Dadansoddiad manwl o'r blaen - Diwedd ac yn ?l - Diwedd Algorithmau Deallus mewn Systemau Gwyliadwriaeth

1. Blaen - Gweithredu Algorithm Diwedd

Yblaen - DiweddMae algorithmau yn gweithredu'n uniongyrchol o fewn yr uned gamera, gan drosoledd yn amlCyfrifiadura Edgegalluoedd. Nod yr algorithmau hynprosesu data synhwyrydd amrwd yn lleol, a thrwy hynny leihau'r lled band a'r llwyth gweinydd trwy gyflawni tasgau rhagarweiniol ar lefel y camera. Gadewch inni archwilio'r prif gydrannau:

a. Caledwedd camera ac integreiddio synhwyrydd

Mae camerau gwyliadwriaeth fodern yn ymgorffori sawl math o synwyryddion:

• Synwyryddion Delwedd (CMOS, CCD): Dal data gweledol (delweddau a fideos) o dan amodau goleuo amrywiol.
• Synwyryddion Is -goch (IR): Galluogi'r camera i ddal fideo mewn golau isel neu dywyllwch llwyr.
• Synwyryddion Lidar a Dyfnder: Mesur pellteroedd a chanfod gwrthrychau mewn gofod 3D, yn ddefnyddiol ar gyfer gwahaniaethu rhwng gwrthrychau a chefndir mewn golygfa.
• Meicroffonau: Weithiau wedi'u hintegreiddio ar gyfer dadansoddeg sain - wedi'i seilio.

Mae'r synwyryddion hyn yn anfon data crai i'r uned brosesu, lle mae algorithmau felDelwedd Cyn - Prosesuyn cael eu cymhwyso.

b. Delwedd cyn - prosesu a lleihau s?n

Cyn cymhwyso unrhyw ddadansoddiad cymhleth,Delwedd Cyn - Prosesuyn hanfodol i wella ansawdd y ffilm, yn enwedig o dan amodau goleuo gwael neu amgylcheddau swnllyd:

• Algorithmau Denoising: Tynnwch s?n synhwyrydd, yn nodweddiadol gan ddefnyddio hidlwyr felAneglur or Mae Non - Lleol yn golygu Denoising.
• Addasiad cyferbyniad a disgleirdeb: Algorithmau felcydraddoli histogram addasolAddasu disgleirdeb a chyferbyniad i wella gwelededd.
• Canfod ymylon: Canfod ymyl (e.e.,Gweithredwr Sobel, Canfod ymyl canny) yn gallu helpu i ddiffinio ffiniau gwrthrychau, sy'n hanfodol ar gyfer olrhain gwrthrychau.

c. Canfod cynnig a thynnu cefndir

Canfod cynnigyn un o'r tasgau sylfaenol a gyflawnir gan y ffrynt - Algorithmau Diwedd. Mae'n aml yn seiliedig ar yr egwyddor o gymharu fframiau olynol a chanfod gwrthrychau symudol.

• Tynnu cefndir: Techneg lle mae'r algorithm yn tynnu model cefndir cyfeirio o'r ffram gyfredol. Mae unrhyw newid sylweddol yn cael ei nodi fel cynnig.
• Gwahaniaeth ffram: Dull symlach lle mae'r algorithm yn cyfrifo'r gwahaniaeth rhwng fframiau yn olynol, rhanbarthau fflagio lle mae newidiadau wedi digwydd.
• Llif optegol: Dull mwy soffistigedig sy'n dadansoddi symudiad dwyster picsel ar draws fframiau yn olynol i ganfod mudiant, a ddefnyddir yn aml ar y cyd aHidlwyr kalmanar gyfer olrhain.

d. Canfod a olrhain gwrthrychau

Ar y blaen - pen, mae canfod a olrhain gwrthrychau yn cael eu gwneud yn lleol i nodi ac olrhain gwrthrychau (e.e., pobl, cerbydau, anifeiliaid). Mae'r prif dechnegau yn cynnwys:

• Yolo (dim ond unwaith rydych chi'n edrych): Gwladwriaeth - o - yr - algorithm celf sy'n gallu canfod gwrthrychau lluosog mewn amser go iawn. Mae Yolo yn rhannu'r ddelwedd yn grid ac yn rhagweld blychau rhwymo ar gyfer pob gwrthrych yn y grid.
• Dosbarthwyr rhaeadru haar: A ddefnyddir ar gyfer tasgau canfod gwrthrychau symlach, fel canfod wynebau, yn seiliedig ar ddosbarthwyr hyfforddedig cyn -.
• Hidlydd kalman: A ddefnyddir ar gyfertraciausymud gwrthrychau ar draws fframiau. Mae'n amcangyfrif cyflwr gwrthrych symudol (safle, cyflymder) ac yn rhagweld ei safle yn y dyfodol.

e. Canfod anghysondebau a sbardunau digwyddiadau

Mae canfod anghysondebau yn y tu blaen - Diwedd fel arfer yn canolbwyntio ar nodi digwyddiadau anarferol yn y porthiant fideo:

• Symud sydyn: Canfod symudiadau cyflym neu anrhagweladwy, fel rhywun sy'n rhedeg neu ffurfio torf sydyn.
• Croes - Canfod Llinell: Yn defnyddio rhith -dripys neu linellau sy'n sbarduno rhybuddion pan fydd gwrthrych yn eu croesi.
• Ymyrraeth ardal: Yn canfod os yw gwrthrych yn mynd i mewn neu'n gadael ardal wedi'i diffinio ymlaen llaw o fewn y ffram.

