Detaljno ra??lanjivanje prednjeg - Kraj i le?a - Zavr?eni inteligentni algoritmi u sustavima nadzora

1. Prednja - Provedba algoritma krajnjeg algoritma

Aprednji - krajAlgoritmi djeluju izravno unutar jedinice kamere, ?esto iskori?tavaju?irafalstvoMogu?nosti. Ti algoritmi imaju za ciljPodaci o sirovim senzorima obradite lokalno, ?ime se smanjuje propusnost i optere?enje poslu?itelja izvode?i preliminarne zadatke na razini kamere. Istra?imo glavne komponente:

a. Integracija hardvera i senzora kamere

Moderne nadzorne kamere uklju?uju vi?e vrsta senzora:

• Senzori slike (CMOS, CCD): Snimajte vizualne podatke (slike i videozapise) u razli?itim uvjetima osvjetljenja.
• Infracrveni (IR) senzori: Omogu?ite kameru da snima video u slabom svjetlu ili potpunu tamu.
• Senzori lidar i dubine: Izmjerite udaljenosti i otkrivanje objekata u 3D prostoru, korisno za razlikovanje objekata i pozadine u sceni.
• Mikrofoni: Ponekad integrirano za analitiku utemeljenu na audio -

Ovi senzori ?alju sirove podatke u jedinicu za obradu, gdje algoritmi voleslika prije - obradaprimjenjuju se.

b. Slika prije - obrada i smanjenje buke

Prije primjene bilo koje slo?ene analize,slika prije - obradaje presudno za pobolj?anje kvalitete snimka, posebno u lo?im uvjetima osvjetljenja ili bu?nim okru?enjima:

• Algoritmi denoising: Uklonite buku senzora, obi?no koriste?i filtre poputGaussova zamagljivanje or ne - lokalno zna?i denoting.
• Pode?avanje kontrasta i svjetline: Algoritmi poputAdaptivno izjedna?avanje histogramaPrilagodite svjetlinu i kontrast kako biste pobolj?ali vidljivost.
• Otkrivanje ruba: Otkrivanje ruba (npr.,Sobelski operater, Otkrivanje ruba) mo?e pomo?i definirati granice objekta, ?to je klju?no za pra?enje objekata.

c. Otkrivanje pokreta i oduzimanje pozadine

Otkrivanje pokretajedan je od temeljnih zadataka koje obavljaju prednji - zavr?ni algoritmi. ?esto se temelji na principu uspore?ivanja uzastopnih okvira za otkrivanje pokretnih objekata.

• Oduzimanje pozadine: Tehnika u kojoj algoritam oduzima referentni pozadinski model iz trenutnog okvira. Svaka zna?ajna promjena ozna?ena je kao pokret.
• Razlikovanje okvira: Jednostavniji pristup u kojem algoritam izra?unava razliku izme?u uzastopnih okvira, ozna?avaju?i regije u kojima su se dogodile promjene.
• Opti?ki protok: Sofisticiranija metoda koja analizira gibanje intenziteta piksela u uzastopnim okvirima za otkrivanje gibanja, koje se ?esto koristi zajedno sKalman filtriza pra?enje.

d. Otkrivanje i pra?enje predmeta

Na prednjem dijelu - Kraj, otkrivanje i pra?enje predmeta izvode se lokalno kako bi se identificirali i pratili predmeti (npr. Ljudi, vozila, ?ivotinje). Glavne tehnike uklju?uju:

• Yolo (gledate samo jednom): Stanje - od - umjetni?kog algoritma koji u stvarnom - vremenu mo?e otkriti vi?e objekata. Yolo podijeli sliku na mre?u i predvi?a grani?ne okvire za svaki objekt u mre?i.
• Haar Cascade Classifiers: Koristi se za jednostavnije zadatke otkrivanja objekta, poput otkrivanja lica, na temelju pre - obu?enih klasifikatora.
• Kalmanov filter: Koristi se zapra?enjePomicanje predmeta preko okvira. Procjenjuje stanje pokretnog objekta (polo?aj, brzina) i predvi?a njegov budu?i polo?aj.

