{ "audio": { "label": "Evenimente audio", "enabled": { "label": "Activare detecție audio", "description": "Activează sau dezactivează detecția audio pentru toate camerele." }, "max_not_heard": { "label": "Timeout final", "description": "Secunde fără tipul audio configurat înainte ca evenimentul să fie încheiat." }, "min_volume": { "label": "Volum minim", "description": "Pragul minim de volum RMS; valorile mici cresc sensibilitatea (ex: 200 ridicată, 500 medie, 1000 scăzută)." }, "listen": { "label": "Tipuri ascultate", "description": "Lista de evenimente audio de detectat (ex: lătrat, alarmă_incendiu, țipăt, vorbire)." }, "filters": { "label": "Filtre audio", "description": "Setări de filtrare per tip audio, cum ar fi pragul de încredere." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare audio originală", "description": "Indică dacă detecția audio a fost activată inițial în fișierul de configurare static." }, "num_threads": { "label": "Thread-uri detecție", "description": "Numărul de thread-uri pentru procesarea detecției audio." }, "description": "Setări pentru detecția evenimentelor audio; pot fi suprascrise per cameră." }, "audio_transcription": { "label": "Transcriere audio", "description": "Setări pentru transcrierea audio live și a vorbirii pentru evenimente.", "live_enabled": { "label": "Transcriere live", "description": "Activează streaming-ul de transcriere live pe măsură ce sunetul e recepționat." }, "enabled": { "label": "Activare transcriere audio", "description": "Activează transcrierea automată pentru toate camerele." }, "language": { "label": "Limbă transcriere", "description": "Codul de limbă (ex: 'ro' pentru română)." }, "device": { "label": "Dispozitiv transcriere", "description": "CPU/GPU pentru modelul de transcriere. Momentan sunt suportate doar plăcile NVIDIA CUDA." }, "model_size": { "label": "Mărime model", "description": "Mărimea modelului pentru transcrierea offline a evenimentelor." } }, "birdseye": { "label": "Birdseye", "description": "Setări pentru vizualizarea compusă Birdseye care combină mai multe stream-uri într-un singur layout.", "enabled": { "label": "Activare Birdseye", "description": "Activează sau dezactivează funcția Birdseye." }, "mode": { "label": "Mod urmărire", "description": "Modul de includere a camerelor în Birdseye: 'objects', 'motion' sau 'continuous'." }, "order": { "label": "Poziție", "description": "Poziția numerică ce controlează ordinea camerei în layout-ul Birdseye." }, "restream": { "label": "Restream-uri RTSP", "description": "Redifuzează ieșirea Birdseye ca stream RTSP; activarea va menține Birdseye pornit continuu." }, "width": { "label": "Lățime", "description": "Lățimea de ieșire în pixeli a cadrului Birdseye." }, "height": { "label": "Înălțime", "description": "Înălțimea de ieșire în pixeli a cadrului Birdseye." }, "quality": { "label": "Calitate encodare", "description": "Calitatea encodării pentru feed-ul mpeg1 Birdseye (1 maxim, 31 minim)." }, "inactivity_threshold": { "label": "Prag inactivitate", "description": "Secunde de inactivitate după care o cameră nu mai este afișată în Birdseye." }, "layout": { "label": "Layout", "description": "Opțiuni de layout pentru compoziția Birdseye.", "scaling_factor": { "label": "Factor scalare", "description": "Factorul de scalare folosit de calculatorul de layout (între 1.0 și 5.0)." }, "max_cameras": { "label": "Nr. maxim camere", "description": "Numărul maxim de camere afișate simultan în Birdseye." } }, "idle_heartbeat_fps": { "label": "FPS heartbeat inactiv", "description": "Cadre pe secundă pentru re-trimiterea ultimului cadru Birdseye când e inactiv; 0 pentru dezactivare." } }, "detect": { "label": "Detecție obiecte", "description": "Setări pentru rolul de detecție folosit pentru a rula recunoașterea obiectelor și trackerele.", "enabled": { "label": "Detecție activată", "description": "Activează detecția pentru toate camerele. Trebuie să fie activă pentru ca urmărirea obiectelor să funcționeze." }, "height": { "label": "Înălțime detect", "description": "Înălțimea cadrelor pentru stream-ul de detect; lasă gol pentru rezoluția nativă." }, "width": { "label": "Lățime detect", "description": "Lățimea cadrelor pentru stream-ul de detect; lasă gol pentru rezoluția nativă." }, "fps": { "label": "FPS detect", "description": "FPS-ul dorit pentru detecție; valori mici reduc consumul CPU (recomandat 5, max 10 pentru obiecte foarte rapide)." }, "min_initialized": { "label": "Cadre minime inițializare", "description": "Numărul de detecții consecutive necesare înainte de a crea un obiect urmărit. Crește valoarea pentru a reduce alarmele false." }, "max_disappeared": { "label": "Cadre maxime dispariție", "description": "Numărul de cadre fără detecție înainte ca un obiect urmărit să fie considerat dispărut." }, "stationary": { "label": "Configurație obiecte staționare", "description": "Setări pentru gestionarea obiectelor care rămân nemișcate o perioadă.", "interval": { "label": "Interval staționar", "description": "Cât de des (în cadre) se verifică prezența unui obiect staționar." }, "threshold": { "label": "Prag staționar", "description": "Numărul de cadre fără schimbare de poziție pentru a marca un obiect ca staționar." }, "max_frames": { "label": "Cadre maxime", "description": "Limitează cât timp sunt urmărite obiectele staționare înainte de a fi ignorate.", "default": { "label": "Cadre maxime implicit", "description": "Valoarea implicită pentru urmărirea obiectelor staționare." }, "objects": { "label": "Cadre maxime per obiect", "description": "Suprascrieri per obiect pentru durata urmăririi staționare." } }, "classifier": { "label": "Activare clasificator vizual", "description": "Folosește un clasificator vizual pentru a detecta obiectele cu adevărat staționare, chiar dacă chenarul oscilează." } }, "annotation_offset": { "label": "Offset adnotare", "description": "Milisecunde pentru a decala adnotările de detecție pentru a alinia mai bine chenarele cu înregistrarea." } }, "face_recognition": { "label": "Recunoaștere facială", "enabled": { "label": "Activare recunoaștere facială", "description": "Activează sau dezactivează recunoașterea facială." }, "min_area": { "label": "Arie minimă față", "description": "Aria minimă (pixeli) pentru a încerca recunoașterea." }, "description": "Setări pentru detecția și recunoașterea fețelor.", "model_size": { "label": "Mărime model", "description": "Mărimea modelului pentru înglobări faciale; cel mare poate cere GPU." }, "unknown_score": { "label": "Prag scor necunoscut", "description": "Pragul de distanță sub care o față e considerată potrivire (mai mare = mai strict)." }, "detection_threshold": { "label": "Prag detecție", "description": "Încrederea minimă pentru o detecție facială validă." }, "recognition_threshold": { "label": "Prag recunoaștere", "description": "Distanța de înglobare pentru a considera că două fețe se potrivesc." }, "min_faces": { "label": "Nr. minim fețe", "description": "Numărul de recunoașteri necesare înainte de a aplica o sub-etichetă persoanei." }, "save_attempts": { "label": "Salvează