Rincian terperinci depan - akhir dan belakang - Algoritma cerdas dalam sistem pengawasan

1. Implementasi Algoritma Depan -

ItuDepan - AkhirAlgoritma beroperasi langsung di dalam unit kamera, seringkali memanfaatkanKomputasi tepikemampuan. Algoritma ini bertujuanmemproses data sensor mentah secara lokal, dengan demikian mengurangi bandwidth dan beban server dengan melakukan tugas awal di level kamera. Mari kita jelajahi komponen utama:

A. Integrasi Perangkat Keras dan Sensor Kamera

Kamera pengintai modern menggabungkan beberapa jenis sensor:

• Sensor Gambar (CMOS, CCD): Tangkap data visual (gambar dan video) dalam berbagai kondisi pencahayaan.
• Sensor inframerah (IR): Aktifkan kamera untuk menangkap video dalam cahaya rendah atau kegelapan total.
• Sensor lidar dan kedalaman: Ukur jarak dan deteksi objek dalam ruang 3D, berguna untuk membedakan antara objek dan latar belakang dalam suatu adegan.
• Mikrofon: Terkadang terintegrasi untuk analitik berbasis audio -

Sensor ini mengirim data mentah ke unit pemrosesan, tempat algoritma sepertiGambar Pra - Pemrosesanditerapkan.

B. Gambar Pre - Pemrosesan dan Pengurangan Kebisingan

Sebelum menerapkan analisis kompleks apa pun,Gambar Pra - Pemrosesansangat penting untuk meningkatkan kualitas rekaman, terutama di bawah kondisi pencahayaan yang buruk atau lingkungan yang berisik:

• Algoritma denoising: Lepaskan noise sensor, biasanya menggunakan filter sepertiGaussian Blur or non - lokal berarti denoising.
• Penyesuaian kontras dan kecerahan: Algoritma sepertiKesetaraan histogram adaptifSesuaikan kecerahan dan kontras untuk meningkatkan visibilitas.
• Deteksi tepi: Deteksi tepi (mis.,Operator Sobel, Deteksi tepi yang cerdik) dapat membantu mendefinisikan batas objek, yang sangat penting untuk pelacakan objek.

C. Deteksi gerak dan pengurangan latar belakang

Deteksi Gerakanadalah salah satu tugas mendasar yang dilakukan oleh algoritma depan - akhir. Seringkali didasarkan pada prinsip membandingkan bingkai berturut -turut untuk mendeteksi objek yang bergerak.

• Pengurangan latar belakang: Teknik di mana algoritma mengurangi model latar belakang referensi dari bingkai saat ini. Setiap perubahan signifikan ditandai sebagai gerakan.
• Bingkai perbedaan: Pendekatan yang lebih sederhana di mana algoritma menghitung perbedaan antara bingkai berturut -turut, daerah penandaan di mana perubahan telah terjadi.
• Aliran optik: Metode yang lebih canggih yang menganalisis gerakan intensitas piksel di seluruh bingkai berturut -turut untuk mendeteksi gerakan, sering digunakan bersamaan denganFilter Kalmanuntuk pelacakan.

D. Deteksi dan pelacakan objek

Di ujung depan, deteksi dan pelacakan objek dilakukan secara lokal untuk mengidentifikasi dan melacak objek (mis., Orang, kendaraan, hewan). Teknik utama meliputi:

• Yolo (Anda hanya terlihat sekali): Keadaan - dari - algoritma seni yang dapat mendeteksi beberapa objek secara nyata - waktu. Yolo membagi gambar menjadi kisi -kisi dan memprediksi kotak pembatas untuk setiap objek di kisi.
• Haar Cascade Classifiers: Digunakan untuk tugas deteksi objek yang lebih sederhana, seperti deteksi wajah, berdasarkan pengklasifikasi terlatih.
• Filter Kalman: Digunakan untukpelacakanMoving objek melintasi bingkai. Ini memperkirakan keadaan objek bergerak (posisi, kecepatan) dan memprediksi posisi masa depannya.

e. Deteksi dan pemicu peristiwa anomali

Deteksi anomali di bagian depan - akhir biasanya berfokus pada mengidentifikasi peristiwa yang tidak biasa dalam umpan video:

• Gerakan mendadak: Deteksi gerakan cepat atau tidak terduga, seperti seseorang yang berlari atau pembentukan kerumunan mendadak.
• Deteksi Cross - Line: Menggunakan tripwire atau garis virtual yang memicu peringatan ketika suatu objek melintasi mereka.
• Intrusi area: Mendeteksi jika suatu objek masuk atau keluar dari area yang telah ditentukan dalam bingkai.