e. Otkrivanje anomalija i pokretanja doga?aja

Otkrivanje anomalije na prednjoj strani - Kraj se obi?no fokusira na identificiranje neobi?nih doga?aja u video feedu:

• Nagli pokret: Otkrivanje brzih ili nepredvidivih pokreta, poput nekoga tko tr?i ili naglo stvaranje gu?ve.
• Kri? - Otkrivanje retka: Koristi virtualne vrtice ili linije koje pokre?u upozorenja kada ih objekt pre?e.
• Upadanje: Otkriva da li objekt ulazi ili izlazi iz unaprijed definiranog podru?ja unutar okvira.

Ti algoritmi tada mogu pokrenuti stvarne - vremenske upozorenja zaNatrag - Krajsustav ili po?aljite neposredne obavijesti sigurnosnom osoblju.

2. Natrag - Provedba zavr?etka algoritma

ANatrag - KrajSustav je odgovoran za te?ko dizanje, rukovanje slo?enom analitikom podataka i pohranjivanje velikih koli?ina video podataka. Djeluje tako ?to primaju video struje ili metapodatke s prednjih - krajnjih kamera i izvodi naprednu analizu, ?esto koriste?i AI i tehnike strojnog u?enja. Evo ra??lanjivanjaklju?ni zadaciIzvode le?a - End Algoritmms:

a. Video tok i prijenos podataka

• Prikupljanje podataka: Kamere prenose video podatke na stra?nju stranu - zavr?avaju putem izravne internetske veze, mre?e lokalnih podru?ja (LANS) ili obla?nih usluga.
• Kompresija: Da bi se smanjila upotreba propusnosti, video struje se ?esto komprimiraju koriste?i standarde poputH.264 or H.265, koja ?uva kvalitetu videozapisa uz minimiziranje veli?ine datoteke.

b. Video analiza i duboko u?enje

• Otkrivanje objekta: Le?a - kraj koristi modele dubokog u?enja poputJolo, Br?i r - cnn, iliSSD(One Shot Multibox detektor) za vrlo precizno otkrivanje i klasifikaciju objekata. Ovi su modeli obu?eni na velikim skupovima podataka kako bi prepoznali razli?ite predmete kao ?to su ljudi, vozila, ?ivotinje itd.

• Prepoznavanje lica: Za provjeru identiteta ili nadzor, koriste se algoritmi prepoznavanja lica, obi?no se temelje na modelima dubokog u?enja poputFacenet or Dubin. Ovi modeli uspore?uju lica u video snimcima s bazom podataka poznatih pojedinaca.

• Priznanje radnje: Osim otkrivanja objekata, stra?nji - kraj mo?e klasificirati radnje 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 CNN -ovi.

• Klasifikacija doga?aja: Le?a - Kraj klasificira otkrivene predmete ili pona?anja u smislenim doga?ajima (npr. "Osoba otkrivena", "vozilo predugo parkirano", "Formiranje gu?ve").

c. Ozna?avanje metapodataka i pretra?ivost

• Ozna?avanje: Svaki segment okvira ili videozapisa ozna?en je relevantnim metapodacima (npr. Vrijeme, lokacija, identificirani objekti, doga?aji).
• Indeksiranje: Podaci o video i doga?ajima indeksirani su kako bi se omogu?ilo u?inkovito pretra?ivanje. Kori?tenje tehnologija poputElasticsearch, Postaje lako pretra?ivati ??ogromne koli?ine video podataka na temelju oznaka ili metapodataka.

Na primjer, mo?ete potra?iti "ljude otkrivene u ograni?enom podru?ju od 14 do 15 sati."

d. Analiza pona?anja i otkrivanje anomalije

• Prepoznavanje uzorka: Koriste?i modele strojnog u?enja, sustav u?i iz velikih koli?ina povijesnih podataka koja su tipi?na pona?anja u odre?enim okru?enjima (npr. Trgovina, ulice ulice). Model tada ozna?ava odstupanja od norme.

