 +1150,6 @@
|
||||
"description": "Fotogrammi al secondo (FPS) con cui reinviare l'ultimo fotogramma composto di Birdseye durante l'inattività; imposta a 0 per disabilitare."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"model": {
|
||||
"label": "Modello di rilevamento",
|
||||
"description": "Impostazioni per configurare un modello di rilevamento oggetti personalizzato e la forma del suo tensore di ingresso.",
|
||||
"path": {
|
||||
"label": "Percorso del modello di rilevamento oggetti personalizzato",
|
||||
"description": "Percorso al file del modello di rilevamento personalizzato (o plus://<model_id> per i modelli Frigate+)."
|
||||
},
|
||||
"labelmap_path": {
|
||||
"label": "Mappa delle etichette (label map) per il rilevatore di oggetti personalizzato",
|
||||
"description": "Percorso al file labelmap che mappa le classi numeriche in etichette testuali per il rilevatore."
|
||||
},
|
||||
"width": {
|
||||
"label": "Larghezza di ingresso del modello di rilevamento oggetti",
|
||||
"description": "Larghezza del tensore di ingresso del modello in pixel."
|
||||
},
|
||||
"height": {
|
||||
"label": "Altezza di ingresso del modello di rilevamento oggetti",
|
||||
"description": "Altezza del tensore di ingresso del modello in pixel."
|
||||
},
|
||||
"labelmap": {
|
||||
"label": "Personalizzazione labelmap",
|
||||
"description": "Sostituzioni o voci di rimappatura da unire alla labelmap standard."
|
||||
},
|
||||
"attributes_map": {
|
||||
"label": "Mappa delle etichette oggetto con le relative etichette di attributo",
|
||||
"description": "Mappatura dalle etichette oggetto alle etichette di attributo utilizzata per allegare metadati (ad esempio 'macchina' -> ['targa'])."
|
||||
},
|
||||
"input_tensor": {
|
||||
"label": "Forma del tensore di ingresso del modello",
|
||||
"description": "Formato del tensore richiesto dal modello: 'nhwc' o 'nchw'."
|
||||
},
|
||||
"input_pixel_format": {
|
||||
"label": "Formato colore dei pixel di ingresso del modello",
|
||||
"description": "Spazio colore dei pixel richiesto dal modello: 'rgb', 'bgr' o 'yuv'."
|
||||
},
|
||||
"input_dtype": {
|
||||
"label": "Tipo di dati di ingresso del modello (Dtype)",
|
||||
"description": "Tipo di dati del tensore di ingresso del modello (ad esempio 'float32')."
|
||||
},
|
||||
"model_type": {
|
||||
"label": "Tipo di modello di rilevamento oggetti",
|
||||
"description": "Tipo di architettura del modello del rilevatore (ssd, yolox, yolonas, yolo-generic, rfdetr, dfine) utilizzato da alcuni rilevatori per l'ottimizzazione."
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"semantic_search": {
|
||||
"label": "Ricerca semantica",
|
||||
"triggers": {
|
||||
|
||||
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