Detaljni prekid prednjeg - kraja i natrag - Krajnih inteligentnih algoritmi u nadzornim sistemima

1. PREDNJI - PRETVORI ALGORITM

Theprednji kraj -Algoritmi rade direktno unutar jedinice za kameru, ?esto iskori?tavanjeRa?unarstvo iviceMogu?nosti. Ti algoritmi imaju za ciljPodaci o obra?ivanju sirovih senzora lokalno, na taj na?in umanjim optere?enje opsega i poslu?itelja vr?e?i preliminarne zadatke na nivou kamere. Istra?imo glavne komponente:

a. Integracija hardvera i senzora kamere

Moderni nadzorni fotoaparati uklju?uju vi?e vrsta senzora:

• Senzori slike (CMOS, CCD): Snimite vizuelne podatke (slike i video zapise) pod razli?itim uvjetima osvjetljenja.
• Infracrveni (IR) senzori: Omogu?ite kameru da snimi video u slabom svjetlu ili potpunom mraku.
• Senzori Lidra i dubine: Izmjerite udaljenosti i otkrijte predmete u 3D prostoru, korisno za razlikovanje objekata i pozadine u sceni.
• Mikrofoni: Ponekad integrirano za analitiku zasnovanu na audio -.

Ovi senzori ?alju sirove podatke u procesnoj jedinici, gdje algoritmi voleImage Pre - obradaprimenjuju se.

b. Image Pre - obrada i smanjenje buke

Prije primjene bilo koje slo?ene analize,Image Pre - obradaje kriti?no za pobolj?anje kvaliteta snimka, posebno pod lo?im uslovima osvjetljenja ili bu?nom okru?enju:

• Ozna?ajni algoritmi: Uklonite ?um senzora, obi?no koriste filtre poputGaussian Blur or Non - lokalno zna?i ozna?avanje.
• Pode?avanje kontrasta i svjetline: Algoritmi voleAdaptivno izjedna?avanje histogramaPrilagodite svjetlinu i kontrast za pobolj?anje vidljivosti.
• Detekcija ivica: Detekcija ivica (npr.Sobel operator, Canny Detection Edge) Mo?e pomo?i u definiranju granica objekata, ?to je klju?no za pra?enje objekata.

c. Otkrivanje pokreta i pozadinsko oduzimanje

Detekcija pokretaJe li jedan od temeljnih zadataka koje obavlja prednji - krajnji algoritmi. ?esto se temelji na principu uspore?ivanja uzastopnih okvira za otkrivanje pokretnih objekata.

• Pozadina oduzimanje: Tehnika u kojoj algoritam oduzme referentni pozadinski model iz trenutnog okvira. Svaka zna?ajna promjena ozna?ena su kao kretanje.
• Razlika u okviru: Jednostavni pristup u kojem algoritam izra?unava razliku izme?u uzastopnih okvira, ozna?avaju?e regije u kojima su se dogodile promjene.
• Opti?ki protok: Sofisticiranija metoda koja analizira prijedlog intenziteta piksela u uzastopnim okvirima za otkrivanje kretanja, ?esto kori?tenim u kombinaciji saKalman filteriZa pra?enje.

d. Otkrivanje i pra?enje objekata

Na prednjem trenutku - kraj otkrivanje objekata i pra?enje obavljaju se lokalno za identifikaciju i pra?enje objekata (npr. Ljudi, vozila, ?ivotinje). Glavne tehnike uklju?uju:

• Yolo (samo jednom gleda?): Dr?ava - - Art algoritma koji mo?e otkriti vi?e objekata u stvarnom vremenu. Yolo je podijeli sliku u mre?u i predvi?a ograni?enje kutija za svaki objekt u mre?i.
• Haar Cascade Classifiers: Koristi se za jednostavnije zadatke otkrivanja objekata, poput prepoznavanja lica, na osnovu pre - obu?enih klasifikatora.
• Kalman filter: Koristi se zapra?enjepokretni predmeti preko okvira. Procjenjuje stanje pokretnog objekta (polo?aj, brzina) i predvi?a svoj budu?i polo?aj.

e. Anomato za otkrivanje i doga?aj okida?i

Otkrivanje anomalije na prednjem trenutku - kraj se obi?no fokusira na identifikaciju neobi?nih doga?aja u video feedu:

• Iznenadni pokret: Otkrivanje brzih ili nepredvidivih pokreta, poput nekoga koja tr?i ili naglo formiranje gomile.
• Cross - Detekcija linije: Koristi virtualne trokrevetne ili linije koje pokre?u upozorenja kada ih objekt pre?e.
• Prostor za podru?je: Otkriva ako objekt u?e ili izlazi na unaprijed definirano podru?je unutar okvira.

