Λεπτομερ?? κατανομ? του μπροστινο? - Τ?λο? και π?σω - Εξαιρετικο? αλγ?ριθμοι σε συστ?ματα παρακολο?θηση?

1. Εφαρμογ? αλγ?ριθμου Front - End

ΟΜπροστ? - Τ?λο?Οι αλγ?ριθμοι λειτουργο?ν απευθε?α? μ?σα στη μον?δα κ?μερα?, συχν? αξιοποι?ντα?υπολογιστικ? ?κρηδυνατ?τητε?. Αυτο? οι αλγ?ριθμοι στοχε?ουνΕπεξεργασ?α δεδομ?νων ακατ?ργαστου αισθητ?ρα σε τοπικ? επ?πεδο, μει?νοντα? ?τσι το φορτ?ο του ε?ρου? ζ?νη? και του διακομιστ? εκτελ?ντα? προκαταρκτικ?? εργασ?ε? στο επ?πεδο τη? κ?μερα?. Α? εξερευν?σουμε τα κ?ρια συστατικ?:

?να. Υλικ? κ?μερα? και ενσωμ?τωση αισθητ?ρα

Οι σ?γχρονε? κ?μερε? παρακολο?θηση? ενσωματ?νουν πολλαπλο?? τ?που? αισθητ?ρων:

• Αισθητ?ρε? εικ?να? (CMOS, CCD): Καταγρ?ψτε τα οπτικ? δεδομ?να (εικ?νε? και β?ντεο) υπ? ποικ?λε? συνθ?κε? φωτισμο?.
• Αισθητ?ρε? υπ?ρυθρων (IR): Ενεργοποι?στε την κ?μερα να συλλ?βει β?ντεο σε χαμηλ? φω? ? πλ?ρε? σκοτ?δι.
• Lidar και αισθητ?ρε? β?θου?: Μετρ?στε τι? αποστ?σει? και ανιχνε?στε αντικε?μενα σε τρισδι?στατο χ?ρο, χρ?σιμο για τη δι?κριση μεταξ? αντικειμ?νων και φ?ντου σε μια σκην?.
• Μικρ?φωνα: Μερικ?? φορ?? ενσωματωμ?νο για το AUDIO - που βασ?ζονται σε αναλυτικ? στοιχε?α.

Αυτο? οι αισθητ?ρε? στ?λνουν ακατ?ργαστα δεδομ?να στη μον?δα επεξεργασ?α?, ?που οι αλγ?ριθμοι αρ?σουνΕικ?να Pre - Επεξεργασ?αεφαρμ?ζονται.

σι. Εικ?να πριν απ? την επεξεργασ?α και τη με?ωση του θορ?βου

Πριν απ? την εφαρμογ? οποιασδ?ποτε σ?νθετη? αν?λυση?,Εικ?να Pre - Επεξεργασ?αε?ναι κρ?σιμο για την εν?σχυση τη? ποι?τητα? του υλικο?, ειδικ? υπ? κακ?? συνθ?κε? φωτισμο? ? θορυβ?δου? περιβ?λλοντο?:

• Αλγ?ριθμοι denois: Αφαιρ?στε το θ?ρυβο του αισθητ?ρα, συν?θω? χρησιμοποι?ντα? φ?λτρα ?πω?Gaussian Blur or Μη - Τοπικ? μ?σα denoising.
• Ρ?θμιση αντ?θεση? και φωτειν?τητα?: Αλγ?ριθμοι ?πω?Εξισορρ?πηση προσαρμοστικο? ιστ?γραμμαΡυθμ?στε τη φωτειν?τητα και την αντ?θεση για να βελτι?σετε την ορατ?τητα.
• Αν?χνευση ?κρων: Αν?χνευση ?κρων (π.χ.,Χειριστ??, Αν?χνευση ακμ??) μπορε? να βοηθ?σει στον καθορισμ? των ορ?ων αντικειμ?νων, τα οπο?α ε?ναι ζωτικ?? σημασ?α? για την παρακολο?θηση αντικειμ?νων.

ντο. Αν?χνευση κ?νηση? και αφα?ρεση φ?ντου

Αν?χνευση κ?νηση?ε?ναι ?να απ? τα θεμελι?δη καθ?κοντα που εκτελο?νται απ? του? αλγ?ριθμου? Front - End. Συχν? βασ?ζεται στην αρχ? τη? σ?γκριση? διαδοχικ?ν πλαισ?ων για την αν?χνευση κινο?μενων αντικειμ?νων.