Yna gall yr algorithmau hyn sbarduno rhybuddion amser go iawn -yn ?l - Diweddsystem neu anfon hysbysiadau ar unwaith at bersonél diogelwch.

2. Yn ?l - Gweithredu Algorithm Diwedd

Yyn ?l - DiweddMae'r system yn gyfrifol am y gwaith codi trwm, trin dadansoddeg data cymhleth a storio llawer iawn o ddata fideo. Mae'n gweithio trwy dderbyn ffrydiau fideo neu fetadata o'r blaen - Camerau diwedd ac yn perfformio dadansoddiad datblygedig, yn aml gan ddefnyddio AI a thechnegau dysgu peiriannau. Dyma ddadansoddiad o'rTasgau AllweddolPerfformiwyd gan gefn - algorithmau diwedd:

a. Ffrwd fideo a throsglwyddo data

• Casglu Data: Mae camerau yn trosglwyddo data fideo i'r cefn - Diwedd naill ai trwy gysylltiad rhyngrwyd uniongyrchol, rhwydweithiau ardal leol (LANs), neu wasanaethau cwmwl.
• Cywasgiad: Er mwyn lleihau'r defnydd o led band, mae ffrydiau fideo yn aml yn cael eu cywasgu gan ddefnyddio safonau felH.264 or H.265, sy'n cadw ansawdd fideo wrth leihau maint y ffeil.

b. Dadansoddiad fideo a dysgu dwfn

• Canfod gwrthrychau: Mae'r cefn - diwedd yn defnyddio modelau dysgu dwfn felYolo, Cyflymach r - cnn, neuSsd(Synhwyrydd aml -flwch un ergyd) ar gyfer canfod a dosbarthu gwrthrychau cywir iawn. Mae'r modelau hyn wedi'u hyfforddi ar setiau data mawr i gydnabod amrywiaeth o wrthrychau fel pobl, cerbydau, anifeiliaid, ac ati.

• Cydnabyddiaeth Wyneb: Ar gyfer gwirio hunaniaeth neu wyliadwriaeth, defnyddir algorithmau adnabod wynebau, yn nodweddiadol yn seiliedig ar fodelau dysgu dwfn felFacenet or Deep -wyneb. Mae'r modelau hyn yn cymharu wynebau mewn lluniau fideo a chronfa ddata o unigolion hysbys.

• Cydnabyddiaeth gweithredu: Yn ogystal a chanfod gwrthrychau, gall y cefn - Diwedd hefyd ddosbarthu gweithredoedd neu ymddygiadau yn y fideo. Er enghraifft, canfod ymladd, symudiadau amheus, neu ymddygiadau eraill wedi'u diffinioRNNs (rhwydweithiau niwral rheolaidd) or 3D CNNs.

• Dosbarthiad Digwyddiad: Mae'r cefn - diwedd yn dosbarthu gwrthrychau neu ymddygiadau a ganfuwyd yn ddigwyddiadau ystyrlon (e.e., "person wedi'i ganfod", "cerbyd wedi'i barcio yn rhy hir", "yn ffurfio torf").

c. Tagio metadata a chwiliadwyedd

• Tagiau: Mae pob segment ffram neu fideo wedi'i dagio a metadata perthnasol (e.e., amser, lleoliad, gwrthrychau a nodwyd, digwyddiadau).
• Mynegeion: Mae data fideo a digwyddiadau wedi'u mynegeio i ganiatáu chwilio'n effeithlon. Defnyddio technolegau felElasticsearch, mae'n dod yn hawdd chwilio trwy lawer iawn o ddata fideo yn seiliedig ar dagiau neu fetadata.

Er enghraifft, fe allech chi chwilio am "bobl a ganfuwyd yn yr ardal gyfyngedig rhwng 2 pm a 3pm."

d. Dadansoddi ymddygiad a chanfod anghysondebau

• Cydnabyddiaeth patrwm: Gan ddefnyddio modelau dysgu peiriannau, mae'r system yn dysgu o lawer iawn o ddata hanesyddol pa ymddygiadau nodweddiadol sydd mewn amgylcheddau penodol (e.e., siop, cornel stryd). Yna mae'r model yn fflagio gwyriadau o'r norm.