Ovi algoritmi mogu tada pokrenuti realnu - upozorenja za vrijeme zanatrag - krajsistem ili ?alju neposredne obavijesti osoblju sigurnosti.

2. Povratak - Implementacija krajnjeg algoritma

Thenatrag - krajSistem je odgovoran za te?ko podizanje, rukovanje slo?enim analitikom podataka i pohranjivanje velikih koli?ina video podataka. Djeluje tako ?to prima video tokove ili metapodatke s prednjeg - krajnje kamere i izvodi naprednu analizu, ?esto koriste?i tehnike AI i ma?inskih u?enja. Evo kvaraKlju?ni zadaciIzvode natrag - krajnji algoritmi:

a. Video stream i prijenos podataka

• Prikupljanje podataka: Kamere prenose video podatke na le?a - zavr?avaju se ili putem izravne internetske veze, lokalne mre?e (LAN) ili obla?ne usluge.
• Kompresija: Da biste smanjili upotrebu propusnosti, video streami ?esto se komprimiraju koriste?i standarde poputH.264 or H.265, koji o?uva kvalitetu video zapisa tokom minimiziranja veli?ine datoteke.

b. Video analiza i duboko u?enje

• Otkrivanje objekata: Nazad - kraj koristi duboke modele u?enja poputYolo, Br?i R - CNN, iliSSD(Jednostavni detektor Multibox-a) za vrlo precizno otkrivanje objekata i klasifikacija. Ovi su modeli obu?eni za velike skupove podataka kako bi prepoznali razli?ite predmete kao ?to su ljudi, vozila, ?ivotinja itd.

• Prepoznavanje lica: Za provjeru identiteta ili nadzor, algoritmi za prepoznavanje lica koriste se, obi?no zasnovani na modelima duboke u?enje poputFacenet or Dubok. Ovi modeli uspore?uju lica u video snimci u bazi podataka poznatih pojedinaca.

• Prepoznavanje akcije: Pored otkrivanja objekata, na kraju - na kraju mo?e klasificirati i akcije ili pona?anje unutar videa. Na primjer, otkrivanje borbi, sumnjivih pokreta ili drugih unaprijed definiranih pona?anja koriste?iRNNS (ponavljaju?e neuronske mre?e) or 3D CNNS.

• Klasifikacija doga?aja: Povratak - kraj klasificira otkrivene predmete ili pona?anja u smislene doga?aje (npr. "Osoba otkrivena" "," vozilo je predugo "," formiranje gomile ").

c. Metapodaci ozna?avanje i pretrage

• Ozna?avanje: Svaki okvir ili video segment ozna?en je relevantnim metapodacima (npr. Vrijeme, lokacija, identificirani objekti, doga?aji).
• Indeksiranje: Podaci za video i doga?aje su indeksirani kako bi se omogu?ilo efikasno pretra?ivanje. Koriste?i tehnologije poputElasticsearch, postaje lako pretra?ivanje kroz ogromne iznose video podataka na osnovu oznaka ili metapodataka.

Na primjer, mogli biste pretra?ivati ??"Ljudi su otkriveni u ograni?enom podru?ju od 14 sati do 15 sati."

d. Analiza pona?anja i detekcija anomalije

• Prepoznavanje uzoraka. Model tada zastave odstupanja od norme.

• Korelacija doga?aja: Nazad - Krajnji sustavi mogu korelirati vi?e doga?aja ili tokova podataka (npr. KombiniranjeDetekcija pokretasaPrepoznavanje lica). Ako se otkrije neobi?na aktivnost, sustav mo?e generirati djelotvorne upozorenja.

