Логотип Performance HubPerformance Hub
Раздел сайта: Документация

Устранение неполадок

На этой странице

Диагностика уровня данных о людях и ИИ по симптомам. При проблемах с камерами, записью, загрузкой или устройством начните с раздела Устранение неполадок видеонаблюдения: здесь предполагается, что с самим видео всё в порядке.

На хронологии посещений людей ничего не отображается

На хронологии отображается сообщение "No face detections — There are no face detection items in this current view range of the timeline."

  1. Включено ли отслеживание людей? Оно настраивается для каждой камеры и по умолчанию выключено — проверьте каждую камеру в разделе Камеры и устройства.
  2. Не скрывает ли всё фильтр порога обнаружений? По умолчанию люди отображаются, только если у них достаточно обнаружений в течение достаточного числа минут. Выключите фильтр порога: если люди появились, значит, они просто не дотягивали до минимальных значений.
  3. Проверьте окно дат — диапазон 1D/2D/3D и средство выбора даты легко оставить на неправильном дне.
  4. Действительно ли камера видит лица? Для обнаружения людей нужны лица достаточного размера и под подходящим углом. Потолочная камера, направленная строго вниз, видит головы, а не лица. Проверьте кадрирование камеры в режиме просмотра в реальном времени.
  5. Включение функции — если весь раздел People отсутствует или API возвращают "People feature is not enabled for this facility", функция не включена; обратитесь к своему менеджеру по работе с клиентами.

Участник никогда не идентифицируется (всегда "Unsure")

Самая распространённая проблема, и почти всегда дело в фотографии:

  1. Проверьте статус фотографии. Найдите участника в списке People. Значок "Invalid Photo" (во всплывающей подсказке указаны оценка и причина отклонения) или статус "Not Processed" означает, что для сопоставления лиц нет исходных данных. Исправьте фотографию в своей системе управления участниками или измените её напрямую ("Edit Profile" → "Change").
  2. Фотографии нет совсем? Self Learning всё равно может идентифицировать участника по корреляции с посещениями — проверьте, нет ли его в очереди, и убедитесь, что параметр Enhanced AI Analysis включён.
  3. Идентифицируйте вручную один раз. Действие "Identify This Person" в его профиле со статусом unsure сразу создаёт привязку, а накапливающиеся теневые фотографии улучшают последующее сопоставление.
  4. Постоянные почти-совпадения (во всплывающем окне сходство чуть ниже 85%) → см. раздел Настройка распознавания лиц, но сначала улучшите фотографию, а уже потом меняйте пороги.

Один и тот же человек постоянно получает новые профили "Unsure"

Распознавание не связывает его посещения между собой:

  1. Объедините дубликаты — выберите профили на хронологии и объедините их. Каждое объединение сводит воедино эталоны лица и повышает вероятность привязки следующего посещения.
  2. Проверьте качество изображения камеры — грязные купола, контровой свет (камера направлена на яркий вход) и слабое освещение дают эталонные фотографии слишком плохого качества для сопоставления. Решение — исправить вид с камеры, а не настройки.
  3. Если проблема наблюдается на всём объекте, предустановка качества теневых профилей может быть слишком строгой для вашего освещения — см. таблицу симптомов.

Идентифицирован не тот человек

Такое случается редко, и к этому стоит отнестись серьёзно:

  1. Исправьте запись: откройте профиль человека и проверьте его теневые фотографии — ошибочное объединение или неудачная автоматически добавленная фотография обычно видны сразу. Удалите неверные изображения либо объедините или заново идентифицируйте профиль с правильным участником.
  2. Если привязку создал Self Learning, выполните для записи действие "Unlink" ("the self-learn record will be reverted") и отклоните совпадение с помощью "Reject", указав причину, чтобы оно не предлагалось повторно.
  3. Ужесточите сопоставление: переместите Member Matching в сторону Strict — см. раздел Настройка распознавания лиц.

Плакат, манекен или телевизор постоянно распознаётся как человек

Система работает как задумано, и для этого есть специальное решение: добавьте объект в чёрный список. Откройте меню ложного человека → "Add to Blacklist" и укажите причину ("e.g. Store Mannequin"). Последующие обнаружения будут отбрасываться до любой обработки. Если обнаружения продолжаются с другого ракурса камеры, добавьте в чёрный список вторую запись из одного из этих обнаружений.

Отчёты пусты или в них нет зон

  1. Отчёты отстают намеренно — снимки формируются ночью за предыдущий день. На совсем новом объекте данные появляются со второго дня.
  2. "No zones configured — assign cameras to access zones in Settings" — для аналитики по зонам нужны зоны доступа с назначенными камерами.
  3. Ключевые показатели кажутся заниженными по сравнению с отметками при входе — проверьте, на каких камерах включено отслеживание людей: данные отчётов поступают только с анализируемых камер.

Нарушения доступа выглядят неправильными

  1. Ложные нарушения после настройки почти всегда вызваны ошибками в правилах — допустимый план отсутствует в списке разрешённых для зоны. Проверьте правила Membership Plans зоны, прежде чем делать выводы о поведении участников.
  2. Помните определение: нарушение — это несоответствие правилу плана ("excluded, or not in the allowed plans"), включая временные окна из Access Hours. Участник с правильным планом, пришедший в неправильное время, тоже совершает нарушение.
  3. Открытые зоны никогда не порождают нарушений — если вы ожидаете нарушений в зоне со значком "Anyone can access", сначала задайте для неё правила.
  1. Параметр Enhanced AI Analysis должен быть включён — если он выключен, корреляция не выполняется вовсе (а раздел настроек скрыт).
  2. Проверьте планку доказательности — профилям нужно минимальное число коррелирующих посещений (по умолчанию 8). На вкладке In Pipeline показан прогресс каждого профиля ("N/M visits"); у редких посетителей накопление доказательств занимает недели.
  3. Отметки при входе должны синхронизироваться — нет данных об отметках, нет и корреляции. Проверьте это с помощью инструмента MCP insights_checkins или по статусу партнёрской интеграции.
  4. Большое число записей на вкладке "No Match" часто связано с парами, которые всегда приходят вместе: система не выбирает наугад между двумя кандидатами. Идентифицируйте вручную одного из них.
  5. Большое число записей на вкладке "Unable to Link" указывает на качество данных в системе управления участниками — как правило, в записях отсутствуют поля, необходимые для завершения привязки.

Объединение, идентификация или удаление, похоже, зависли

Эти операции выполняются как отслеживаемые фоновые процессы: переназначение длинной истории обнаружений требует времени. На карточках отображаются временные состояния ("PROCESSING", "DELETING..."); при объединении отображается "Processing N of M…" с вариантом "Retry Failed" при частичном сбое, а при неудачном удалении — "DELETE FAILED - RETRY". Повторите попытку один раз, прежде чем обращаться в службу поддержки с идентификатором человека ("Copy Person ID").

При обращении в службу поддержки

Укажите: название объекта, Person ID (его можно скопировать из меню любой плитки или профиля), задействованную камеру, временное окно (дату и время), а для проблем с идентификацией — допустим ли статус фотографии участника. Обезличенные снимки экрана со всплывающим окном (в нём отображается оценка сходства) ускоряют большинство расследований, связанных с сопоставлением.