• Αφα?ρεση φ?ντου: Μια τεχνικ? ?που ο αλγ?ριθμο? αφαιρε? ?να μοντ?λο υποβ?θρου αναφορ?? απ? το τρ?χον πλα?σιο. Οποιαδ?ποτε σημαντικ? αλλαγ? επισημα?νεται ω? κ?νηση.
• Διαφοροπο?ηση πλαισ?ου: Μια απλο?στερη προσ?γγιση ?που ο αλγ?ριθμο? υπολογ?ζει τη διαφορ? μεταξ? διαδοχικ?ν πλαισ?ων, περιοχ?ν σηματοδ?τηση? ?που ?χουν συμβε? αλλαγ??.
• Οπτικ? ρο?: Μια πιο εξελιγμ?νη μ?θοδο? που αναλ?ει την κ?νηση των εντ?σεων των εικονοστοιχε?ων σε διαδοχικ? πλα?σια για την αν?χνευση κ?νηση?, που χρησιμοποιε?ται συχν? σε συνδυασμ? μεΦ?λτρα Kalmanγια παρακολο?θηση.

ρε. Αν?χνευση και παρακολο?θηση αντικειμ?νων

Στο μπροστιν? μ?ρο?, η αν?χνευση αντικειμ?νων και η παρακολο?θηση γ?νονται τοπικ? για τον εντοπισμ? και την παρακολο?θηση αντικειμ?νων (π.χ. ?τομα, οχ?ματα, ζ?α). Οι κ?ριε? τεχνικ?? περιλαμβ?νουν:

• YOLO (Κοιτ?ζετε μ?νο μ?α φορ?): Μια κατ?σταση - του αλγ?ριθμου τ?χνη? που μπορε? να ανιχνε?σει πολλαπλ? αντικε?μενα σε πραγματικ? χρ?νο. Το YOLO διαιρε? την εικ?να σε ?να πλ?γμα και προβλ?πει πλα?σια οριοθ?τηση? για κ?θε αντικε?μενο στο πλ?γμα.
• Οι ταξινομητ?? Cascade Haar: Χρησιμοποιε?ται για απλο?στερε? εργασ?ε? αν?χνευση? αντικειμ?νων, ?πω? αν?χνευση προσ?που, με β?ση προ -εκπαιδευμ?νου? ταξινομητ??.
• Φ?λτρο kalman: Χρησιμοποιε?ται γιαπαρακολο?θησηΜετακ?νηση αντικειμ?νων σε πλα?σια. Εκτιμ? την κατ?σταση εν?? κινο?μενου αντικειμ?νου (θ?ση, ταχ?τητα) και προβλ?πει τη μελλοντικ? του θ?ση.

μι. Η αν?χνευση ανωμαλι?ν και οι ενεργοποι?σει? συμβ?ντο?

Η αν?χνευση ανωμαλ?α? στο μπροστιν? μ?ρο? - Το τ?λο? επικεντρ?νεται συν?θω? στον εντοπισμ? ασυν?θιστων συμβ?ντων στη ρο? β?ντεο:

• Ξαφνικ? κ?νηση: Αν?χνευση γρ?γορων ? απρ?βλεπτων κιν?σεων, ?πω? κ?ποιο? που τρ?χει ? ξαφνικ? σχηματισμ? πλ?θου?.
• Σταυρ?? - Αν?χνευση γραμμ??: Χρησιμοποιε? εικονικ? tripwires ? γραμμ?? που προκαλο?ν ειδοποι?σει? ?ταν ?να αντικε?μενο τα διασχ?ζει.
• Εισβολ? περιοχ??: Ανιχνε?ει ε?ν ?να αντικε?μενο εισ?ρχεται ? εξ?ρχεται απ? μια προκαθορισμ?νη περιοχ? μ?σα στο πλα?σιο.

Αυτο? οι αλγ?ριθμοι μπορο?ν στη συν?χεια να ενεργοποι?σουν πραγματικ?? - Ειδοποι?σει? χρ?νου για τοΠ?σω - τ?λο?Σ?στημα ? αποστολ? ?μεσων ειδοποι?σεων στο προσωπικ? ασφαλε?α?.