încercările", "description": "Numărul de încercări păstrate pentru interfața de recunoașteri recente." }, "blur_confidence_filter": { "label": "Filtru încredere blur", "description": "Ajustează scorul în funcție de claritate pentru a reduce rezultatele false la fețele de slabă calitate." }, "device": { "label": "Dispozitiv", "description": "Aceasta este o suprascriere pentru a viza un anumit dispozitiv. Consultă https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/ pentru mai multe informații" } }, "ffmpeg": { "label": "FFmpeg", "description": "Setări FFmpeg: cale binar, argumente, accelerare hardware și ieșiri per rol.", "path": { "label": "Cale FFmpeg", "description": "Calea către binarul FFmpeg sau un alias de versiune (\"5.0\" sau \"7.0\")." }, "global_args": { "label": "Argumente globale FFmpeg", "description": "Argumente globale pasate proceselor FFmpeg." }, "hwaccel_args": { "label": "Argumente accelerare hardware", "description": "Argumente pentru accelerarea hardware. Se recomandă presetările specifice furnizorului." }, "input_args": { "label": "Argumente intrare", "description": "Argumente aplicate stream-urilor de intrare FFmpeg." }, "output_args": { "label": "Argumente ieșire", "description": "Argumente de ieșire implicite pentru diverse roluri (detect, record).", "detect": { "label": "Argumente ieșire detect", "description": "Argumente implicite pentru stream-urile cu rol detect." }, "record": { "label": "Argumente ieșire record", "description": "Argumente implicite pentru stream-urile cu rol record." } }, "retry_interval": { "label": "Timp reîncercare FFmpeg", "description": "Secunde de așteptare înainte de reconectarea unui stream după o eroare. Implicit 10." }, "apple_compatibility": { "label": "Compatibilitate Apple", "description": "Activează tag-ul HEVC pentru compatibilitate mai bună cu playerele Apple la înregistrările H.265." }, "gpu": { "label": "Index GPU", "description": "Indexul GPU implicit folosit pentru accelerarea hardware." }, "inputs": { "label": "Intrări cameră", "description": "Listă de definiții pentru stream-urile de intrare (căi și roluri).", "path": { "label": "Cale intrare", "description": "URL-ul sau calea stream-ului de intrare al camerei." }, "roles": { "label": "Roluri intrare", "description": "Rolurile atribuite acestui stream de intrare." }, "global_args": { "label": "Argumente globale FFmpeg", "description": "Argumente globale pentru acest stream de intrare." }, "hwaccel_args": { "label": "Argumente accelerare hardware", "description": "Argumente de accelerare hardware pentru acest stream." }, "input_args": { "label": "Argumente intrare", "description": "Argumente specifice acestui stream." } } }, "live": { "label": "Redare live", "streams": { "label": "Nume stream-uri live", "description": "Maparea numelor de stream-uri configurate către numele restream/go2rtc folosite live." }, "height": { "label": "Înălțime live", "description": "Înălțimea (pixeli) pentru redarea jsmpeg în UI; trebuie să fie <= înălțimea stream-ului de detect." }, "quality": { "label": "Calitate live", "description": "Calitatea encodării pentru stream-ul jsmpeg (1 maxim, 31 minim)." }, "description": "Setări folosite de interfața web pentru a controla rezoluția și calitatea stream-ului live." }, "lpr": { "label": "Recunoaștere numere înmatriculare", "description": "Setări pentru recunoașterea numerelor de înmatriculare, inclusiv praguri de detecție, formatare și numere cunoscute.", "enabled": { "label": "Activare LPR", "description": "Activează sau dezactivează recunoașterea numerelor de înmatriculare." }, "expire_time": { "label": "Secunde expirare", "description": "Timpul în secunde după care un număr nevăzut este expirat din tracker (doar pentru camerele LPR dedicate)." }, "min_area": { "label": "Arie minimă plăcuță", "description": "Aria minimă (pixeli) pentru a încerca recunoașterea." }, "enhancement": { "label": "Nivel îmbunătățire", "description": "Nivelul de îmbunătățire (0-10) aplicat decupajelor cu numere înainte de OCR; valorile mai mari nu îmbunătățesc mereu rezultatele, iar nivelurile peste 5 pot funcționa doar cu numerele pe timp de noapte și trebuie folosite cu atenție." }, "model_size": { "label": "Mărime model", "description": "Mărimea modelului pentru text. Majoritatea ar trebui să folosească 'small'." }, "detection_threshold": { "label": "Prag detecție", "description": "Încrederea necesară pentru a începe scanarea OCR pe o plăcuță suspectă." }, "recognition_threshold": { "label": "Prag recunoaștere", "description": "Încrederea necesară pentru a atașa textul recunoscut ca sub-etichetă." }, "min_plate_length": { "label": "Lungime minimă plăcuță", "description": "Numărul minim de caractere pentru ca un număr să fie considerat valid." }, "format": { "label": "Regex format număr", "description": "Regex opțional pentru validarea șirurilor de numere recunoscute față de un format așteptat." }, "match_distance": { "label": "Distanță de potrivire", "description": "Numărul de nepotriviri de caractere permise la compararea numerelor detectate cu cele cunoscute." }, "known_plates": { "label": "Numere cunoscute", "description": "Listă de numere sau regex-uri pentru monitorizare specială sau alerte." }, "debug_save_plates": { "label": "Salvare numere pentru debug", "description": "Salvează imaginile decupate cu numere pentru depanarea performanței LPR." }, "device": { "label": "Dispozitiv", "description": "Aceasta este o suprascriere pentru a viza un anumit dispozitiv. Consultă https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/ pentru mai multe informații" }, "replace_rules": { "label": "Reguli de înlocuire", "description": "Reguli de înlocuire regex folosite pentru a normaliza șirurile numerelor detectate înainte de potrivire.", "pattern": { "label": "Model regex" }, "replacement": { "label": "Șir de înlocuire" } } }, "motion": { "label": "Detecție mișcare", "enabled": { "label": "Activare detecție mișcare", "description": "Activează sau dezactivează detecția mișcării pentru toate camerele." }, "threshold": { "label": "Prag mișcare", "description": "Pragul de diferență între pixeli; valorile mari reduc sensibilitatea (1-255)." }, "lightning_threshold": { "label": "Prag fulger/lumină", "description": "Prag pentru a ignora salturile bruște de lumină (sensibilitate între 0.3 și 1.0)." }, "improve_contrast": { "label": "Îmbunătățire contrast", "description": "Aplică o îmbunătățire a contrastului înainte de analiza mișcării pentru a ajuta detecția." }, "contour_area": { "label": "Arie contur", "description": "Aria minimă a conturului în pixeli pentru a fi considerat mișcare." }, "delta_alpha": { "label": "Delta alpha", "description": "Factor de blending alpha folosit în diferențierea cadrelor." }, "frame_alpha": { "label": "Cadru alfa", "description": "Valoarea alpha pentru amestecarea cadrelor la preprocesarea mișcării." }, "frame_height": { "label": "Înălțime cadru", "description": "Înălțimea la care sunt scalate cadrele pentru calculul mișcării." }, "mask": { "label": "Coordonate mască", "description": "Coordonate x,y care definesc poligonul măștii de mișcare." }, "mqtt_off_delay": { "label": "Întârziere MQTT off", "description": "Secunde de așteptare după ultima mișcare înainte de a trimite starea 'off' prin MQTT." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare mișcare originală", "description": "Indică dacă detecția mișcării a fost activă în configurația inițială." }, "raw_mask": { "label": "Mască brută" }, "description": "Setări implicite pentru detecția mișcării, aplicate dacă nu sunt suprascrise per cameră." }, "objects": { "label": "Obiecte", "description": "Setări implicite pentru urmărire, inclusiv ce etichete se urmăresc și filtrele per obiect.", "track": { "label": "Obiecte de urmărit", "description": "Lista etichetelor de obiecte urmărite global." }, "filters": { "label": "Filtre obiecte", "description": "Filtre pentru a reduce alarmele false (arie, raport, încredere).", "min_area": { "label": "Arie minimă obiect", "description": "Aria minimă a chenarului (pixeli sau procent)." }, "max_area": { "label": "Arie maximă obiect", "description": "Aria maximă a chenarului (pixeli sau procent)." }, "min_ratio": { "label": "Raport aspect minim", "description": "Raportul minim lățime/înălțime pentru chenar." }, "max_ratio": { "label": "Raport aspect maxim", "description": "Raportul maxim lățime/înălțime pentru chenar." }, "threshold": { "label": "Prag încredere", "description": "Încrederea medie necesară pentru a considera obiectul valid." }, "min_score": { "label": "Scor minim", "description": "Încrederea minimă la un singur cadru pentru a număra obiectul." }, "mask": { "label": "Mască filtru", "description": "Poligonul unde se aplică acest filtru în cadru." }, "raw_mask": { "label": "Mască brută" } }, "mask": { "label": "Mască obiect", "description": "Mască pentru a preveni detecția obiectelor în anumite zone." }, "raw_mask": { "label": "Mască brută" }, "genai": { "label": "Configurație obiecte GenAI", "description": "Opțiuni GenAI pentru descrierea obiectelor urmărite și trimiterea cadrelor.", "enabled": { "label": "Activare GenAI", "description": "Activează generarea de descrieri prin GenAI pentru obiectele urmărite." }, "use_snapshot": { "label": "Folosește snapshot-uri", "description": "Folosește snapshot-urile obiectelor în loc de miniaturi pentru GenAI." }, "prompt": { "label": "Prompt descriere", "description": "Șablonul de prompt implicit pentru descrierile GenAI." }, "object_prompts": { "label": "Prompt-uri per obiect", "description": "Prompt-uri personalizate pentru anumite etichete de obiecte." }, "objects": { "label": "Obiecte GenAI", "description": "Lista etichetelor de obiecte care vor fi trimise la GenAI." }, "required_zones": { "label": "Zone obligatorii", "description": "Zonele prin care trebuie să treacă obiectele pentru a genera descrieri." }, "debug_save_thumbnails": { "label": "Salvează miniaturile", "description": "Salvează miniaturile trimise la GenAI pentru depanare." }, "send_triggers": { "label": "Trigger-e GenAI", "description": "Definește când sunt trimise cadrele la GenAI (la final, după actualizări etc.).", "tracked_object_end": { "label": "Trimite la final", "description": "Trimite cererea la GenAI când urmărirea obiectului s-a terminat." }, "after_significant_updates": { "label": "Trigger GenAI timpuriu", "description": "Trimite la GenAI după un număr de actualizări semnificative ale obiectului." } }, "enabled_in_config": { "label": "Stare GenAI originală", "description": "Indică dacă GenAI a fost activat în configurația inițială." } } }, "record": { "label": "Înregistrare", "enabled": { "label": "Activare înregistrare", "description": "Activează sau dezactivează înregistrarea global." }, "expire_interval": { "label": "Interval curățare înregistrări", "description": "Minute între trecerile de curățare a segmentelor expirate." }, "continuous": { "label": "Retenție continuă", "description": "Zile de păstrare a înregistrărilor indiferent de obiecte sau mișcare. Pune 0 pentru a păstra doar alerte/detecții.", "days": { "label": "Zile retenție", "description": "Numărul de zile pentru păstrare." } }, "motion": { "label": "Retenție mișcare", "description": "Zile de păstrare pentru înregistrările declanșate de mișcare.", "days": { "label": "Zile retenție", "description": "Numărul de zile pentru păstrare." } }, "detections": { "label": "Retenție detecții", "description": "Setări pentru evenimentele de detecție, inclusiv duratele pre/post captură.", "pre_capture": { "label": "Secunde pre-captură", "description": "Secunde incluse înainte de evenimentul detectat." }, "post_capture": { "label": "Secunde post-captură", "description": "Secunde incluse după încheierea evenimentului." }, "retain": { "label": "Retenție eveniment", "description": "Setări de retenție pentru clipurile cu detecții.", "days": { "label": "Zile retenție", "description": "Numărul de zile de păstrare." }, "mode": { "label": "Mod retenție", "description": "Mod: 'all' (tot), 'motion' (doar segmente cu mișcare) sau 'active_objects' (doar cu obiecte active)." } } }, "alerts": { "label": "Retenție alerte", "description": "Setări de retenție pentru evenimentele de tip alertă.", "pre_capture": { "label": "Secunde pre-captură", "description": "Secunde incluse înainte de alertă." }, "post_capture": { "label": "Secunde post-captură", "description": "Secunde incluse după alertă." }, "retain": { "label": "Retenție eveniment", "description": "Setări de păstrare pentru alerte.", "days": { "label": "Zile retenție", "description": "Numărul de zile pentru păstrare." }, "mode": { "label": "Mod retenție", "description": "Modul de păstrare a segmentelor." } } }, "export": { "label": "Configurație export", "description": "Setări pentru exportul înregistrărilor (timelapse, accelerare hardware).", "hwaccel_args": { "label": "Argumente hwaccel export", "description": "Argumente de accelerare hardware pentru operațiunile de export/transcodare." } }, "preview": { "label": "Configurație preview", "description": "Setări pentru calitatea preview-urilor din interfață.", "quality": { "label": "Calitate preview", "description": "Nivel calitate (foarte_scăzută, scăzută, medie, ridicată, foarte ridicată)." } }, "enabled_in_config": { "label": "Stare înregistrare originală", "description": "Indică dacă înregistrarea a fost activă în configurația inițială." }, "description": "Setări de înregistrare și retenție aplicate camerelor." }, "review": { "label": "Revizuire", "alerts": { "label": "Configurație alerte", "description": "Setări pentru obiectele care generează alerte și modul lor de retenție.", "enabled": { "label": "Activare alerte", "description": "Activează sau dezactivează generarea alertelor." }, "labels": { "label": "Etichete alerte", "description": "Obiecte care sunt considerate alerte (ex: om, mașină)." }, "required_zones": { "label": "Zone obligatorii", "description": "Zonele necesare pentru a declanșa o alertă." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare alerte originală", "description": "Dacă alertele au fost active inițial în fișierul de config." }, "cutoff_time": { "label": "Timp limită alerte", "description": "Secunde de așteptare după încetarea activității înainte de a încheia alerta." } }, "detections": { "label": "Configurație detecții", "description": "Setări pentru evenimentele de detecție (non-alertă).", "enabled": { "label": "Activare detecții", "description": "Activează sau dezactivează evenimentele de detecție." }, "labels": { "label": "Etichete detecții", "description": "Obiecte care se consideră detecții." }, "required_zones": { "label": "Zone obligatorii", "description": "Zonele necesare pentru o detecție." }, "cutoff_time": { "label": "Timp limită detecții", "description": "Secunde de așteptare înainte de a încheia o detecție." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare detecții originală", "description": "Dacă detecțiile au fost active în configurația inițială." } }, "genai": { "label": "Configurație GenAI", "description": "Controlul AI-ului generativ pentru descrieri și rezumate în review.", "enabled": { "label": "Activare descrieri GenAI", "description": "Activează descrierile și rezumatele generate de AI pentru elementele de review." }, "alerts": { "label": "GenAI pentru alerte", "description": "Folosește GenAI pentru descrierea alertelor." }, "detections": { "label": "GenAI pentru detecții", "description": "Folosește GenAI pentru descrierea detecțiilor." }, "image_source": { "label": "Sursă imagine review", "description": "Sursa imaginilor ('preview' sau 'recordings'); 'recordings' e mai calitativ dar consumă mai multe token-uri." }, "additional_concerns": { "label": "Preocupări suplimentare", "description": "Listă de note sau griji pe care GenAI să le considere când evaluează activitatea pe cameră." }, "debug_save_thumbnails": { "label": "Salvează miniaturile", "description": "Salvează miniaturile trimise la furnizorul GenAI pentru depanare." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare GenAI originală", "description": "Dacă review-ul GenAI a fost activ inițial." }, "preferred_language": { "label": "Limbă preferată", "description": "Limba în care vrei ca GenAI să genereze răspunsurile." }, "activity_context_prompt": { "label": "Prompt context activitate", "description": "Prompt personalizat care descrie ce este suspect și ce nu pentru rezumatele GenAI." } }, "description": "Setări pentru alerte, detecții și rezumate GenAI folosite în UI și stocare." }, "semantic_search": { "label": "Căutare semantică", "triggers": { "label": "Trigger-e", "description": "Acțiuni și criterii pentru trigger-ele de căutare semantică specifice camerelor.", "friendly_name": { "label": "Nume sugestiv", "description": "Nume opțional afișat în UI pentru acest trigger." }, "enabled": { "label": "Activare trigger", "description": "Activează sau dezactivează acest trigger." }, "type": { "label": "Tip trigger", "description": "Tip: 'thumbnail' (compară cu imagine) sau 'description' (compară cu text)." }, "data": { "label": "Conținut trigger", "description": "Textul sau ID-ul miniaturii de comparat cu obiectele urmărite." }, "threshold": { "label": "Prag trigger", "description": "Scorul minim de similitudine (0-1) pentru activare." }, "actions": { "label": "Acțiuni trigger", "description": "Lista de acțiuni (notificare, sub_label, atribut) la activare." } }, "description": "Setări pentru căutarea semantică, care creează și caută în înglobări de obiecte pentru a găsi elemente similare.", "enabled": { "label": "Activare căutare semantică", "description": "Activează sau dezactivează funcția de căutare semantică." }, "reindex": { "label": "Reindexare la pornire", "description": "Declanșează o reindexare completă a obiectelor istorice în baza de date de înglobări." }, "model": { "label": "Model căutare semantică", "description": "Modelul de înglobări folosit (ex: 'jinav1')." }, "model_size": { "label": "Mărime model", "description": "Alege mărimea; 'small' rulează pe CPU, 'large' cere de regulă GPU." }, "device": { "label": "Dispozitiv", "description": "Aceasta este o suprascriere pentru a viza un anumit dispozitiv. Consultă https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/ pentru mai multe informații" } }, "snapshots": { "label": "Snapshot-uri", "enabled": { "label": "Snapshot-uri activate", "description": "Activează sau dezactivează salvarea de snapshot-uri." }, "clean_copy": { "label": "Salvează copie curată", "description": "Salvează și o copie fără adnotări a snapshot-ului." }, "timestamp": { "label": "Overlay timestamp", "description": "Pune data și ora pe snapshot-urile salvate." }, "bounding_box": { "label": "Overlay chenar", "description": "Desenează chenarele obiectelor pe snapshot-uri." }, "crop": { "label": "Decupează snapshot-ul", "description": "Decupează snapshot-ul pe mărimea obiectului detectat." }, "required_zones": { "label": "Zone obligatorii", "description": "Zonele prin care trebuie să treacă un obiect pentru a salva un snapshot." }, "height": { "label": "Înălțime snapshot", "description": "Înălțimea la care se redimensionează snapshot-ul; lasă gol pentru dimensiunea originală." }, "retain": { "label": "Retenție snapshot-uri", "description": "Setări pentru păstrarea snapshot-urilor.", "default": { "label": "Retenție implicită", "description": "Numărul implicit de zile pentru păstrare." }, "mode": { "label": "Mod retenție", "description": "Mod retenție: 'all', 'motion' sau 'active_objects'." }, "objects": { "label": "Retenție per obiect", "description": "Suprascrieri pentru zilele de retenție ale snapshot-urilor per obiect." } }, "quality": { "label": "Calitate JPEG", "description": "Calitatea encodării JPEG pentru snapshot-uri (0-100)." }, "description": "Setări pentru snapshot-urile JPEG ale obiectelor urmărite." }, "timestamp_style": { "label": "Stil timestamp", "position": { "label": "Poziție timestamp", "description": "Unde apare data/ora pe imagine (stânga-sus/dreapta-sus etc.)." }, "format": { "label": "Format timestamp", "description": "Formatul datei (coduri Python datetime)." }, "color": { "label": "Culoare timestamp", "description": "Valori RGB pentru textul datei.", "red": { "label": "Roșu", "description": "Componenta roșie (0-255)." }, "green": { "label": "Verde", "description": "Componenta verde (0-255)." }, "blue": { "label": "Albastru", "description": "Componenta albastră (0-255)." } }, "thickness": { "label": "Grosime timestamp", "description": "Grosimea liniei textului." }, "effect": { "label": "Efect timestamp", "description": "Efect vizual pentru text (fără, solid, umbră)." }, "description": "Opțiuni de stilizare pentru data și ora din feed-ul de debug și snapshot-uri." }, "mqtt": { "label": "MQTT", "description": "Setări pentru conectarea și publicarea telemetriei, snapshot-urilor și detaliilor despre evenimente către un broker MQTT.", "enabled": { "label": "Activează MQTT", "description": "Activează sau dezactivează integrarea MQTT pentru stare, evenimente și snapshot-uri." }, "host": { "label": "Host MQTT", "description": "Numele de gazdă sau adresa IP a