Az elüls? - vége és hátuljának részletes bontása - vége intelligens algoritmusok a megfigyel? rendszerekben

1. Elüls? - end algoritmus megvalósítás

Aelüls? - végeAz algoritmusok k?zvetlenül a kamera egységén belül m?k?dnek, gyakran kihasználvaszélszámításképességek. Ezek az algoritmusok céljaA nyers érzékel? adatait helyben dolgozza fel, ezáltal cs?kkentve a sávszélességet és a szerver terhelését az el?zetes feladatok elvégzésével a kamera szintjén. Fedezzük fel a f? alkotóelemeket:

a. Kamera hardver és érzékel? integrációja

A modern megfigyel? kamerák t?bbféle érzékel?t tartalmaznak:

• Képérzékel?k (CMOS, CCD): A vizuális adatok (képek és videók) r?gzítése változó világítási k?rülmények k?z?tt.
• Infrav?r?s (IR) érzékel?k: Engedélyezze a kamerát, hogy videót r?gzítsen gyenge fényviszonyokból vagy teljes s?tétségben.
• Lidar és mélységérzékel?k: Mérje meg a távolságokat és észlelje az objektumokat a 3D térben, hasznos az objektumok és a háttér megkül?nb?ztetéséhez egy jelenetben.
• Mikrofonok: Néha audio - alapú elemzéshez integrálva.

Ezek az érzékel?k nyers adatot küldenek a feldolgozó egységnek, ahol az algoritmusok kedvelikkép el?tti feldolgozásalkalmazzák.

b. Kép el?tti feldolgozás és zajcs?kkentés

Bármely ?sszetett elemzés alkalmazása el?tt,kép el?tti feldolgozáskritikus fontosságú a felvétel min?ségének javítása érdekében, kül?n?sen rossz megvilágítási k?rülmények k?z?tt vagy zajos k?rnyezetben:

• Algoritmusok denoizáló algoritmusok: Távolítsa el az érzékel? zaját, általában olyan sz?r?kkel, mintGauss -elmosódás or Nem - Helyi azt jelenti, hogy a denoizálás.
• Kontraszt és fényer? beállítása: Algoritmusok hasonlóa(chǎn)kadaptív hisztogram kiegyenlítésállítsa be a fényer?t és a kontrasztot a láthatóság fokozása érdekében.
• Szélérzékelés: élérzékelés (példáulSobel operátor, Canny szélérzékelés) segíthet az objektumhatárok meghatározásában, ami elengedhetetlen az objektumk?vetéshez.

c. Mozgásérzékelés és háttér kivonás

Mozgás észleléseaz egyik alapvet? feladat, amelyet a Front - End algoritmusok végeztek. Gyakran az egymást k?vet? keretek ?sszehasonlításának elvén alapul a mozgó objektumok észlelése.

• Háttér -kivonás: Olyan technika, ahol az algoritmus levonja a referencia háttérmodellt az aktuális keretb?l. Bármely jelent?s változást mozgásként jel?lnek meg.
• Keretkül?nbség: Egy egyszer?bb megk?zelítés, ahol az algoritmus kiszámítja az egymást k?vet? keretek k?z?tti kül?nbséget, a jel?l? régiókat, ahol változás t?rtént.
• Optikai áramlás: Egy kifinomultabb módszer, amely elemzi a pixel intenzitásának mozgását egymást k?vet? keretek k?z?tt, hogy a mozgást észlelje, gyakran használjákKalman sz?r?kA nyomon k?vetéshez.

d. Objektumfelismerés és nyomon k?vetés

Az elüls? - végén az objektumok észlelését és k?vetését helyben végzik az objektumok (például emberek, járm?vek, állatok) azonosítására és nyomon k?vetésére. A f? technikák a k?vetkez?k:

• Yolo (csak egyszer nézel ki): A - - Art algoritmus - A Yolo a képet rácsra osztja, és megjósolja a rács minden egyes objektumának korlátozó dobozait.
• Haar kaszkád osztályozók: Az egyszer?bb objektum -észlelési feladatokhoz, például az arcfelismeréshez használják, a Pre - képzett osztályozók alapján.
• Kalman sz?r?: Használtk?vetésObjektumok mozgatása a keretek k?z?tt. Becsüli a mozgó objektum állapotát (helyzet, sebesség) és megjósolja annak j?v?beli helyzetét.

e. Rendellenességi észlelés és esemény kiváltói

Az elüls? anomáliák észlelése - A vége általában a videó hírcsatornájának szokatlan eseményeinek azonosítására ?sszpontosít:

• Hirtelen mozgás: Gyors vagy kiszámíthatatlan mozgások, például valaki futó vagy hirtelen t?megképz?dés észlelése.
• Cross - Line Detektálás: Virtuális triptikumokat vagy vonalakat használ, amelyek riasztásokat váltanak ki, amikor egy objektum keresztezi ?ket.
• K?rzeti behatolás: Detektálja, ha egy objektum belép vagy kilép egy el?re definiált területre a kereten belül.