2. Π?σω - Εφαρμογ? αλγ?ριθμου End

ΟΠ?σω - τ?λο?Το σ?στημα ε?ναι υπε?θυνο για τη βαρι? αν?ψωση, τη διαχε?ριση σ?νθετων αναλ?σεων δεδομ?νων και την αποθ?κευση μεγ?λων ?γκων δεδομ?νων β?ντεο. Λειτουργε? με τη λ?ψη ρο?ν β?ντεο ? μεταδεδομ?νων απ? τι? μπροστιν?? κ?μερε? και εκτελε? προηγμ?νη αν?λυση, συχν? χρησιμοποι?ντα? τεχνικ?? AI και μηχανικ?? μ?θηση?. Εδ? ε?ναι μια κατανομ? τουβασικ?? εργασ?ε?εκτελε?ται απ? π?σω αλγ?ριθμου? - Τ?λο?:

?να. Ρο? β?ντεο και μετ?δοση δεδομ?νων

• Συλλογ? δεδομ?νων: Οι κ?μερε? μεταδ?δουν δεδομ?να β?ντεο στο π?σω μ?ρο? - Τ?λο? ε?τε μ?σω ?μεση? σ?νδεση? στο διαδ?κτυο, τοπικ?ν δικτ?ων (LAN) ε?τε υπηρεσι?ν cloud.
• Συμπ?εση: Για να μειωθε? η χρ?ση του ε?ρου? ζ?νη?, οι ρο?? β?ντεο συχν? συμπι?ζονται χρησιμοποι?ντα? πρ?τυπα ?πω?H.264 or H.265, τα οπο?α διατηρο?ν την ποι?τητα του β?ντεο εν? ελαχιστοποιο?ν το μ?γεθο? του αρχε?ου.

σι. Αν?λυση β?ντεο και βαθι? μ?θηση

• Αν?χνευση αντικειμ?νων: Το π?σω μ?ρο? - end χρησιμοποιε? μοντ?λα βαθι?? μ?θηση? ?πω?Γι?λο, Ταχ?τερη r - cnn, ?SSD(Ανιχνευτ?? πολλαπλ?ν εκτ?σεων εν?? πυροβολισμο?) για εξαιρετικ? ακριβ? αν?χνευση και ταξιν?μηση αντικειμ?νων. Αυτ? τα μοντ?λα εκπαιδε?ονται σε μεγ?λα σ?νολα δεδομ?νων για να αναγνωρ?σουν μια ποικιλ?α αντικειμ?νων ?πω? οι ?νθρωποι, τα οχ?ματα, τα ζ?α κ.λπ.

• Αναγν?ριση προσ?που: Για επαλ?θευση ταυτ?τητα? ? επιτ?ρηση, χρησιμοποιο?νται αλγ?ριθμοι αναγν?ριση? προσ?που, συν?θω? βασ?ζονται σε μοντ?λα βαθι?? μ?θηση? ?πω??γκο? or Βαθ??. Αυτ? τα μοντ?λα συγκρ?νουν τα πρ?σωπα σε β?ντεο σε μια β?ση δεδομ?νων γνωστ?ν ατ?μων.

• Αναγν?ριση δρ?ση?: Εκτ?? απ? την αν?χνευση αντικειμ?νων, το π?σω μ?ρο? μπορε? επ?ση? να ταξινομ?σει εν?ργειε? ? συμπεριφορ?? στο β?ντεο. Για παρ?δειγμα, αν?χνευση αγ?νων, ?ποπτων κιν?σεων ? ?λλων προκαθορισμ?νων συμπεριφορ?ν που χρησιμοποιο?νRNNS (επαναλαμβαν?μενα νευρωνικ? δ?κτυα) or 3D CNN.

• Ταξιν?μηση συμβ?ντων: Η πλ?τη - end ταξινομε? τα ανιχνε?σιμα αντικε?μενα ? τι? συμπεριφορ?? σε σημαντικ? γεγον?τα (π.χ. "πρ?σωπο που ανιχνε?εται", "?χημα που σταθμε?ει πολ? καιρ?", "πλ?θο? σχηματισμο?").

ντο. Ετικ?τε? και αναζ?τηση μεταδεδομ?νων

• Επισ?μανση: Κ?θε τμ?μα πλαισ?ου ? β?ντεο επισημα?νεται με σχετικ? μεταδεδομ?να (π.χ. χρ?νο?, τοποθεσ?α, προσδιορισμ?να αντικε?μενα, συμβ?ντα).
• Ευρετηρ?αση: Τα δεδομ?να β?ντεο και συμβ?ντων ε?ναι ευρετηριασμ?να για να επιτρ?πουν την αποτελεσματικ? αναζ?τηση. Χρησιμοποι?ντα? τεχνολογ?ε? ?πω?Ελαστικοποιημ?νη, γ?νεται ε?κολο να αναζητ?σετε μ?σω τερ?στιων ποσοτ?των δεδομ?νων β?ντεο με β?ση ετικ?τε? ? μεταδεδομ?να.