brokerului MQTT." }, "port": { "label": "Port MQTT", "description": "Portul brokerului MQTT (de obicei 1883 pentru MQTT simplu)." }, "topic_prefix": { "label": "Prefix topic", "description": "Prefixul topicului MQTT pentru toate subiectele Frigate; trebuie să fie unic dacă rulezi mai multe instanțe." }, "client_id": { "label": "ID client", "description": "Identificatorul de client folosit la conectarea la brokerul MQTT; ar trebui să fie unic pe instanță." }, "stats_interval": { "label": "Interval statistici", "description": "Intervalul în secunde pentru publicarea statisticilor de sistem și de cameră către MQTT." }, "user": { "label": "Utilizator MQTT", "description": "Utilizator MQTT opțional; poate fi furnizat prin variabile de mediu sau secrete." }, "password": { "label": "Parolă MQTT", "description": "Parolă MQTT opțională; poate fi furnizată prin variabile de mediu sau secrete." }, "tls_ca_certs": { "label": "Certificate CA TLS", "description": "Calea către certificatul CA pentru conexiuni TLS la broker (pentru certificate auto-semnate)." }, "tls_client_cert": { "label": "Certificat client", "description": "Calea certificatului de client pentru autentificare reciprocă TLS; nu seta utilizator/parolă când folosești certificate de client." }, "tls_client_key": { "label": "Cheie client", "description": "Calea cheii private pentru certificatul de client." }, "tls_insecure": { "label": "TLS nesecurizat", "description": "Permite conexiuni TLS nesecurizate prin săritura verificării numelui de gazdă (nu este recomandat)." }, "qos": { "label": "QoS MQTT", "description": "Nivelul de calitate a serviciului pentru publicările/abonările MQTT (0, 1 sau 2)." } }, "notifications": { "label": "Notificări", "enabled": { "label": "Activează notificările", "description": "Activează sau dezactivează notificările pentru toate camerele; pot fi suprascrise per cameră." }, "email": { "label": "Email notificare", "description": "Adresa de email folosită pentru notificări push sau cerută de anumiți furnizori de notificări." }, "cooldown": { "label": "Perioadă de răcire", "description": "Timpul de așteptare (secunde) între notificări pentru a evita spamarea destinatarilor." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare originală notificări", "description": "Indică dacă notificările au fost activate în configurația statică originală." }, "description": "Setări pentru a activa și controla notificările pentru toate camerele; pot fi suprascrise per cameră." }, "onvif": { "label": "ONVIF", "description": "Setări pentru conexiunea ONVIF și autotracking PTZ pentru această cameră.", "host": { "label": "Gazdă ONVIF", "description": "Gazda (și schema opțională) pentru serviciul ONVIF al acestei camere." }, "port": { "label": "Port ONVIF", "description": "Numărul portului pentru serviciul ONVIF." }, "user": { "label": "Utilizator ONVIF", "description": "Utilizator pentru autentificarea ONVIF; unele dispozitive necesită un utilizator administrator pentru ONVIF." }, "password": { "label": "Parolă ONVIF", "description": "Parola pentru autentificarea ONVIF." }, "tls_insecure": { "label": "Dezactivează verificare TLS", "description": "Sari peste verificarea TLS și dezactivează autentificarea digest pentru ONVIF (nesigur; a se utiliza doar în rețele sigure)." }, "autotracking": { "label": "Urmărire automată", "description": "Urmărește automat obiectele în mișcare și menține-le centrate în cadru folosind mișcările camerei PTZ.", "enabled": { "label": "Activează Autotracking", "description": "Activează sau dezactivează urmărirea automată PTZ a obiectelor detectate." }, "calibrate_on_startup": { "label": "Calibrare la pornire", "description": "Măsoară vitezele motorului PTZ la pornire pentru a îmbunătăți precizia urmăririi. Frigate va actualiza config-ul cu movement_weights după calibrare." }, "zooming": { "label": "Mod zoom", "description": "Controlează comportamentul zoom-ului: dezactivat (doar pan/tilt), absolut (cel mai compatibil) sau relativ (pan/tilt/zoom concurent)." }, "zoom_factor": { "label": "Factor zoom", "description": "Controlează nivelul de zoom pe obiectele urmărite. Valorile mai mici păstrează mai mult din scenă; valorile mai mari fac zoom mai aproape, dar pot pierde urmărirea. Valori între 0.1 și 0.75." }, "track": { "label": "Obiecte urmărite", "description": "Listă de tipuri de obiecte care ar trebui să declanșeze autotracking-ul." }, "required_zones": { "label": "Zone obligatorii", "description": "Obiectele trebuie să intre în una dintre aceste zone înainte ca autotracking-ul să înceapă." }, "return_preset": { "label": "Preset de întoarcere", "description": "Numele preset-ului ONVIF configurat în firmware-ul camerei pentru întoarcere după ce urmărirea se termină." }, "timeout": { "label": "Timeout întoarcere", "description": "Așteaptă acest număr de secunde după pierderea urmăririi înainte de a returna camera la poziția presetată." }, "movement_weights": { "label": "Ponderi mișcare", "description": "Valori de calibrare generate automat de calibrarea camerei. Nu modifica manual." }, "enabled_in_config": { "label": "Stare originală autotrack", "description": "Câmp intern pentru a urmări dacă autotracking-ul a fost activat în configurație." } }, "ignore_time_mismatch": { "label": "Ignoră decalaj timp", "description": "Ignoră diferențele de sincronizare a timpului între cameră și serverul Frigate pentru comunicarea ONVIF." } }, "version": { "label": "Versiunea actuală a configurării", "description": "Versiunea numerică sau de tip text a configurării active pentru a ajuta la detectarea migrărilor sau a schimbărilor de format." }, "safe_mode": { "label": "Mod de siguranță", "description": "Când este activat, pornește Frigate în mod de siguranță, cu funcții reduse, pentru depanare." }, "environment_vars": { "label": "Variabile de mediu", "description": "Perechi cheie/valoare ale variabilelor de mediu de setat pentru procesul Frigate în Home Assistant OS. Utilizatorii care nu folosesc HAOS trebuie să folosească configurarea variabilelor de mediu din Docker." }, "logger": { "label": "Jurnalizare", "description": "Controlează nivelul de detaliu implicit al jurnalului și suprascrierile pentru fiecare componentă.", "default": { "label": "Nivel de jurnalizare", "description": "Nivelul global implicit de detaliu al jurnalului (debug, info, warning, error)." }, "logs": { "label": "Nivel jurnalizare pe proces", "description": "Suprascrieri ale nivelului de jurnalizare pe componentă pentru a crește sau descrește detaliile pentru module specifice." } }, "auth": { "label": "Autentificare", "description": "Setări de autentificare și sesiune, inclusiv opțiuni pentru cookie-uri și limite de viteză.", "enabled": { "label": "Activează autentificarea", "description": "Activează autentificarea nativă pentru interfața Frigate." }, "reset_admin_password": { "label": "Resetează parola de admin", "description": "Dacă este setat pe true, resetează parola administratorului la pornire și afișează noua parolă în jurnale." }, "cookie_name": { "label": "Nume cookie