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录入人脸和车牌，训练自定义类别
本页内容
  1. 录入人脸
  2. 录入车牌
  3. 训练自定义分类
  4. 训练自定义异常检测

录入人脸和车牌，训练自定义类别

录入人脸和车牌或训练自定义分析后，AI 就能分辨某人是谁、某物处于什么状态。运行期间也可以录入和训练。

录入人脸

  1. 从人脸条件行或分析设置中打开录入。
  2. 点击添加姓名，然后输入此人的姓名。
  3. 在选中该姓名的状态下，让此人面向摄像机，然后点击录入。 双眼必须都在画面中，侧脸无法录入。
  4. 重复录入 5 次以上，每次稍微变换角度和表情。
人脸录入面板
录入面板。先创建姓名并保持选中，然后从摄像机录入。
某人被识别成别人，以及防止照片冒充

如果某人被识别成了别人，请调高人脸的阈值，并为这两个人都录入更多照片。

如果识别结果用于门禁放行，请在分析设置中打开活体检测。开启后，系统会拒绝照片或手机屏幕上的人脸。

录入车牌

  1. 从车牌条件行中打开录入。
  2. 输入车牌号。如有需要，也可以输入别名。 别名也可用作目标值，这样条件可以直接匹配“快递车”，而不必填写车牌号。
  3. 在分析设置中将地区设为安装所在的国家或地区。 地区设置不正确时，无论如何调整置信度，识别准确率都会很低。
已录入的车牌面板，带车牌和别名字段
车牌列表。可以录入车牌并选填别名，也可以通过批量添加一次粘贴整个列表。
一次录入多个车牌

将列表粘贴到批量添加中，每行一个。可以只写车牌，也可以使用 plate,alias 格式。

训练自定义分类

  1. 从条件行或分析设置中打开训练。
  2. 至少创建两个类别并命名。只有一个类别时，分类器无从区分，因此至少需要两个。
  3. 选择一个类别，布置好场景，然后拍摄。对每个类别重复此操作。
  4. 点击训练，等待完成。上次训练之后添加的样本会标记为未训练。
训练面板
训练面板。左侧是所选类别已拍摄的样本，右侧是类别列表。

训练自定义异常检测

异常检测只学习正常状态，并报告任何偏离正常状态的情况。不需要故障样本，因此也能发现尚未发生过的问题。

  1. 打开添加正常样本。
  2. 在场景处于正常状态时多次拍摄。
  3. 点击训练。训练完成后，会显示正常分数分布。
注意 异常检测适用于摄像机角度、距离和光线都固定的地方，例如质检工位。在走廊等场景不断变化的地方，会持续产生误报。
训练后如何解读分数图表

训练会生成正常分数分布。图表从左往右看：越靠右越接近故障，红线右侧的都判定为故障。训练会留出约 20% 的已录入样本来确定这条红线，因此显示的数量比录入的数量少。

正常分数分布图表
每个点代表一个留出的正常样本。如果没有点落在红线右侧（故障区），说明训练成功。
分布处理方法
点紧密聚集在红线左侧训练成功，无需处理。
有些点越过红线处于这种状态的正常产品可能会被判定为故障。请录入更多正常样本，然后重新训练。
点分布很分散样本是在不同光线或角度下拍摄的。请在一致的条件下录入更多样本。