Ang detalyado nga pagkahugno sa unahan end ug balik - pagtapos sa intelihente nga mga algorithms sa mga sistema sa pag-monitor

1. Sa atubangan end end algorithm implementation

Angatubang - katapusanAng mga algorithms naglihok direkta sa sulod sa yunit sa camera, kanunay nga nag-anamsulab nga kompyuterMga Kapabilidad. Kini nga mga algorithm nagtumong saPagproseso sa Raw Sensor Data sa lokal, sa ingon pagkunhod sa bandwidth ug server nga lulan pinaagi sa paghimo sa pasiuna nga mga gimbuhaton sa lebel sa camera. Susihon naton ang mga nag-unang sangkap:

a. Ang pag-apil sa hardware sa camera ug sensor

Ang mga modernong camera sa pag-surveillance naglakip sa daghang mga klase sa mga sensor:

• Mga Sensor sa Image (CMOS, CCD): Pagkuha sa visual data (mga imahe ug video) ubos sa lainlaing mga kahimtang sa suga.
• Infrared (ir) sensor: Pag-ayo sa camera nga makuha ang video sa ubos nga suga o hingpit nga kangitngit.
• LIDAR ug DEPETS SENSORS: Sukda ang mga distansya ug makit-an ang mga butang sa 3D wanang, mapuslanon alang sa pag-ila sa taliwala sa mga butang ug background sa usa ka talan-awon.
• Mga kagaw: Usahay mahiusa alang sa audio - base nga mga analitiko.

Kini nga mga Sensor nagpadala mga hilaw nga datos sa yunit sa pagproseso, diin gusto ang mga algorithmImage prj - Pagprosesogipadapat.

b. Pre Image PRO - Pagproseso ug Pagkunhod sa Saba

Sa wala pa i-apply ang bisan unsang komplikado nga pag-analisar,Image prj - Pagprosesokritikal aron mapalambo ang kalidad sa footage, labi na sa mga dili maayo nga mga kondisyon sa suga o mga maingay nga palibot:

• DENOING ALGORITHMS: Kuhaa ang Sensor Sunog, kasagaran gamit ang mga filter nga gustoGaussian blur or Dili - Lokal nga Kahulugan nga Dila.
• Ang pagbag-o ug pag-adjust sa kahayag: Mga algorithm gustoPagpahiangay nga sukarananpag-adjust sa kahayag ug pagtandi sa pagpalambo sa panan-aw.
• DESTANG DECASTION: Edge detection (e.g.,SOBEB OPERATOR, Pagkakita sa canny sa sulud) Makatabang sa paghubit sa mga utlanan sa butang, nga hinungdanon alang sa pagsubay sa butang.

c. Ang pag-ila sa paglihok ug pagkunhod sa background

Pagtuktok sa paglihokusa sa mga sukaranan nga mga gimbuhaton nga gihimo sa unahan end algorithms. Kanunay kini gipasukad sa baruganan sa pagtandi sa sunud-sunod nga mga bayanan aron mahibal-an ang pagbalhin nga mga butang.

• Pagkunhod sa background: Usa ka teknik diin ang algorithm nakapasubo sa usa ka modelo sa background sa pakisayran gikan sa karon nga bayanan. Ang bisan unsang hinungdanon nga pagbag-o gi-flag ingon motion.
• Frame nga kalainan: Usa ka labi ka yano nga pamaagi diin ang algorithm naglagkut sa kalainan tali sa sunud-sunod nga mga bayanan, nagpang-flagging nga mga rehiyon diin ang mga pagbag-o nahitabo.
• Optical Flow: Usa ka labi ka sopistikado nga pamaagi nga nag-analisar sa lihok sa mga pixel nga kusog sa mga sunud-sunod nga mga bayanan aron makit-an ang lihok, nga kanunay gigamit sa panagsamaKalman Filtersalang sa pagsubay.

d. Pagsusi sa Object ug Pagsubay

Sa atubang - Katapusan, ang pagtagbo sa butang ug pagsubay gihimo sa lokal aron mahibal-an ug masubay ang mga butang (e.g., mga tawo, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, mga salakyanan, hayop). Ang mga nag-unang pamaagi naglakip sa:

• Yolo (magtan-aw ka lang sa makausa): Usa ka Estado - sa - Ang - Argorithm sa Argorithm nga makamatikod sa daghang mga butang sa tinuud - Oras. Gibahin ni Yolo ang imahe sa usa ka grid ug gitagna ang mga kahon sa gounding alang sa matag butang sa grid.
• Mga Klasipikasyon sa Haar Cascade: Gigamit alang sa yano nga mga gimbuhaton sa deteksyon
• Kalman Filter: Gigamit alang saPagsubaynaglihok nga mga butang sa tibuuk nga mga bayanan. Gibanabana niini ang kahimtang sa usa ka naglihok nga butang (posisyon, tulin) ug gitagna ang umaabot nga posisyon niini.

e. Ang anomalya nga detection ug panghitabo nag-trigger

Ang anomalya nga detection sa atubang - pagtapos kasagarang nagpunting sa pag-ila sa dili kasagaran nga mga panghitabo sa feed sa video:

• Kalit nga paglihok: Ang pagkakita sa dali o dili matag-an nga mga paglihok, sama sa usa ka tawo nga nagdagan o kalit nga pagporma sa kadaghanan.
• Krus - Pagsusi sa Linya: Gigamit ang virtual nga mga tripwires o linya nga nagpahinabog mga alerto kung ang usa ka butang motabok kanila.
• Pagsakay sa Area: Nakit-an kung ang usa ka butang mosulod o mogawas sa usa ka piho nga lugar sa sulod sa bayanan.