Για παρ?δειγμα, θα μπορο?σατε να αναζητ?σετε "?τομα που εντοπ?στηκαν στην περιορισμ?νη περιοχ? απ? τι? 2 μ.μ. ?ω? τι? 3 μ.μ.".

ρε. Αν?λυση συμπεριφορ?? και αν?χνευση ανωμαλι?ν

• Αναγν?ριση προτ?πων: Χρησιμοποι?ντα? μοντ?λα μηχανικ?? μ?θηση?, το σ?στημα μαθα?νει απ? μεγ?λε? ποσ?τητε? ιστορικ?ν δεδομ?νων ποιε? τυπικ?? συμπεριφορ?? βρ?σκονται σε συγκεκριμ?να περιβ?λλοντα (π.χ. ?να κατ?στημα, γωνι? δρ?μου). Το μοντ?λο στη συν?χεια σηματοδοτε? τι? αποκλ?σει? απ? τον καν?να.

• Συσχ?τιση συμβ?ντο?: Back - Τα συστ?ματα τελικ?ν μπορο?ν να συσχετ?σουν πολλαπλ? συμβ?ντα ? ρο?? δεδομ?νων (π.χ. συνδυασμ??αν?χνευση κ?νηση?μεαναγν?ριση προσ?που). Ε?ν ανιχνευθε? ασυν?θιστη δραστηρι?τητα, το σ?στημα μπορε? να δημιουργ?σει ειδοποι?σει? που μπορο?ν να ενεργοποιηθο?ν.

• Μακροπρ?θεσμη αν?λυση: Με την π?ροδο του χρ?νου, το σ?στημα μπορε? να παρακολουθε? τι? τ?σει? και τα πρ?τυπα, προσφ?ροντα? δυνατ?τητε? πρ?βλεψη? (π.χ. εντοπ?ζοντα? πιθαν?? περιοχ?? κλοπ??, προβλ?ποντα? π?τε ορισμ?νε? ζ?νε? μπορε? να παρουσι?σουν α?ξηση τη? δραστηρι?τητα?).

μι. Ενσωμ?τωση και επεκτασιμ?τητα σ?ννεφων

• Αποθ?κευση σ?ννεφων: Τα δεδομ?να β?ντεο, ειδικ? το β?ντεο με τον ορισμ?, μπορο?ν να αποθηκευτο?ν στο σ?ννεφο, επιτρ?ποντα? κλιμακωτ? αποθ?κευση χωρ?? υπερφ?ρτωση τοπικ?? υποδομ??.

• Cloud ai επεξεργασ?α: Ορισμ?νη επεξεργασ?α γ?νεται στο σ?ννεφο για να επωφεληθε? απ? το ισχυρ? υλικ? (π.χ. GPU για εργασ?ε? βαθι?? μ?θηση?). Το σ?ννεφο μπορε? επ?ση? να χρησιμοποιηθε? για την εκπα?δευση μοντ?λων σε μεγ?λα σ?νολα δεδομ?νων.

3. Σεν?ρια εφαρμογ??

Με τι? προχωρημ?νε? δυνατ?τητε? του Front - End and Back - End Intelligent Algorithms, τα συστ?ματα παρακολο?θηση? χρησιμοποιο?νται τ?ρα σε δι?φορε? εφαρμογ??:

?να. Αστικ? επιτ?ρηση σε ?ξυπνε? π?λει?

• Παρακολο?θηση τη? κυκλοφορ?α?: Οι κ?μερε? μπορο?ν να παρακολουθο?ν τη ρο? τη? κυκλοφορ?α?, να ανιχνε?σουν ατυχ?ματα και να παρακολουθο?ν οχ?ματα για παραβι?σει? ?πω? η επιτ?χυνση ? η εκτ?λεση κ?κκινων φ?των.

• Διαχε?ριση πλ?θου?: Οι κ?μερε? εξοπλισμ?νε? με αλγ?ριθμου? αν?λυση? και αν?λυση? συμπεριφορ?? βοηθο?ν στη διαχε?ριση τη? κ?νηση? του πλ?θου?, εξασφαλ?ζοντα? την ασφ?λεια σε δημ?σιου? χ?ρου?.

• Δημ?σια ασφ?λεια: Οι κ?μερε? μπορο?ν να ανιχνε?σουν ασυν?θιστη συμπεριφορ? (π.χ. μ?χε? ? να κατακλ?ζουν) και να προειδοποι?σουν αμ?σω? τι? αρχ??.

