Shadowrocket 是一个强大的 AI 视频识别框架，主要用于视频监控系统中。以下是 Shadowrocket 的配置步骤

软件安装

Shadowrocket 是一个 Python 库，需要在 Windows 环境中进行安装和配置。

安装步骤：

1. 打开控制面板 > 可用程序 > 安装。
2. 在“程序”选项卡中找到 Shadowrocket，点击“安装”。
3. 选择安装路径（建议使用 C:\Program Files\Shadowrocket）。
4. 安装后重启电脑。

安装命令：

在命令提示符（C:\Python37\uncased\Python37-1）中运行以下命令：

python -m shadowrocket配置

配置视频文件

Shadowrocket 需要高质量的视频文件，以下是一些常见的视频格式和配置：

视频分辨率

• 典型分辨率：128x72（48p）
• 高分辨率：192x18（36p）或 384x216（72p）
• 建议分辨率：选择 36p 或 72p，以提高检测准确性。

视频分辨率配置

1. 打开 Shadowrocket 的配置界面（在命令提示符中使用 python -m shadowrocket）。
2. 点击“打开配置文件”。
3. 在“配置文件”部分，选择“配置视频”。
4. 设置视频分辨率和分辨率范围。

视频格式

• 需要支持以下格式：AV、MP4、MKV、mov、avi、wmv。
• 视频分辨率需与模型预训练或本地训练所需的分辨率一致。

视频分辨率设置

• 选择“分辨率”并设置为 36p 或 72p。
• 设置分辨率范围（e.g., 128x72 到 384x216）。

配置模型

ShadowRocket 提供多种模型选项，选择合适的模型：

模型名称

• 建议选择“ShadowRocket-123”等下划线分隔名称。

框架支持

• 部分支持预训练模型（如 ShadowRocket-123-Train）。
• 全局训练（如使用提供的训练数据）。

检测频率

• 每秒检测次数（常用值：1 次/秒）。

配置参数

检测频率

• 每秒检测次数：1 次。

每分钟视频长度

• 视频分辨率设置为 72p，则每分钟 3 秒的视频长度为 216x18。

检测参数

• 颜色检测参数：color_threshold（默认 0.，设置为 0.1 可以提高检测准确率）。
• 高度检测参数：height_threshold（默认 0.，设置为 0.5 可以提高检测精度）。

应用参数

检测频率设置

• 在配置中设置每秒检测次数,1 次/秒。

每秒处理视频

• 设置每秒处理视频数量,1 个。

响应时间

• 响应时间设置为 3 秒，以减少延迟。

性能优化

使用多线程

• 设置为 multi-thread=True，提高处理速度。

使用显存

• 设置为 use_memory=True，减少显存占用。

多视频配置

设置视频分辨率

• 选择统一的分辨率（36p）。

处理视频

• 设置视频分辨率和分辨率范围,确保所有视频一致。

自动化脚本化

配置脚本

• 编写脚本配置和执行检测,提高效率。

注意事项

• 备份数据：配置完成后，建议备份配置文件和视频数据。
• 模型检查：在配置完成后，检查模型是否已找到。
• 本地训练：如果模型未找到，可以尝试从本地训练。

通过以上步骤,您可以顺利配置 ShadowRocket，并开始在视频监控系统中部署。