JWT", "description": "Numele cookie-ului folosit pentru a stoca token-ul JWT pentru autentificarea nativă." }, "cookie_secure": { "label": "Flag de cookie securizat", "description": "Setează flag-ul secure pe cookie-ul de autentificare; ar trebui să fie true când se folosește TLS." }, "session_length": { "label": "Durata sesiunii", "description": "Durata sesiunii în secunde pentru sesiunile bazate pe JWT." }, "refresh_time": { "label": "Fereastră reîmprospătare sesiune", "description": "Când o sesiune este la acest număr de secunde de expirare, se reîmprospătează la durata maximă." }, "failed_login_rate_limit": { "label": "Limite login eșuat", "description": "Reguli de limitare a încercărilor de autentificare eșuate pentru a reduce atacurile de tip brute-force." }, "trusted_proxies": { "label": "Proxy-uri de încredere", "description": "Listă de IP-uri proxy de încredere folosite pentru a determina IP-ul clientului pentru limitarea vitezei." }, "hash_iterations": { "label": "Iterații hash", "description": "Numărul de iterații PBKDF2-SHA256 de folosit la hashing-ul parolelor utilizatorilor." }, "roles": { "label": "Mapări roluri", "description": "Mapează rolurile la liste de camere. O listă goală oferă acces la toate camerele pentru acel rol." }, "admin_first_time_login": { "label": "Flag prima autentificare admin", "description": "Când este true, interfața poate afișa un link de ajutor pe pagina de login, informând utilizatorii cum să se autentifice după o resetare a parolei de admin. " } }, "database": { "label": "Bază de date", "description": "Setări pentru baza de date SQLite folosită de Frigate pentru a stoca obiectele urmărite și metadatele înregistrărilor.", "path": { "label": "Cale bază de date", "description": "Calea în sistemul de fișiere unde va fi stocat fișierul bazei de date SQLite." } }, "go2rtc": { "label": "go2rtc", "description": "Setări pentru serviciul integrat de restreaming go2rtc, folosit pentru releul și translatarea stream-urilor live." }, "networking": { "label": "Rețea", "description": "Setări legate de rețea, cum ar fi activarea IPv6 pentru endpoint-urile Frigate.", "ipv6": { "label": "Configurare IPv6", "description": "Setări specifice IPv6 pentru serviciile de rețea Frigate.", "enabled": { "label": "Activează IPv6", "description": "Activează suportul IPv6 pentru serviciile Frigate (API și interfață) acolo unde este cazul." } }, "listen": { "label": "Configurare porturi ascultare", "description": "Configurare pentru porturile de ascultare interne și externe. Aceasta este pentru utilizatori avansați. Pentru majoritatea cazurilor, se recomandă schimbarea secțiunii de porturi din fișierul Docker compose.", "internal": { "label": "Port intern", "description": "Portul de ascultare intern pentru Frigate (implicit 5000)." }, "external": { "label": "Port extern", "description": "Portul de ascultare extern pentru Frigate (implicit 8971)." } } }, "proxy": { "label": "Proxy", "description": "Setări pentru integrarea Frigate în spatele unui reverse proxy care transmite headere de utilizator autentificat.", "header_map": { "label": "Mapare headere", "description": "Mapează headerele proxy primite către câmpurile de utilizator și rol din Frigate pentru autentificarea bazată pe proxy.", "user": { "label": "Header utilizator", "description": "Header care conține numele de utilizator autentificat furnizat de proxy-ul amonte." }, "role": { "label": "Header rol", "description": "Header care conține rolul sau grupurile utilizatorului autentificat din proxy-ul amonte." }, "role_map": { "label": "Mapare roluri", "description": "Mapează valorile grupurilor din amonte la rolurile Frigate (de exemplu, mapează grupurile de admin la rolul de admin)." } }, "logout_url": { "label": "URL deconectare", "description": "URL-ul către care sunt redirecționați utilizatorii la deconectarea prin proxy." }, "auth_secret": { "label": "Secret proxy", "description": "Secret opțional verificat împotriva header-ului X-Proxy-Secret pentru a verifica proxy-urile de încredere." }, "default_role": { "label": "Rol implicit", "description": "Rolul implicit atribuit utilizatorilor autentificați prin proxy când nu se aplică nicio mapare de rol (admin sau viewer)." }, "separator": { "label": "Caracter separator", "description": "Caracterul folosit pentru a separa mai multe valori furnizate în headerele proxy." } }, "telemetry": { "label": "Telemetrie", "description": "Opțiuni pentru telemetria sistemului și statistici, inclusiv monitorizarea GPU și a lățimii de bandă a rețelei.", "network_interfaces": { "label": "Interfețe de rețea", "description": "Listă de prefixe de nume pentru interfețele de rețea de monitorizat pentru statistici de lățime de bandă." }, "stats": { "label": "Statistici sistem", "description": "Opțiuni pentru a activa/dezactiva colectarea diverselor statistici de sistem și GPU.", "amd_gpu_stats": { "label": "Statistici GPU AMD", "description": "Activează colectarea statisticilor pentru GPU AMD, dacă acesta este prezent." }, "intel_gpu_stats": { "label": "Statistici GPU Intel", "description": "Activează colectarea statisticilor pentru GPU Intel, dacă acesta este prezent." }, "network_bandwidth": { "label": "Lățime de bandă rețea", "description": "Activează monitorizarea lățimii de bandă a rețelei pe proces pentru procesele ffmpeg ale camerelor și detectoare (necesită capabilități)." }, "intel_gpu_device": { "label": "Dispozitiv SR-IOV", "description": "Identificator de dispozitiv folosit când GPU-urile Intel sunt tratate ca SR-IOV pentru a repara statisticile GPU." } }, "version_check": { "label": "Verificare versiune", "description": "Activează o verificare externă pentru a detecta dacă este disponibilă o versiune Frigate mai nouă." } }, "tls": { "label": "TLS", "description": "Setări TLS pentru endpoint-urile web Frigate (port 8971).", "enabled": { "label": "Activează TLS", "description": "Activează TLS pentru interfața web și API-ul Frigate pe portul TLS configurat." } }, "ui": { "label": "UI", "description": "Preferințe pentru interfața de utilizator, cum ar fi fusul orar, formatarea orei/datei și unitățile de măsură.", "timezone": { "label": "Fus orar", "description": "Fus orar opțional de afișat în interfață (implicit se folosește ora locală a browserului)." }, "time_format": { "label": "Format oră", "description": "Formatul orei de utilizat în interfață (browser, 12 ore sau 24 ore)." }, "date_style": { "label": "Stil dată", "description": "Stilul datei de utilizat în interfață (full, long, medium, short)." }, "time_style": { "label": "Stil oră", "description": "Stilul orei de utilizat în interfață (full, long, medium, short)." }, "unit_system": { "label": "Sistem de unități", "description": "Sistemul de unități pentru afișare (metric sau imperial) folosit în interfață și MQTT." } }, "detectors": { "label": "Hardware detector", "description": "Configurare pentru detectoarele de obiecte (CPU, GPU, backend-uri ONNX) și orice setări de model specifice detectorului.", "type": { "label": "Tip detector", "description": "Tipul de detector de folosit pentru detecția obiectelor (de exemplu, 'cpu', 'edgetpu', 'openvino')." }, "cpu": { "label": "CPU", "description": "Detector TFLite pentru CPU care rulează modele TensorFlow Lite pe procesorul gazdă fără accelerare hardware. Nu este recomandat.