• Korelacija doga?aja: Povratak - Krajnji sustavi mogu povezati vi?e doga?aja ili tokova podataka (npr. KombinacijaOtkrivanje pokretasprepoznavanje lica). Ako se otkrije neobi?na aktivnost, sustav mo?e generirati upozorenja.

• Duga - Analiza: S vremenom sustav 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 porast aktivnosti).

e. Integracija i skalabilnost u oblaku

• Pohranjivanje u oblaku: Video podaci, posebno visoke - definicije videozapisa, mogu se pohraniti u oblaku, omogu?uju?i skalabilno pohranu bez preoptere?enja lokalne infrastrukture.

• Oblak AI obrada: Neka se obrada vr?i u oblaku kako bi se iskoristila mo?an hardver (npr. GPU -ovi za zadatke dubokog u?enja). Oblak se tako?er mo?e koristiti za obuku modela na velikim skupovima podataka.

3. Scenariji prijave

S naprednim mogu?nostima prednjeg - Kraj i straga - Kraj inteligentnih algoritama, sustavi za nadzor sada se koriste u raznim aplikacijama:

a. Urbani nadzor u pametnim gradovima

• Nadzor prometa: Kamere mogu nadzirati protok prometa, otkriti nesre?e i pratiti vozila zbog kr?enja poput prebrze vo?nje ili pokretanja crvenih svjetala.

• Upravljanje gu?vom: Kamere opremljene algoritmima brojanja ljudi i analize pona?anja poma?u u upravljanju kretanjem gu?ve, osiguravaju?i sigurnost u javnim prostorima.

• Javna sigurnost: Kamere mogu otkriti neobi?no pona?anje (npr. Borba ili plja?kanje) i odmah upozoriti vlasti.

b. Maloprodajni nadzor za prevenciju kra?e i uvide kupaca

• Prevencija kra?e: AI algoritmi otkrivaju sumnjiva pona?anja poput kra?e ili neobi?nih uzoraka u kretanju kupaca.

• Analitika kupaca: Trgovci mogu koristiti kamere za pra?enje protoka kupaca, analizu koliko dugo kupci tro?e u odre?enim odjeljcima i optimiziraju izgled trgovine na temelju obrazaca prometa.

c. Sigurnost u zdravstvu i bolnici

• Nadgledanje pacijenata: U bolnicama, inteligentne nadzorne kamere mogu pratiti kretanja pacijenata kako bi otkrili pad, neovla?teni pristup osjetljivim podru?jima ili pacijentima u nevolji.

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

d. Kriti?na za?tita infrastrukture

• Visoka - Podru?ja sigurnosti: Sustavi nadzora ?tite lokacije visoke - 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?noj sigurnosti, kamere s algoritmima prepoznavanja lica i pra?enja pokreta mogu identificirati uljeze, upozoriti vlasnike ku?a i pokrenuti alarme.

• Prevencija kra?e paketa: Kamere mogu otkriti sumnjive aktivnosti vezane uz kra?u paketa i obavijestiti vlasnike domova.

Zaklju?ak

Integracijainteligentni algoritmiu obaprednji - krajiNatrag - Krajje revolucija poljenadzor. Od po?etnog prikupljanja podataka i osnovnog otkrivanja doga?aja na razini kamere do napredne analitike i strojnog u?enja na strani poslu?itelja -, ti algoritmi pru?aju sveobuhvatna rje?enja za razli?ite industrije. Kako se AI i strojno u?enje i dalje razvijaju, ti ?e sustavi postati jo? sna?niji, nude?i pobolj?anu sigurnost, bolje upravljanje resursima i prediktivne sposobnosti koje mogu sprije?iti potencijalne prijetnje prije nego ?to eskaliraju.