Ezek az algoritmusok ezután valódi - id?beli riasztásokat válthatnak ki aVissza - VégeRendszer vagy azonnali értesítések küldése a biztonsági személyzetnek.

2. Vissza - End algoritmus megvalósítás

AVissza - VégeA rendszer felel?s a nehéz emelésért, az ?sszetett adatelemzés kezeléséért és a nagy mennyiség? videoadat tárolásáért. úgy m?k?dik, hogy videofolyamokat vagy metaadatokat fogad az elüls? - end kamerákból, és fejlett elemzést hajt végre, gyakran AI és gépi tanulási technikákkal. Itt van akulcsfontosságú feladatokBack - End algoritmusok végezték:

a. Video stream és adatátvitel

• Adatgy?jtés: A kamerák a videó adatokat továbbítják a hátsó részre - vége vagy k?zvetlen internetkapcsolat, helyi hálózatok (LAN) vagy felh?alapú szolgáltatások révén.
• T?m?rítés: A sávszélességek használatának cs?kkentése érdekében a video streameket gyakran t?m?rítik, mint példáulH.264 or H.265, amelyek meg?rzik a videó min?ségét, mik?zben minimalizálják a fájl méretét.

b. Video elemzés és mély tanulás

• Objektumfelismerés: A hátsó - a vége olyan mély tanulási modelleket használ, mint példáulYolo, Gyorsabb R - CNN, vagySSD(Egyetlen l?vés multibox detektor) a nagyon pontos objektum -észleléshez és osztályozáshoz. Ezeket a modelleket nagy adatkészletekre képzik, hogy felismerjék a kül?nféle tárgyakat, például embereket, járm?veket, állatot stb.

• Arcfelismerés: Az identitásellen?rzéshez vagy a megfigyeléshez az arcfelismerési algoritmusokat használják, általában a mély tanulási modellek, példáulArccal or Mélyfesték- Ezek a modellek ?sszehasonlítják az arcokat a videofelvételekben az ismert egyének adatbázisával.

• Akciófelismerés: Az objektumok észlelése mellett a hátsó - vége osztályozhatja a videóban a m?veleteket vagy viselkedést is. Például a harcok, a gyanús mozgások vagy más el?re meghatározott viselkedés észleléseRNNS (visszatér? neurális hálózatok) or 3D CNNS.

• Rendezvény osztályozás: A hátsó - a vége az észlelt tárgyakat vagy viselkedést értelmes eseményekké osztályozza (például "Detektált személy", "túl hosszú parkolt járm?", "t?meg formázása").

c. Metaadatok címkézése és kereshet?sége

• Címkézés: Minden keret- vagy video -szegmenst releváns metaadatokkal (például id?, hely, azonosított objektumok, események) címkézik.
• Indexelés: A videó- ??és eseményadatok indexelve vannak a hatékony keresés lehet?vé tétele érdekében. Olyan technológiák használata, mintElasztikus kutatás, K?nny? lesz a címkék vagy metaadatok alapján hatalmas mennyiség? videoadaton keresztül keresni.

Például kereshet "a korlátozott területen észlelt embereket 14:00 és 15:00 k?z?tt".

d. Viselkedés -elemzés és rendellenességi detektálás

• Mintázatfelismerés: A gépi tanulási modellek felhasználásával a rendszer nagy mennyiség? t?rténelmi adatból megtanulja, hogy a tipikus viselkedés milyen meghatározott k?rnyezetben (például üzlet, utcai sarok). A modell ezután zászlja az eltéréseket a normától.

• Eseménykorreláció: Vissza - A végrendszerek t?bb eseményt vagy adatfolyamot korrelálhatnak (például kombinálvamozgás észlelése-velarcfelismerés). Ha szokatlan aktivitást észlelnek, a rendszer cselekvési riasztásokat generálhat.