Kini nga mga algorithms mahimo nga mag-trigger sa tinuod - oras nga mga alerto alang saBalik - Katapusansistema o ipadala dayon nga mga pahibalo sa mga personahe sa seguridad.

2. Balik - Kataposan nga Pagpahamtang sa Algorithm

AngBalik - KatapusanAng sistema mao ang responsable alang sa bug-at nga pagbayaw, pagdumala sa komplikado nga datos sa pag-analisar ug pagtipig sa daghang mga datos sa video. Nagtrabaho kini pinaagi sa pagdawat mga video streams o metadata gikan sa unahan - end camera ug nagpahigayon sa advanced nga pag-analisar, kanunay nga gigamit ang mga pamaagi sa pagkat-on sa AI ug sa makina. Ania ang pagkabungkag saPanguna nga mga buluhatonnga gihimo pinaagi sa likod - katapusan nga mga algorithms:

a. Video stream ug transmission transmission

• Koleksyon sa Data: Ang mga camera nagpadala sa datos sa video sa likod - tapuson bisan sa direkta nga koneksyon sa internet, mga lokal nga lugar sa networks (LANS AREA), o mga serbisyo sa panganod.
• Pagbatok: Aron makunhuran ang Bandwidth Apage, ang mga Stream sa Video kanunay nga gipilit gamit ang mga sumbanan nga samaH.264 or H.265, nga nagpreserbar sa kalidad sa video samtang gipamubu ang gidak-on sa file.

b. Pag-analisar sa Video ug Depen Learning

• Pagsusi sa Object: Ang Balik - Katapusan Naggamit sa Desisyon nga Mga Modelo sa Pagkat-on SamaYolo, Mas paspas nga r - CNN, oSsd(Single shot multibox detector) alang sa tukma nga tukma nga pagsusi sa butang ug pagklasipikar sa butang. Kini nga mga modelo gibansay sa dagkong mga datasiko aron mailhan ang lainlaing mga butang sama sa mga tawo, mga salakyanan, mga hayop, ug uban pa.

• Pag-ila sa nawong: Alang sa pag-verify sa identidad o pag-monitor, ang mga algorithm sa pag-ila sa nawong gigamit, kasagaran gibase sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on sama saDagway or Lawom. Kini nga mga modelo nagtandi sa mga nawong sa video footage sa usa ka database sa mga nailhan nga mga indibidwal.

• Pag-ila sa Aksyon: Agig dugang sa pagdik-ag sa mga butang, ang likod - katapusan mahimo usab nga magklasipikar sa mga aksyon o pamatasan sa sulod sa video. Pananglitan, ang pagdiskubre sa mga away, kaduhaduhaan nga mga paglihok, o uban pang mga piho nga pamatasan nga gigamitRnns (nagbalikbalik nga network sa network) or 3D cnns.

• Klasipikasyon sa panghitabo: Ang Balik - Katapusan nga Klastify Nakita ang mga butang o pamatasan sa makahuluganon nga mga panghitabo (e.g., "ang tawo nga giparking", "nga mga tawo nga giparking".

c. Metadata Tagging ug Searchability

• Taglahi: Ang matag bahin sa video o video nga gi-tag uban ang may kalabutan nga metadata (e.g., oras, lokasyon, gipaila nga mga butang, mga panghitabo).
• Pag-indeks: Ang datos sa video ug panghitabo gi-index aron tugutan ang episyente nga pagpangita. Gamit ang mga teknolohiya nga gustoElasticarch, kini dali nga pagpangita sa daghang mga datos sa video nga gibase sa mga tag o metadata.

Pananglitan, mahimo nimong pangitaon ang "mga tawo nga nakit-an sa higpit nga lugar gikan sa alas 2 sa hapon hangtod alas 3 sa hapon."

d. Pag-analisar sa pamatasan ug pag-analisar sa anomalya

• Pag-ila sa Sumbanan: Gamit ang mga modelo sa pagkat-on sa makina, ang sistema nakakat-on gikan sa daghang mga makasaysayanon nga datos kung unsa ang sagad nga mga pamatasan naa sa piho nga mga palibot (e.g., usa ka tindahan sa kadalanan). Ang modelo dayon nagguba sa mga paglihis gikan sa pamatasan.

• Klaro sa panghitabo: Balik - Ang mga sistema sa katapusan mahimong makalikay sa daghang mga panghitabo o mga sapa sa data (e.g., kombinasyonPagtuktok sa paglihokubanPag-ila sa nawong). Kung ang dili kasagaran nga kalihokan nakit-an, ang sistema makahimo og mga aktibo nga alerto.

