Bonjour à tous,
Je rencontre un problème de détection avec Frigate qui tourne sous une VM sous Proxmox.
En pleine journée, toutes les détections ne se font pas alors qu’on voit bien passer la personne à la caméra (distance d’environ 11m) avec une détection à 85% max.
La nuit, c’est pire, la détection se fait à moins de 70%. Et parfois même lorsque mon spot est allumé, la personne n’est pas vue.
J’ai vu qu’il était également possible de créer deux configurations qui seraient chargées selon une heure (ou alors un capteur de luminosité que j’ai, ça serait plus simple je pense).
J’ai tenté d’entrainer un modèle pour le Google Coral mais je n’ai jamais réussi à le faire. Quelqu’un a déjà réussi à créer un modèle TensorFlow ?
En dernier recours, j’ai commencé à regarder comment faire pour changer les configurations, mais je souhaiterais avant tout créer un modèle d’IA spécifique à mes conditions (lumière de la rue la nuit et autres spécificités), je pense que cela serait plus efficace.
Merci d’avance pour votre aide.
Ma configuration
Comme indiqué, j’utilise un mini PC qui tourne sous Promox sur lequel j’ai créé une VM Debian où Docker est installé avec un passthrough d’un Google Coral.
Mes caméras ont une résolution suffisante je pense (2688x1520) pour voir jusqu’à mon portail.
Le CPU du Coral est utilisé à 2%, 2.4% pour la RAM et l’interférence est de 20.5ms.
Voici également la configuration de Frigate, il y a peut-être quelque chose qui cloche dedans :
mqtt:
enabled: true
host: 192.168.0.xx
port: 1883
topic_prefix: Frigate_
client_id: Frigate
user: MQTT-Frigate
password: MQTT-Frigate
stats_interval: 15
detectors:
coral:
type: edgetpu
device: usb
detect:
enabled: true
width: 1280
height: 720
fps: 10
motion:
improve_contrast: true
threshold: 30
contour_area: 10
lightning_threshold: 0.6
go2rtc:
streams:
cam_entree_principal:
rtsp://admin:Jerome69@192.168.0.xx:xx/Streaming/Channels/101
cam_entree_secondaire:
rtsp://admin:Jerome69@192.168.0.xx:xx/Streaming/Channels/102
cam_pergola_principal:
rtsp://admin:Jerome69@192.168.0.xx:xx/Streaming/Channels/101
cam_pergola_secondaire:
rtsp://admin:Jerome69@192.168.0.xx:xx/Streaming/Channels/102
webrtc:
listen: 8555
candidates:
- 127.0.0.1:8555
- 192.168.0.13:8555
cameras:
Entree:
ffmpeg:
inputs:
- path: rtsp://127.0.0.1:xx/cam_entree_principal
roles:
- record
- path: rtsp://127.0.0.1:xx/cam_entree_secondaire
roles:
- detect
live:
streams:
main_stream: cam_entree_principal
sub_stream: cam_entree_secondaire
detect:
enabled: true
objects:
track:
- person
filters:
person:
min_area: 2000 # limite basse pour enfants
max_area: 200000
min_score: 0.65
threshold: 0.75
min_ratio: 0.3
max_ratio: 2.8
motion:
mask: []
zones:
Zone_Spot_Entree:
coordinates:
0.92,0.294,0.274,0.066,0.27,0.239,0.004,0.397,0,0.994,0.981,0.991
loitering_time: 10
inertia: 1
Zone_Alarme_Entree:
coordinates:
0.919,0.293,0.116,0.007,0.004,0.199,0.003,0.991,0.982,0.991
loitering_time: 10
inertia: 1
Pergola:
ffmpeg:
inputs:
- path: rtsp://127.0.0.1:xx/cam_pergola_principal
roles:
- record
- path: rtsp://127.0.0.1:xx/cam_pergola_secondaire
roles:
- detect
live:
streams:
main_stream: cam_pergola_principal
sub_stream: cam_pergola_secondaire
detect:
enabled: true
objects:
track:
- person
filters:
person:
min_area: 2000 # limite basse pour enfants
max_area: 200000
min_score: 0.65
threshold: 0.75
min_ratio: 0.3
max_ratio: 2.8
motion:
mask: []
zones:
Zone_Spot_Pergola:
coordinates:
0.266,0,0.316,0.557,0,0.76,0,0.999,0.999,0.999,0.999,0.223,0.894,0.322,0.543,0.006
loitering_time: 10
inertia: 1
Zone_Alarme_Pergola:
coordinates:
0.152,0,0,0,0,0.76,0,0.999,0.999,0.999,0.999,0.223,0.894,0.322,0.543,0.006
loitering_time: 10
inertia: 1
version: 0.16-0