• Duga - pojam analiza: S vremenom sistem mo?e pratiti trendove i obrasce, nude?i prediktivne mogu?nosti (npr. Identificiranje potencijalnih podru?ja kra?e, predvi?aju?i kada odre?ene zone mogu do?ivjeti nalet u aktivnosti).

e. Integracija i skalabilnost u oblaku

• Skladi?te u oblaku: Video Podaci, posebno Visoki - video definicija, mogu se pohraniti u oblaku, koji omogu?ava skalabilno skladi?tenje bez preoptere?enja lokalne infrastrukture.

• Obrada oblaka AI: Neki obrada se vr?i u oblaku kako bi iskoristio sna?an hardver (npr. GPU za zadatke dubokih u?enja). Oblak se mo?e koristiti i za obuku modela na velikim skupovima podataka.

3. Scenariji aplikacija

Sa naprednim mogu?nostima prednjeg - kraja i natrag - krajnji inteligentni algoritmi, sustavi za nadzor sada se koriste u razli?itim aplikacijama:

a. Urbani nadzor u pametnim gradovima

• Monitoring saobra?aja: Kamere mogu nadgledati protok prometa, otkrivanje nesre?a i pra?enje vozila za kr?enje poput ubrzavanja ili tr?anja crvenih svjetla.

• Management gomile: Kamere opremljene sa brojanjem i algoritmima analize pona?anja poma?u u upravljanju pokretu gomile, osiguravaju?i sigurnost u javnim prostorima.

• Javna sigurnost: Kamere mogu otkriti neobi?no pona?anje (npr. Borbu ili lombiranje) i odmah upozorenja.

b. Nadzor nad maloprodajnim nadzorom za prevenciju kra?e i uvida kupaca

• Prevencija kra?e: AI algoritmi otkrivaju sumnjivo pona?anje poput kupovine ili neobi?nih uzoraka u pokretu kupaca.

• Analitika kupaca: Trgovina na malo mogu koristiti kamere za pra?enje protoka kupaca, analizirati koliko dugo kupci tro?e na odre?ene odjeljke i optimiziraju rasporede trgovine na osnovu obrazaca prometa.

c. Zdravstvena za?tita i bolni?ka sigurnost

• Monitoring pacijenta: U bolnicama, inteligentne nadzorne kamere mogu nadgledati pokrete pacijenta za otkrivanje padova, neovla?tenog pristupa osjetljivim podru?jima ili pacijentima u nevolji.

• Sigurnost osoblja: Sigurnosno osoblje mo?e primiti upozorenja u slu?aju agresivnog pona?anja ili neovla?tenog pristupa osoblju.

d. Kriti?na za?tita od infrastrukture

• Visoka - sigurnosna podru?ja: Sustavi za nadzor ?tite visoke lokacije za vrijednosti kao ?to su podatkovni centri, elektrane i vladine zgrade, gdje se algoritmi koriste za kontrolu pristupa, prepoznavanje lica i otkrivanje anomalije.

e. Ku?na sigurnost

• Otkrivanje uljeza: U ku?i za ku?nu sigurnost, kamere sa prepoznavanjem lica i algoritmi za pra?enje pokreta mogu identificirati uljeze, vlasnike domova upozorenja i okida?ke alarme.

• Prevencija kra?e paketa: Kamere mogu otkriti sumnjive aktivnosti vezane za kra?u paketa i obavijestiti vlasnike ku?a.

Zaklju?ak

IntegracijaInteligentni algoritmina obaprednji kraj -inatrag - krajrevolucionira se polje odnadzor. Od po?etnog prikupljanja podataka i osnovnog otkrivanja doga?aja na nivou kamere do napredne analitike i ma?inskog u?enja na strani poslu?itelja, ovi algoritmi pru?aju sveobuhvatna rje?enja za razli?ite industrije. Kao AI i ma?insko u?enje i dalje se razvijaju, ovi sistemi postat ?e jo? sna?niji, nude?i pobolj?anu sigurnost, bolje upravljanje resursima i prediktivnim mogu?nostima koji mogu sprije?iti potencijalne prijetnje prije nego ?to bi eskalirali potencijalne prijetnje prije eskalacije.