• Dugay - Term Analysis: Sa paglabay sa panahon, ang sistema makasubay sa mga uso ug mga sumbanan, nga nagtanyag mga katakus nga katakus (e.g., pag-ila sa mga potensyal nga mga lugar sa pagpangawat, pagtagna kung ang pipila ka mga zone mahimong makasinati sa usa ka pag-agos sa kalihokan).

e. Pag-apil sa Cloud ug Scalability

• Pagtipig sa panganod: Data sa Video, labi na ang taas - Kahulugan sa Video, mahimong gitipig sa panganod, nga nagtugot alang sa scalable storage nga wala'y pag-overload sa lokal nga imprastruktura.

• Pagproseso sa Cloud AI: Ang pipila nga pagproseso gihimo sa panganod aron pahimuslan ang kusog nga hardware (e.g., GPU alang sa lawom nga mga buluhaton sa pagkat-on). Ang panganod mahimo usab nga gamiton sa mga modelo sa tren sa daghang mga datasets.

3. Mga Sitwasyon sa Paggamit

Uban sa mga abante nga kapabilidad sa unahan end ug balik - pagtapos sa intelihente nga mga algorithm, gigamit ang mga study system sa lainlaing mga aplikasyon:

a. Surveillance sa kasyudaran sa mga smart syudad

• Pag-monitor sa trapiko: Ang mga cameras mahimong mag-monitor sa pag-agos sa trapiko, mahibal-an ang mga aksidente, ug pagsubay sa mga awto alang sa mga paglapas sama sa pagpadali o pagdagan nga mga suga nga pula.

• Pagdumala sa Katawhan: Ang mga cameras nga nasangkapan sa mga tawo nga nag-ihap ug mga gawi sa pag-analisar sa mga algorithm makatabang sa pagdumala sa kalihukan sa panon, aron masiguro ang kaluwasan sa mga publiko nga wanang.

• Kaluwas sa Publiko: Ang mga cameras makamatikod sa dili kasagaran nga pamatasan (e.g., away o pag-ulbo) ug dayon alerto ang mga awtoridad.

b. Pag-monitor sa Pagbaligya alang sa Pagpugong sa Pagkawat ug mga Insights sa Customer

• Paglikay sa Pagkawat: Ang AI Algorithms nakit-an ang mga suspetsado nga mga pamatasan sama sa pag-shoplift o dili kasagaran nga mga sumbanan sa mga paglihok sa shopper.

• Analytics sa Customer: Ang mga tigpamaligya mahimong mogamit mga camera aron masubay ang pag-agos sa kustomer, pag-analisar kung giunsa ang paggasto sa dugay nga mga kostumbre sa mga piho nga mga seksyon, ug pag-optimize sa mga seksyon sa trapiko base sa mga sumbanan sa trapiko.

c. Healthcare ug seguridad sa ospital

• Pag-monitor sa Pasyente: Sa mga ospital, ang mga intelihente nga surveillance camera mahimong mag-monitor sa mga kalihukan sa pasyente aron mahibal-an ang mga pagkahulog, dili awtorisado nga pag-access sa sensitibo nga mga lugar, o mga pasyente sa kalisdanan.

• Kaluwas sa kawani: Ang mga kawani sa seguridad makadawat makadawat mga alerto kung adunay agresibo nga pamatasan o dili awtorisado nga pag-access sa kawani.

d. Pagpanalipud sa Kritikal nga Pagpanalipod sa Kritikal

• Taas - Mga lugar sa seguridad: Ang mga sistema sa pag-monitorya nanalipod sa taas - kantidad nga mga lokasyon sama sa mga sentro sa datos, mga tanum nga kuryente, ug mga algorithms nga gigamit alang sa pag-access sa pag-access, pag-ila sa pag-access, ug pag-ila sa nawong.

e. Kasiguruhan sa balay

• Pagkakita sa Intruder: Sa seguridad sa balay, ang mga camera nga adunay pag-ila sa nawong ug pagsubay sa mga algorithms sa pagsubay sa serbisyo mahimong mahibal-an ang mga nangagpas, alerto sa mga tag-iya sa balay, ug pag-trigger sa mga alarma.

• PANAHON SA PANAHON: Ang mga cameras makamatikod sa mga kalingawan nga may kalabutan sa pakete sa pakete ug ipahibalo sa mga tag-iya sa balay.

Kataposan

Ang panagsama saMga Algoriths sa Kaalamsa duha saatubang - katapusanugBalik - Katapusannagbag-o sa natad sapagbantay. Gikan sa pasiuna nga pag-angkon sa datos ug sukaranan nga pag-undang sa kalihokan sa lebel sa camera sa mga advanced nga analytics ug sa pagkat-on sa makina sa server - Sayup nga mga algorithms naghatag sa Comprehensive Solutions alang sa lainlaing mga industriya. Ingon nga ang pagkat-on sa AI ug Machine nagpadayon sa pag-uswag, kini nga mga sistema mahimong labi ka kusgan, nga magtanyag dugang nga seguridad, ug ang mga katakus sa pagdumala sa kapanguhaan nga makapugong sa potensyal nga mga hulga sa wala pa sila mag-usik.