frigate/web/public/locales/ro/config/global.json

{
    "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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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://<model_id> 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."
        }
    }
}