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update chinese i18n (#17450)
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parent
bda7fcc784
commit
17912b4695
@ -16,6 +16,7 @@
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"createFaceLibrary": {
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"title": "创建人脸库",
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"desc": "创建一个新的人脸库",
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"new": "新建人脸",
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"nextSteps": "建议使用“训练”选项卡为每个检测到的人选择并训练图像。在打好基础前,强烈建议训练仅使用正面图像。而不是从摄像机中识别到的角度拍摄的人脸图像。"
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},
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"train": {
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@ -87,9 +87,15 @@
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"title": "语义搜索",
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"desc": "Frigate的语义搜索能够让你使用自然语言根据图像本身、自定义的文本描述或自动生成的描述来搜索视频。",
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"readTheDocumentation": "阅读文档(英文)",
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"reindexOnStartup": {
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"label": "启动时重新索引",
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"desc": "每次启动将重新索引并重新处理所有缩略图和描述。<em>关闭该设置后不要忘记重启!</em>"
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"reindexNow": {
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"label": "立即重建索引",
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"desc": "重建索引将为所有跟踪对象重新生成特征向量。该过程将在后台运行,可能会使CPU满载,所需时间取决于跟踪对象的数量。",
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"confirmTitle": "确认重建索引",
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"confirmDesc": "确定要为所有跟踪对象重建特征向量索引吗?此过程将在后台运行,但可能会导致CPU满载并耗费较长时间。您可以在探索页面查看进度。",
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"confirmButton": "重建索引",
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"success": "重建索引已成功启动。",
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"alreadyInProgress": "重建索引已在执行中。",
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"error": "启动重建索引失败:{{errorMessage}}"
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},
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"modelSize": {
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"label": "模型大小",
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@ -113,11 +119,11 @@
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"desc": "用于人脸识别的模型尺寸。",
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"small": {
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"title": "小模型",
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"desc": "使用<em>小模型</em>将采用OpenCV的局部二值模式直方图(LBPH)算法,可在大多数CPU上高效运行。"
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"desc": "使用<em>小模型</em>将采用FaceNet人脸特征提取模型,可在大多数CPU上高效运行。"
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},
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"large": {
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"title": "大模型",
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"desc": "使用<em>大模型</em>将采用ArcFace人脸嵌入模型,若适用将自动在GPU上运行。"
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"desc": "使用<em>大模型</em>将采用ArcFace人脸特征提取模型,若条件允许将自动使用GPU运行。"
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}
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}
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},
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@ -3,7 +3,7 @@
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"cameras": "摄像头统计 - Frigate",
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"storage": "存储统计 - Frigate",
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"general": "常规统计 - Frigate",
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"features": "功能统计 - Frigate",
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"enrichments": "增强功能统计 - Frigate",
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"logs": {
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"frigate": "Frigate 日志 - Frigate",
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"go2rtc": "Go2RTC 日志 - Frigate",
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@ -144,8 +144,9 @@
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"healthy": "系统运行正常",
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"reindexingEmbeddings": "正在重新索引嵌入(已完成 {{processed}}%)"
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},
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"features": {
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"title": "功能",
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"enrichments": {
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"title": "增强功能",
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"infPerSecond": "每秒推理次数",
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"embeddings": {
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"image_embedding_speed": "图像特征提取速度",
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"face_embedding_speed": "人脸特征提取速度",
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