Версия: 2.4.1

Передача выходных данных

OMNI Agent детектирует лица и силуэты, идентифицирует людей по лицу (если лица находятся в базе) и отслеживает их перемещения в поле зрения камер или на видеозаписях.

Видеопотоки и видеофайлы передаются в OMNI Agent через rtcp-протокол, после чего обрабатываются и конвертируются в формат процессов и событий.

Форматы выходных данных

Процессы

Процесс агента - это формат представления результатов распознавания и трекинга, реализованный в рамках временных интервалов.

Каждый процесс содержит следующий набор данных:

Идентификатор процесса;
Временной интервал процесса (начало и окончание процесса);
Тип процесса (трек, человек, лицо, тело, эмоция и др.);
Объект детекции с определёнными атрибутами лица (объектом выступает человек, попавший в поле зрения камеры);
Лучший кадр (best shot) и массив всех кадров, полученных, пока человек не вышел из поля зрения камеры.

События

Событие - это формат представления результатов идентификации, который формируется на стороне OMNI Agent и передается в OMNI Platform для последующей отправки на сторонний сервис по веб-сокету.

В зависимости от результатов идентификации OMNI Agent может передавать события двух типов: события идентификации (человек с камеры идентифицирован) и события неидентификации (человек с камеры не идентифицирован).

Структура события идентификации:

type (тип события) - identification
date - время события
id - идентификатор события
object (объект, породивший событие):
- class - класс объекта (например, human)
- id - идентификатор объекта
parents (родитель события, как правило, процесс):
- id - идентификатор родителя события
- type - тип родителя события (например, human, face)
source - идентификатор видеопотока
trigger_source:
- id
image - кроп детекции
original_image - полный кадр
identification_data - массив профилей-кандидатов на идентификацию:
- profile_id - идентификатор профиля
- group_ids - идентификатор группы, в которую добавлен профиль
- score - степень схожести лица с кадра с лицом из профиля от 0 (0%) до 1 (100%)
- far - вероятность ошибочных подтверждений, когда система принимает изображения разных людей за изображение одного и того же человека
- frr - вероятность ошибочных отказов, когда система принимает два изображения одного и того же человека за изображения разных людей
- distance - расстояние между сравниваемыми векторами шаблонов. Чем меньше значение, тем выше уверенность в корректном распознавании

Структура события неидентификации:

type (тип события) - non_identification
date - время события
id - идентификатор события
object (объект, породивший событие):
- class - класс объекта (например, human)
- id - идентификатор объекта
parents (родитель события, как правило, процесс):
- id - идентификатор родителя события
- type - тип родителя события (например, human, face)
source - идентификатор видеопотока
trigger_source:
- id
image - кроп детекции
original_image - полный кадр