• Hosszú -: Az id? múlásával a rendszer nyomon tudja k?vetni a tendenciákat és a mintákat, prediktív képességeket kínálva (például a lopás lehetséges területeinek azonosítása, el?rejelzése, ha egyes zónák aktivitást tapasztalhatnak).

e. Felh?integráció és méretezhet?ség

• Felh?alapú tárolás: Video -adatok, kül?n?sen a nagy - Meghatározó videó, a felh?ben tárolhatók, lehet?vé téve a méretezhet? tárolást a helyi infrastruktúra túlterhelése nélkül.

• Felh? AI feldolgozás: Néhány feldolgozás a felh?ben t?rténik, hogy kihasználhassa a hatékony hardver (például GPU -k a mély tanulási feladatokhoz). A felh? felhasználható a modellek edzésére is nagy adatkészleteken.

3. Alkalmazási forgatók?nyvek

Az elüls? - vég és a hátsó fejlett képességekkel az intelligens algoritmusok vége, a megfigyel? rendszereket most kül?nféle alkalmazásokban használják:

a. Városi megfigyelés az intelligens városokban

• Forgalomfigyelés: A kamerák figyelemmel kísérhetik a forgalom áramlását, észlelhetik a baleseteket és nyomon k?vethetik a járm?veket olyan jogsértésekhez, mint a gyorshajtás vagy a v?r?s lámpák futtatása.

• T?megkezelés: Az emberek számlálási és viselkedési elemzésével felszerelt kamerák segítenek a t?megmozgás kezelésében, biztosítva a biztonságot a nyilvános terekben.

• K?zbiztonság: A kamerák észlelhetik a szokatlan viselkedést (például harcot vagy lazítást), és azonnal figyelmeztethetik a hatóságokat.

b. Kiskereskedelmi megfigyelés a lopás megel?zésére és az ügyfelek betekintésére

• Lopásmegel?zés: Az AI algoritmusok olyan gyanús viselkedést észlelnek, mint például a bolti vagy szokatlan minták a vásárlók mozgásában.

• ügyfél -elemzés: A kiskeresked?k kamerák segítségével nyomon k?vethetik az ügyfelek áramlását, elemezhetik az ügyfelek által az egyes szakaszokban, és a forgalmi minták alapján optimalizálhatják az üzletek elrendezését.

c. Egészségügyi és kórházi biztonság

• Betegfigyelés: A kórházakban az intelligens megfigyel? kamerák figyelemmel kísérhetik a betegek mozgását az esések, az érzékeny területekhez való jogosulatlan hozzáférés vagy a szorongásos betegek észlelése érdekében.

• Személyzet biztonsága: A biztonsági személyzet riasztásokat kaphat agresszív viselkedés vagy jogosulatlan személyzet hozzáférése esetén.

d. Kritikus infrastruktúra -védelem

• Magas - Biztonsági területek: Felügyeleti rendszerek A magas - értékhelyek, például adatk?zpontok, er?m?vek és kormányzati épületek védelme, ahol algoritmusokat használnak a hozzáférés ellen?rzéséhez, az arcfelismeréshez és a rendellenességek észleléséhez.

e. Otthoni biztonság

• Betolakodó észlelése: Az otthoni biztonságban az arcfelismeréssel és a mozgásk?vetési algoritmusokkal rendelkez? kamerák azonosíthatják a betolakodókat, riasztási háztulajdonosokat és riasztásokat válthatnak ki.

• Csomaglopás megel?zése: A kamerák észlelhetik a csomagolási lopással kapcsolatos gyanús tevékenységeket és értesíthetik a háztulajdonosokat.

K?vetkeztetés

Aintelligens algoritmusokmindkett?nél aelüls? - végeésVissza - Végeforradalmasítja afelügyelet- A kezdeti adatgy?jtést?l és az alapvet? események észlelését?l a kamera szintjén a fejlett elemzésig és a gépi tanulásig a szerver - oldalán, ezek az algoritmusok átfogó megoldásokat kínálnak a kül?nféle iparágak számára. Mivel az AI és a gépi tanulás tovább fejl?dik, ezek a rendszerek még er?sebbé válnak, fokozott biztonságot, jobb er?forrás -kezelést és prediktív képességeket kínálva, amelyek megakadályozzák a lehetséges veszélyeket, miel?tt azok eszkalálódnának.