Best Practices & Troubleshooting

Best Practices

---

Keterbatasan

• Occlusion traffic padat — kendaraan yang sangat berdekatan atau bertumpuk (terutama motor berkelompok) dapat gagal dideteksi individual atau tracker kehilangan tracker_id. Aktifkan enable_group_tracking jika Anda ingin motor berkelompok dihitung sebagai satu entitas, bukan menghilang.
• Malam tanpa inframerah — akurasi deteksi menurun signifikan tanpa pencahayaan buatan/IR. Akurasi klasifikasi warna (NFV4-MVAA) menurun lebih jauh lagi pada mode IR (hitam-putih).
• Sudut top-down ekstrem — sudut kamera mendekati 90° mengurangi akurasi klasifikasi tipe kendaraan karena bentuk kendaraan dari atas kurang khas dibanding tampak samping/depan.
• Kecepatan tinggi — kendaraan yang bergerak sangat cepat relatif terhadap shutter speed kamera menghasilkan motion blur yang menurunkan akurasi deteksi dan klasifikasi atribut.
• NFV4-MVAS tidak melengkapi atribut warna/tipe/merek — layanan atribut dipanggil, tetapi fungsi penggabung hasil (pipeline_data_append di src/handler/helper/snapshot.hpp:379-395) tidak memiliki cabang untuk NFV4-MVAS. Event NFV4-MVAS hanya berisi attributes.vehicle, tidak pernah attributes.color/type/brand. Lihat Konfigurasi.
• roi_counting mengabaikan dumping_sampling_time/dump_ignore_iou_threshold dari body — kode pengecekan memakai kunci salah eja (dumpling_sampling_time), sehingga kedua parameter yang Anda kirim tidak pernah diterapkan pada roi_counting (src/packages/multi_logics/routines.hpp:156-161). counting tidak terpengaruh oleh bug ini.
• roi_type (whitelist/blacklist) pada konfigurasi zona diterima tapi tidak memengaruhi perilaku — tidak ada logic pada kode saat ini yang membaca field ini (hanya field inside pada sub-analitik density yang benar-benar mengatur dalam/luar zona).
• NFV4-VAS dan NFV4-VCAT berstatus proof-of-concept pada deskripsi pipeline di kode sumber — verifikasi stabilitas dan akurasi sebelum dipakai di produksi.
• Atribut tipe/merek tidak tersedia untuk motorcycle — hanya warna yang diklasifikasikan; field type/brand tidak dikirim untuk deteksi berlabel motorcycle.
• Estimasi kecepatan butuh kalibrasi manual — NFV4-MVAS tidak dapat mengestimasi kecepatan tanpa tepat 4 titik plane_calibration.points yang valid; tanpa itu, homography gagal dihitung dan hasil kecepatan tidak dapat diandalkan.

---

Troubleshooting

Sebagian besar pesan berikut muncul di log container (docker logs visionaire4), bukan sebagai side message pipeline — Vehicle Analytics tidak menggunakan mekanisme side message seperti Face Recognition.