Best Practices & Troubleshooting

Best Practices

---

Keterbatasan

• Occlusion parah — jika lebih dari 50% tubuh tertutup (oleh orang lain atau objek), akurasi tracking menurun dan dapat menyebabkan tracker_id berganti di tengah sesi.
• Kerumunan sangat padat — tracking individual menjadi tidak andal di kerumunan yang sangat rapat; gunakan sudut kamera lebih curam dan pertimbangkan NFV4-HD (berbasis kepala) untuk estimasi density di area padat.
• NFV4-PCA tidak menghasilkan atribut — request ke endpoint atribut terkirim tetapi hasilnya tidak pernah tergabung ke event pada versi ini. Gunakan NFV4-MPAA/NFV4-MPA2 jika atribut dibutuhkan.
• NFV4-PD tanpa parameter tuning — hanya object_confidence_threshold dan areas yang berpengaruh; tidak ada kontrol atas ambang durasi, idle time, atau intersection. Statusnya masih "Experimental" pada source code.
• dumping_sampling_time pada roi_counting — nilai yang dikirim tidak pernah terbaca akibat kesalahan penamaan kunci pada kode; interval efektif selalu 2000 ms.
• roi_type per area tidak berpengaruh — field "whitelist"/"blacklist" pada setiap elemen areas diterima tetapi tidak mengubah hasil roi_counting/dwelling/density; gunakan inside pada density untuk membalik cakupan area.
• Tidak ada preset bawaan — berbeda dari Face Recognition, tidak ada preset konfigurasi siap pakai untuk kondisi kamera tertentu.
• Pencahayaan rendah — akurasi deteksi dan atribut menurun signifikan di bawah 100 lux.

---

Troubleshooting

Pesan berikut muncul di log container. Gunakan docker logs visionaire4 untuk melihat log lengkap — tidak semua pesan di bawah ini muncul sebagai side message pipeline (lihat catatan per item).