Desglossament detallat dels algoritmes intel·ligents de la part frontal i del darrere - final dels sistemes de vigilància

1. Front - Implementació de l'algoritme final

ElFront - EndEls algoritmes funcionen directament dins de la unitat de càmeres, sovint aprofitantinformàtica de voracapacitats. Aquests algoritmes tenen com a objectiuProcesseu les dades del sensor en brut localment, reduint així l'amplada de banda i la càrrega del servidor realitzant tasques preliminars a nivell de càmera. Anem a explorar els components principals:

a. Integració del maquinari i del sensor de la càmera

Les càmeres de vigilància modernes incorporen diversos tipus de sensors:

• Sensors d’imatge (CMOS, CCD): Captura les dades visuals (imatges i vídeos) en diferents condicions d’il·luminació.
• Sensors infrarojos (IR): Permet la càmera capturar el vídeo a poca llum o foscor completa.
• Sensors de LiDAR i de profunditat: Mesureu les distàncies i detecteu objectes a l’espai 3D, útils per distingir entre objectes i fons en una escena.
• Micròfons: De vegades integrat per a àudio - Analytics.

Aquests sensors envien dades en brut a la unitat de processament, on com algoritmes comImatge pre - Processaments’apliquen.

b. Imatge Pre - Processament i reducció del soroll

Abans d'aplicar qualsevol anàlisi complexa,Imatge pre - Processamentés fonamental per millorar la qualitat del metratge, especialment en condicions d’il·luminació pobres o amb entorns sorollosos:

• Algoritmes desagradables: Elimineu el soroll del sensor, normalment utilitzant filtres comBlur gaussià or No - Local significa denoising.
• Contrast i ajust de brillantor: Algoritmes comEqualització d’histogrames adaptatiuAjusteu la brillantor i el contrast per millorar la visibilitat.
• Detecció de vora: Detecció de vora (per exemple,Operador de Sobel, Detecció de Canny Edge) pot ajudar a definir els límits d'objectes, que és crucial per al seguiment d'objectes.

c. Detecció de moviment i resta de fons

Detecció de movimentés una de les tasques fonamentals realitzades pels algoritmes frontals. Sovint es basa en el principi de comparar marcs successius per detectar objectes en moviment.

• Resta de fons: Una tècnica on l'algoritme resta un model de fons de referència del marc actual. Qualsevol canvi significatiu es marca com a moviment.
• Diferenciació del marc: Un enfocament més senzill on l'algoritme calcula la diferència entre els marcs consecutius, les regions marcadores on s'han produ?t canvis.
• Flux òptic: Un mètode més sofisticat que analitza el moviment de les intensitats de píxels a través de marcs consecutius per detectar el moviment, sovint utilitzat conjuntament ambFiltres de Kalmanper fer el seguiment.

d. Detecció i seguiment d'objectes

Al final de la part frontal, la detecció i el seguiment d'objectes es fan localment per identificar i fer un seguiment d'objectes (per exemple, persones, vehicles, animals). Les tècniques principals inclouen:

• Yolo (només mires una vegada): Un estat - de - l'algoritme d'art que pot detectar diversos objectes en temps real. YOLO divideix la imatge en una graella i prediu caixes de limitació per a cada objecte de la xarxa.
• Classificadors de Cascade Haar: S'utilitza per a tasques de detecció d'objectes més simples, com la detecció facial, basada en classificadors previs.
• Filtre de Kalman: S'utilitza per aseguimentmoure objectes a través de fotogrames. Estima l’estat d’un objecte en moviment (posició, velocitat) i prediu la seva posició futura.

e. Detecció d’anomalies i desencadenants d’esdeveniments

La detecció d’anomalia al front - final se centra normalment a identificar esdeveniments inusuals en el vídeo de vídeo:

• Moviment sobtadament: Detecció de moviments ràpids o imprevisibles, com algú que corre o una formació sobtada de multitud.
• Creu - Detecció de línies: Utilitza trips o línies virtuals que desencadenen les alertes quan un objecte els creua.
• Intrusió d'àrea: Detecta si un objecte entra o surt d’una zona predefinida dins del marc.

Aquests algoritmes poden desencadenar les alertes de temps real per alTornar - FinalSistema o enviar notificacions immediates al personal de seguretat.

2.

ElTornar - FinalEl sistema és responsable de l’elevació pesada, gestiona les analítiques de dades complexes i emmagatzemar grans volums de dades de vídeo. Funciona rebent fluxos de vídeo o metadades de les càmeres frontals i realitzades i realitza anàlisis avan?ades, sovint utilitzant tècniques d’aprenentatge de IA i màquina. Aquí teniu un desglossament delTasques clauRealitzat per Back - End Algorithms:

a. Transmissió de vídeo i dades

• Recollida de dades: Les càmeres transmeten dades de vídeo a la part posterior - Acaben mitjan?ant connexió directa a Internet, xarxes d'àrea local (LANS) o serveis al núvol.
• Compressió: Per reduir l'ús de l'ample de banda, els fluxos de vídeo sovint es comprimeixen utilitzant estàndards comH.264 or H.265, que conserva la qualitat del vídeo alhora que minimitzeu la mida del fitxer.

b. Anàlisi de vídeo i aprenentatge profund

• Detecció d'objectes: La part posterior - End utilitza models d'aprenentatge profund comYolo, Més ràpid r - cnn, oSSD(Detector de multibox de tir únic) per a la detecció i classificació d'objectes altament precises. Aquests models s’entrenen en grans conjunts de dades per reconèixer una varietat d’objectes com persones, vehicles, animals, etc.