σι. Λιανικ? επιτ?ρηση για την πρ?ληψη κλοπ?? και τι? ιδ?ε? των πελατ?ν

• Πρ?ληψη κλοπ??: Οι αλγ?ριθμοι AI ανιχνε?ουν ?ποπτε? συμπεριφορ?? ?πω? η καταστροφ? ? τα ασυν?θιστα πρ?τυπα σε κιν?σει? αγοραστ?ν.

• Αν?λυση πελατ?ν: Οι ?μποροι λιανικ?? π?ληση? μπορο?ν να χρησιμοποι?σουν κ?μερε? για να παρακολουθο?ν τη ρο? των πελατ?ν, να αναλ?σουν π?σο καιρ? οι πελ?τε? δαπανο?ν σε συγκεκριμ?να τμ?ματα και βελτιστοποιο?ν τι? διατ?ξει? των καταστημ?των με β?ση τα πρ?τυπα κυκλοφορ?α?.

ντο. Υγειονομικ? περ?θαλψη και νοσοκομειακ? ασφ?λεια

• Παρακολο?θηση ασθεν?ν: Στα νοσοκομε?α, οι ?ξυπνε? κ?μερε? παρακολο?θηση? μπορο?ν να παρακολουθο?ν τι? κιν?σει? των ασθεν?ν για να ανιχνε?σουν πτ?σει?, μη εξουσιοδοτημ?νη πρ?σβαση σε ευα?σθητε? περιοχ?? ? ασθενε?? που βρ?σκονται σε αγων?α.

• Ασφ?λεια προσωπικο?: Το προσωπικ? ασφαλε?α? μπορε? να λ?βει ειδοποι?σει? σε περ?πτωση επιθετικ?? συμπεριφορ?? ? μη εξουσιοδοτημ?νη? πρ?σβαση? στο προσωπικ?.

ρε. Προστασ?α κρ?σιμη? υποδομ??

• Υψηλ?? περιοχ?? ασφαλε?α?: Τα συστ?ματα παρακολο?θηση? προστατε?ουν υψηλ?? τοποθεσ?ε? αξ?α? ?πω? κ?ντρα δεδομ?νων, σταθμο?? ηλεκτροπαραγωγ?? και κυβερνητικ? κτ?ρια, ?που χρησιμοποιο?νται αλγ?ριθμοι για τον ?λεγχο πρ?σβαση?, την αναγν?ριση του προσ?που και την αν?χνευση ανωμαλι?ν.

μι. Οικιακ? ασφ?λεια

• Εισβολ?α? αν?χνευση?: Στην ασφ?λεια στο σπ?τι, οι κ?μερε? με αναγν?ριση προσ?που και αλγ?ριθμου? παρακολο?θηση? κ?νηση? μπορο?ν να εντοπ?σουν εισβολε??, ειδικο?? ιδιοκτ?τε? σπιτιο? και συναγερμο?? ενεργοπο?ηση?.

• Πρ?ληψη κλοπ?? συσκευασ?α?: Οι κ?μερε? μπορο?ν να ανιχνε?σουν ?ποπτε? δραστηρι?τητε? που σχετ?ζονται με την κλοπ? συσκευασ?α? και να ειδοποι?σουν του? ιδιοκτ?τε? σπιτιο?.

Σ?ναψη

Την ενσωμ?τωσηευφυε?? αλγ?ριθμοικαι στα δ?οΜπροστ? - Τ?λο?καιΠ?σω - τ?λο?Επαναφ?ρει το πεδ?ο τουεπιτ?ρηση. Απ? την αρχικ? απ?κτηση δεδομ?νων και τη βασικ? αν?χνευση συμβ?ντων σε επ?πεδο κ?μερα? ?ω? την προηγμ?νη αν?λυση αναλ?σεων και μηχανικ?? μ?θηση? στο διακομιστ? - πλευρ?, αυτο? οι αλγ?ριθμοι παρ?χουν ολοκληρωμ?νε? λ?σει? για δι?φορε? βιομηχαν?ε?. Καθ?? η AI και η μηχανικ? μ?θηση συνεχ?ζουν να εξελ?σσονται, αυτ? τα συστ?ματα θα γ?νουν ακ?μα πιο ισχυρ?, προσφ?ροντα? βελτιωμ?νη ασφ?λεια, καλ?τερη διαχε?ριση π?ρων και προγνωστικ?? δυνατ?τητε? που μπορο?ν να αποτρ?ψουν πιθαν?? απειλ?? πριν κλιμακωθο?ν.