• Cydberthynas digwyddiad: Yn ?l - gall systemau diwedd gydberthyn digwyddiadau lluosog neu ffrydiau data (e.e., cyfunocanfod cynniggydaCydnabyddiaeth Wyneb). Os canfyddir gweithgaredd anarferol, gall y system gynhyrchu rhybuddion y gellir eu gweithredu.

• Dadansoddiad Hir - Tymor: Dros amser, gall y system olrhain tueddiadau a phatrymau, gan gynnig galluoedd rhagfynegol (e.e., nodi meysydd dwyn posibl, rhagweld pryd y gall parthau penodol brofi ymchwydd mewn gweithgaredd).

e. Integreiddio cwmwl a scalability

• Storio Cwmwl: Gellir storio data fideo, yn enwedig Fideo Diffiniad Uchel -, yn y cwmwl, gan ganiatáu ar gyfer storio graddadwy heb orlwytho seilwaith lleol.

• Prosesu Cloud AI: Gwneir rhywfaint o brosesu yn y cwmwl i fanteisio ar galedwedd pwerus (e.e., GPUs ar gyfer tasgau dysgu dwfn). Gellir defnyddio'r cwmwl hefyd i hyfforddi modelau ar setiau data mawr.

3. Senarios Cais

Gyda galluoedd datblygedig y blaen - Diwedd a Chefn - Algorithmau Deallus Diwedd, defnyddir systemau gwyliadwriaeth bellach mewn amrywiol gymwysiadau:

a. Gwyliadwriaeth drefol mewn dinasoedd craff

• Monitro Traffig: Gall camerau fonitro llif traffig, canfod damweiniau, ac olrhain cerbydau ar gyfer troseddau fel goryrru neu redeg goleuadau coch.

• Rheoli Torf: Mae camerau sydd a phobl sy'n cyfrif ac algorithmau dadansoddi ymddygiad yn helpu i reoli symudiad torf, gan sicrhau diogelwch mewn mannau cyhoeddus.

• Diogelwch Cyhoeddus: Gall camerau ganfod ymddygiad anarferol (e.e., ymladd neu loetran) a rhybuddio awdurdodau ar unwaith.

b. Gwyliadwriaeth Manwerthu ar gyfer Atal Dwyn a Mewnwelediadau Cwsmer

• Atal Dwyn: Mae algorithmau AI yn canfod ymddygiadau amheus fel dwyn o siopau neu batrymau anarferol mewn symudiadau siopwyr.

• Dadansoddeg cwsmeriaid: Gall manwerthwyr ddefnyddio camerau i olrhain llif cwsmeriaid, dadansoddi pa mor hir y mae cwsmeriaid yn gwario mewn adrannau penodol, a gwneud y gorau o gynlluniau siopau yn seiliedig ar batrymau traffig.

c. Gofal iechyd a diogelwch ysbytai

• Monitro cleifion: Mewn ysbytai, gall camerau gwyliadwriaeth deallus fonitro symudiadau cleifion i ganfod cwympiadau, mynediad heb awdurdod i ardaloedd sensitif, neu gleifion mewn trallod.

• Diogelwch Staff: Gall personél diogelwch dderbyn rhybuddion rhag ofn ymddygiad ymosodol neu fynediad at staff anawdurdodedig.

d. Amddiffyn seilwaith critigol

• Uchel - Ardaloedd Diogelwch: Mae systemau gwyliadwriaeth yn amddiffyn lleoliadau uchel - Gwerth fel canolfannau data, gweithfeydd p?er, ac adeiladau'r llywodraeth, lle mae algorithmau'n cael eu defnyddio ar gyfer rheoli mynediad, adnabod wynebau, a chanfod anghysondebau.

e. Diogelwch Cartref

• Canfod tresmaswyr: Mewn diogelwch cartref, gall camerau a chydnabod wynebau ac algorithmau olrhain cynnig nodi tresmaswyr, rhybuddio perchnogion tai, a sbarduno larymau.

• Atal dwyn pecyn: Gall camerau ganfod gweithgareddau amheus sy'n gysylltiedig a dwyn pecynnau a hysbysu perchnogion tai.

Nghasgliad

Integreiddioalgorithmau deallusyn y ddaublaen - Diweddayn ?l - Diweddyn chwyldroi maesgwyliadwriaeth. O gaffael data cychwynnol a chanfod digwyddiadau sylfaenol ar lefel y camera i ddadansoddeg uwch a dysgu a pheiriant wrth ochr y gweinydd -, mae'r algorithmau hyn yn darparu atebion cynhwysfawr ar gyfer gwahanol ddiwydiannau. Wrth i AI a dysgu peiriannau barhau i esblygu, bydd y systemau hyn yn dod yn fwy pwerus fyth, gan gynnig gwell diogelwch, gwell rheoli adnoddau, a galluoedd rhagfynegol a all atal bygythiadau posibl cyn iddynt gynyddu.