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "num_threads": { "label": "Număr fire detecție", "description": "Numărul de fire (threads) folosite pentru inferența bazată pe CPU." } }, "deepstack": { "label": "DeepStack", "description": "Detector DeepStack/CodeProject.AI care trimite imagini către un API HTTP DeepStack la distanță pentru inferență. Nu este recomandat.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "api_url": { "label": "URL API DeepStack", "description": "URL-ul API-ului DeepStack." }, "api_timeout": { "label": "Timeout API DeepStack (în secunde)", "description": "Timpul maxim permis pentru o cerere la API-ul DeepStack." }, "api_key": { "label": "Cheie API DeepStack (dacă e necesară)", "description": "Cheie API opțională pentru serviciile DeepStack autentificate." } }, "degirum": { "label": "DeGirum", "description": "Detector DeGirum pentru rularea modelelor prin cloud-ul DeGirum sau servicii locale de inferență.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "location": { "label": "Locație inferență", "description": "Locația motorului de inferență DeGirum (ex. '@cloud', '127.0.0.1')." }, "zoo": { "label": "Model Zoo", "description": "Calea sau URL-ul către model zoo DeGirum." }, "token": { "label": "Token Cloud DeGirum", "description": "Token pentru accesul la Cloud-ul DeGirum." } }, "edgetpu": { "label": "EdgeTPU", "description": "Detector EdgeTPU care rulează modele TensorFlow Lite compilate pentru Coral EdgeTPU folosind delegatul EdgeTPU.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "device": { "label": "Tip dispozitiv", "description": "Dispozitivul de folosit pentru inferența EdgeTPU (ex. 'usb', 'pci')." } }, "hailo8l": { "label": "Hailo-8/Hailo-8L", "description": "Detector Hailo-8/Hailo-8L care folosește modele HEF și HailoRT SDK pentru inferență pe hardware Hailo.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "device": { "label": "Tip dispozitiv", "description": "Dispozitivul de folosit pentru inferența Hailo (ex. 'PCIe', 'M.2')." } }, "memryx": { "label": "MemryX", "description": "Detector MemryX MX3 care rulează modele DFP compilate pe acceleratoare MemryX.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "device": { "label": "Cale dispozitiv", "description": "Dispozitivul de folosit pentru inferența MemryX (ex. 'PCIe')." } }, "onnx": { "label": "ONNX", "description": "Detector ONNX pentru rularea modelelor ONNX; va folosi backend-urile de accelerare disponibile (CUDA/ROCm/OpenVINO) atunci când sunt prezente.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "device": { "label": "Tip dispozitiv", "description": "Dispozitivul de folosit pentru inferența ONNX (ex. 'AUTO', 'CPU', 'GPU')." } }, "openvino": { "label": "OpenVINO", "description": "Detector OpenVINO pentru procesoare AMD și Intel, GPU-uri Intel și hardware Intel VPU.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "device": { "label": "Tip dispozitiv", "description": "Dispozitivul de folosit pentru inferența OpenVINO (ex. 'CPU', 'GPU', 'NPU')." } }, "rknn": { "label": "RKNN", "description": "Detector RKNN pentru NPU-uri Rockchip; rulează modele RKNN compilate pe hardware Rockchip.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "num_cores": { "label": "Număr de nuclee NPU de folosit.", "description": "Numărul de nuclee NPU de folosit (0 pentru auto)." } }, "synaptics": { "label": "Synaptics", "description": "Detector Synaptics NPU pentru modele în format .synap folosind Synap SDK pe hardware Synaptics.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." } }, "teflon_tfl": { "label": "Teflon", "description": "Detector cu delegat Teflon pentru TFLite care folosește biblioteca Mesa Teflon pentru a accelera inferența pe GPU-urile suportate.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." } }, "tensorrt": { "label": "TensorRT", "description": "Detector TensorRT pentru dispozitive Nvidia Jetson care folosește motoare TensorRT serializate pentru inferență accelerată.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurare model specific detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului detectorului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model de detecție personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale labelmap pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice la etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau reamapări de intrări pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Mapare de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu, 'car' -> ['license_plate'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare al modelului (de exemplu, 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului detectorului (ssd, yolox, yolonas) folosit de unele detectoare pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specific detectorului", "description": "Calea către binarul modelului detectorului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "device": { "label": "Index dispozitiv GPU", "description": "Indexul dispozitivului GPU de folosit." } }, "zmq": { "label": "Detector ZMQ IPC", "description": "Detector ZMQ IPC care trimite procesul de inferență către un proces extern printr-un endpoint ZeroMQ IPC.", "type": { "label": "Tip" }, "model": { "label": "Configurație model specifică detectorului", "description": "Opțiuni de configurare specifice modelului (cale, dimensiune intrare etc.).", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale label map pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice în etichete text pentru detector." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție obiecte", "description": "Lățimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție obiecte", "description": "Înălțimea tensorului de intrare al modelului în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri sau intrări de re-mapare pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la etichete atribute", "description": "Maparea de la etichetele obiectelor la etichetele atributelor folosite pentru a atașa metadate (de exemplu 'mașină' -> ['număr_înmatriculare'])." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare model", "description": "Formatul tensorului așteptat de model: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare model", "description": "Spațiul de culoare al pixelilor așteptat de model: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare model", "description": "Tipul de date al tensorului de intrare (de exemplu 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție obiecte", "description": "Tipul arhitecturii modelului (ssd, yolox, yolonas) utilizat de unii detectori pentru optimizare." } }, "model_path": { "label": "Cale model specifică detectorului", "description": "Calea către binarul modelului, dacă este cerut de detectorul ales." }, "endpoint": { "label": "Endpoint ZMQ IPC", "description": "Endpoint-ul ZMQ la care se face conexiunea." }, "request_timeout_ms": { "label": "Timeout cerere ZMQ (ms)", "description": "Timpul de expirare pentru cererile ZMQ în milisecunde." }, "linger_ms": { "label": "Linger socket ZMQ (ms)", "description": "Perioada de tip 'linger' a socket-ului în milisecunde." } } }, "model": { "label": "Model detecție", "description": "Setări pentru configurarea unui model personalizat de detecție și a formei intrării acestuia.", "path": { "label": "Cale model personalizat detecție obiecte", "description": "Calea către un fișier de model personalizat (sau plus:// pentru modelele Frigate+)." }, "labelmap_path": { "label": "Cale label map pentru detector personalizat", "description": "Calea către un fișier labelmap care mapează clasele numerice în etichete text." }, "width": { "label": "Lățime intrare model detecție", "description": "Lățimea tensorului de intrare în pixeli." }, "height": { "label": "Înălțime intrare model detecție", "description": "Înălțimea tensorului de intrare în pixeli." }, "labelmap": { "label": "Personalizare labelmap", "description": "Suprascrieri pentru a fi îmbinate în labelmap-ul standard." }, "attributes_map": { "label": "Mapare etichete obiecte la atribute", "description": "Asocierea obiectelor cu atributele lor pentru metadate." }, "input_tensor": { "label": "Formă tensor intrare", "description": "Formatul tensorului: 'nhwc' sau 'nchw'." }, "input_pixel_format": { "label": "Format pixeli intrare", "description": "Spațiul de culoare: 'rgb', 'bgr' sau 'yuv'." }, "input_dtype": { "label": "Tip date intrare", "description": "Tipul de date (ex: 'float32')." }, "model_type": { "label": "Tip model detecție", "description": "Arhitectura modelului (ssd, yolox, yolonas)." } }, "genai": { "label": "Configurație GenAI (furnizori numiți)", "description": "Setări pentru furnizorii de AI generativ folosiți pentru descrieri de obiecte și rezumate.", "api_key": { "label": "Cheie API", "description": "Cheia API necesară (poate fi setată și prin variabile de mediu)." }, "base_url": { "label": "URL de bază", "description": "URL-ul de bază pentru furnizori self-hosted (ex: o instanță Ollama)." }, "model": { "label": "Model", "description": "Modelul utilizat pentru descrieri sau rezumate." }, "provider": { "label": "Furnizor", "description": "Furnizorul GenAI (ex: ollama, gemini, openai)." }, "roles": { "label": "Roluri", "description": "Roluri GenAI (unelte, viziune, înglobări); un furnizor per rol." }, "provider_options": { "label": "Opțiuni furnizor", "description": "Opțiuni suplimentare trimise către clientul GenAI." }, "runtime_options": { "label": "Opțiuni runtime", "description": "Opțiuni trimise furnizorului la fiecare apel de inferență." } }, "classification": { "label": "Clasificare obiecte", "description": "Setări pentru modelele de clasificare folosite pentru a rafina etichetele sau stările.", "bird": { "label": "Configurație clasificare păsări", "description": "Setări specifice pentru modelele de clasificare a păsărilor.", "enabled": { "label": "Clasificare păsări", "description": "Activează sau dezactivează clasificarea păsărilor." }, "threshold": { "label": "Scor minim", "description": "Scorul minim pentru a accepta clasificarea unei păsări." } }, "custom": { "label": "Modele de clasificare personalizate", "description": "Configurarea modelelor personalizate pentru obiecte sau stări.", "enabled": { "label": "Activare model", "description": "Activează sau dezactivează modelul personalizat." }, "name": { "label": "Nume model", "description": "Identificatorul modelului de clasificare." }, "threshold": { "label": "Prag scor", "description": "Pragul folosit pentru a schimba starea de clasificare." }, "save_attempts": { "label": "Salvează încercările", "description": "Câte încercări de clasificare să fie păstrate pentru interfața de istoric." }, "object_config": { "objects": { "label": "Clasifică obiecte", "description": "Lista de tipuri de obiecte pe care se face clasificare." }, "classification_type": { "label": "Tip clasificare", "description": "Tipul aplicat: 'sub_label' (adaugă o sub-etichetă) sau altele." } }, "state_config": { "cameras": { "label": "Camere clasificare", "description": "Decupaj și setări per cameră pentru clasificarea stărilor.", "crop": { "label": "Crop clasificare", "description": "Coordonatele de crop folosite pentru clasificare pe această cameră." } }, "motion": { "label": "Rulează la mișcare", "description": "Dacă e activ, rulează clasificarea când se detectează mișcare în zona de crop." }, "interval": { "label": "Interval clasificare", "description": "Intervalul (secunde) între rulările periodice pentru clasificarea stărilor." } } } }, "camera_groups": { "label": "Grupuri camere", "description": "Configurație pentru grupuri de camere denumite, folosite pentru a organiza camerele în interfață.", "cameras": { "label": "Listă camere", "description": "Listă de nume de camere incluse în acest grup." }, "icon": { "label": "Pictogramă grup", "description": "Pictogramă folosită pentru a reprezenta grupul de camere în interfață." }, "order": { "label": "Ordine sortare", "description": "Ordinea numerică folosită pentru sortarea grupurilor de camere în interfață; numerele mai mari apar mai târziu." } }, "camera_mqtt": { "label": "MQTT", "description": "Setări pentru publicarea imaginilor prin MQTT.", "enabled": { "label": "Trimite imaginea", "description": "Activează publicarea de snapshot-uri cu obiecte către subiectele MQTT pentru această cameră." }, "timestamp": { "label": "Adaugă timestamp", "description": "Suprapune un timestamp pe imaginile publicate prin MQTT." }, "bounding_box": { "label": "Adaugă bounding box", "description": "Desenază bounding box-uri pe imaginile publicate prin MQTT." }, "crop": { "label": "Decupează imaginea", "description": "Decupează imaginile publicate prin MQTT la bounding box-ul obiectului detectat." }, "height": { "label": "Înălțime imagine", "description": "Înălțimea (pixeli) pentru redimensionarea imaginilor publicate prin MQTT." }, "required_zones": { "label": "Zone obligatorii", "description": "Zonele în care trebuie să intre un obiect pentru ca un snapshot prin MQTT să fie publicat." }, "quality": { "label": "Calitate JPEG", "description": "Calitatea JPEG pentru imaginile publicate prin MQTT (0-100)." } }, "camera_ui": { "label": "Interfață cameră", "description": "Ordinea de afișare și vizibilitatea pentru această cameră în interfață. Ordinea afectează dashboard-ul implicit. Pentru un control mai detaliat, folosește grupurile de camere.", "order": { "label": "Ordine interfață", "description": "Ordinea numerică folosită pentru sortarea camerei în interfață (dashboard-ul implicit și liste); numerele mai mari apar mai târziu." }, "dashboard": { "label": "Arată în interfață", "description": "Comută dacă această cameră este vizibilă peste tot în interfața Frigate. Dezactivarea acestei opțiuni va necesita editarea manuală a config-ului pentru a vedea din nou camera în interfață." } } }