• Reconeixement facial: Per a la verificació o vigilància de la identitat, s'utilitzen algoritmes de reconeixement facial, normalment basats en models d'aprenentatge profundCara or Profunda. Aquests models comparen les cares en metratge de vídeo amb una base de dades d’individus coneguts.

• Reconeixement d’acció: A més de detectar objectes, el final - final també pot classificar accions o comportaments dins del vídeo. Per exemple, detectar baralles, moviments sospitosos o altres comportaments predefinits mitjan?antRNNs (xarxes neuronals recurrents) or 3D CNNS.

• Classificació d'esdeveniments: La part posterior - final classifica objectes o comportaments detectats en esdeveniments significatius (per exemple, "persona detectada", "vehicle estacionat massa", "formació de multitud").

c. Etiquetatge de metadades i cerca

• Etiquetatge: Cada segment de fotograma o vídeo està etiquetat amb metadades rellevants (per exemple, temps, ubicació, objectes identificats, esdeveniments).
• Indexació: Les dades de vídeo i esdeveniments estan indexades per permetre una cerca eficient. Utilitzant tecnologies comElasticsearch, és fàcil cercar a través de grans quantitats de dades de vídeo basades en etiquetes o metadades.

Per exemple, podeu cercar "persones detectades a la zona restringida de 14 a 15 h".

d. Anàlisi del comportament i detecció d’anomalies

• Reconeixement de patrons: Utilitzant models d’aprenentatge automàtic, el sistema aprèn de grans quantitats de dades històriques quines conductes típiques són en entorns específics (per exemple, una botiga, un racó de carrer). A continuació, el model marca les desviacions de la norma.

• Correlació d'esdeveniments: Els sistemes End - End poden correlacionar diversos esdeveniments o fluxos de dades (per exemple, combinardetecció de movimentambReconeixement facial)). Si es detecta una activitat inusual, el sistema pot generar alertes accionables.

• Anàlisi de llarg termini: Amb el pas del temps, el sistema pot fer un seguiment de les tendències i patrons, oferint capacitats predictives (per exemple, identificar àrees potencials de robatori, predir quan determinades zones poden experimentar un augment de l’activitat).

e. Integració i escalabilitat del núvol

• Emmagatzematge de núvol: Les dades de vídeo, especialment el vídeo de definició d'alta -, es poden emmagatzemar al núvol, permetent l'emmagatzematge escalable sense sobrecarregar la infraestructura local.

• Processament de l'AI del núvol: Alguna processament es fa al núvol per aprofitar un potent maquinari (per exemple, GPU per a tasques d’aprenentatge profund). El núvol també es pot utilitzar per formar models en grans conjunts de dades.

3. Escenaris d’aplicació

Amb les capacitats avan?ades dels algoritmes intel·ligents de Front - End and Back - End, els sistemes de vigilància s’utilitzen ara en diverses aplicacions:

a. Vigilància urbana a les ciutats intel·ligents

• Supervisió del trànsit: Les càmeres poden supervisar el flux de trànsit, detectar accidents i fer un seguiment de vehicles per violacions com ara la velocitat o la llum de llum vermella.

• Gestió de multitud: Les càmeres equipades amb les persones que compten i els algoritmes de l'anàlisi del comportament ajuden a gestionar el moviment de la gent, garantint la seguretat en espais públics.

• Seguretat pública: Les càmeres poden detectar un comportament inusual (per exemple, lluites o solters) i alertar immediatament les autoritats.

b. Vigilància al detall per a la prevenció de robatoris i les visions dels clients

• Prevenció del robatori: Algoritmes AI detecten comportaments sospitosos com ara botigues de compra o patrons inusuals en els moviments dels compradors.

• Analítica de clients: Els minoristes poden utilitzar càmeres per fer el seguiment del flux dels clients, analitzar la durada dels clients en seccions en particular i optimitzar els dissenys de la botiga en funció dels patrons de trànsit.

c. Assistència sanitària i seguretat hospitalària

• Supervisió del pacient: Als hospitals, les càmeres de vigilància intel·ligents poden supervisar els moviments del pacient per detectar caigudes, accés no autoritzat a zones sensibles o pacients en problemes.

• Seguretat del personal: El personal de seguretat pot rebre alertes en cas de comportament agressiu o accés al personal no autoritzat.

d. Protecció contra les infraestructures crítiques

• High - àrees de seguretat: Els sistemes de vigilància protegeixen ubicacions d’alt valor com ara centres de dades, centrals elèctriques i edificis governamentals, on s’utilitzen algoritmes per al control d’accés, el reconeixement facial i la detecció d’anomalies.

e. Seguretat de la llar

• Detecció d’intrusos: A la seguretat domèstica, les càmeres amb reconeixement facial i algoritmes de seguiment de moviments poden identificar intrusos, alerta als propietaris d’habitatges i desencadenar alarmes.

• Prevenció del robatori de paquets: Les càmeres poden detectar activitats sospitoses relacionades amb el robatori de paquets i notificar als propietaris.

Conclusió

La integració deAlgoritmes intel·ligentsa tots dos elFront - EndiTornar - Finalestà revolucionant el camp devigilància. Des de l’adquisició inicial de dades i la detecció bàsica d’esdeveniments a nivell de la càmera fins a l’analítica avan?ada i l’aprenentatge automàtic al costat del servidor, aquests algoritmes proporcionen solucions completes per a diverses indústries. A mesura que l’AI i l’aprenentatge automàtic continuen evolucionant, aquests sistemes es faran encara més potents, oferint una seguretat millorada, una millor gestió de recursos i capacitats predictives que poden evitar possibles amenaces abans que s’escalfin.