Algoritma ini kemudian dapat memicu peringatan waktu nyata untukKembali - Akhirsistem atau mengirim pemberitahuan langsung ke personel keamanan.

2. Kembali - Akhir Implementasi Algoritma

ItuKembali - AkhirSistem bertanggung jawab atas pengangkatan berat, menangani analisis data yang kompleks dan menyimpan volume data video yang besar. Ini bekerja dengan menerima aliran video atau metadata dari kamera depan - akhir dan melakukan analisis lanjutan, sering menggunakan teknik pembelajaran AI dan mesin. Inilah rincian daritugas utamaDilakukan oleh Back - End Algoritma:

A. Stream video dan transmisi data

• Pengumpulan data: Kamera mengirimkan data video ke belakang - Akhiri baik melalui koneksi internet langsung, jaringan area lokal (LAN), atau layanan cloud.
• Kompresi: Untuk mengurangi penggunaan bandwidth, aliran video sering dikompresi menggunakan standar sepertiH.264 or H.265, yang mempertahankan kualitas video sambil meminimalkan ukuran file.

B. Analisis video dan pembelajaran mendalam

• Deteksi Objek: Bagian belakang - end menggunakan model pembelajaran yang mendalam sepertiYolo, Lebih cepat r - cnn, atauSSD(Detektor multibox tembakan tunggal) untuk deteksi dan klasifikasi objek yang sangat akurat. Model -model ini dilatih pada dataset besar untuk mengenali berbagai objek seperti orang, kendaraan, hewan, dll.

• Pengakuan wajah: Untuk verifikasi atau pengawasan identitas, algoritma pengenalan wajah digunakan, biasanya didasarkan pada model pembelajaran yang mendalam sepertiFacenet or Deepface. Model -model ini membandingkan wajah dalam rekaman video dengan database individu yang dikenal.

• Pengakuan tindakan: Selain mendeteksi objek, bagian belakang - akhir juga dapat mengklasifikasikan tindakan atau perilaku dalam video. Misalnya, mendeteksi perkelahian, gerakan mencurigakan, atau perilaku lain yang telah digunakanRNN (jaringan saraf berulang) or CNN 3D.

• Klasifikasi Acara: Bagian belakang - akhir mengklasifikasikan objek atau perilaku yang terdeteksi ke dalam peristiwa yang bermakna (mis., "Orang yang terdeteksi", "kendaraan yang diparkir terlalu lama", "pembentukan kerumunan").

C. Tag dan kemampuan pencarian metadata

• Penandaan: Setiap bingkai atau segmen video ditandai dengan metadata yang relevan (mis., Waktu, lokasi, objek yang diidentifikasi, peristiwa).
• Pengindeksan: Data video dan acara diindeks untuk memungkinkan pencarian yang efisien. Menggunakan teknologi sepertiElasticsearch, menjadi mudah untuk mencari melalui sejumlah besar data video berdasarkan tag atau metadata.

Misalnya, Anda dapat mencari "orang yang terdeteksi di area terbatas dari jam 2 siang sampai jam 3 sore."

D. Analisis perilaku dan deteksi anomali

• Pengenalan pola: Menggunakan model pembelajaran mesin, sistem belajar dari sejumlah besar data historis apa perilaku khas di lingkungan tertentu (mis., Toko, sudut jalan). Model kemudian menandai penyimpangan dari norma.

• Korelasi acara: Kembali - Sistem akhir dapat mengkorelasikan beberapa peristiwa atau aliran data (mis., MenggabungkanDeteksi Gerakandenganpengakuan wajah). Jika aktivitas yang tidak biasa terdeteksi, sistem dapat menghasilkan peringatan yang dapat ditindaklanjuti.

• Analisis jangka panjang: Seiring waktu, sistem dapat melacak tren dan pola, menawarkan kemampuan prediktif (mis., Mengidentifikasi area potensial pencurian, memprediksi kapan zona tertentu dapat mengalami lonjakan aktivitas).

e. Integrasi dan skalabilitas cloud

• Penyimpanan cloud: Data video, terutama Video Definisi Tinggi, dapat disimpan di cloud, memungkinkan penyimpanan yang dapat diskalakan tanpa kelebihan beban infrastruktur lokal.

• Pemrosesan AI Cloud: Beberapa pemrosesan dilakukan di cloud untuk memanfaatkan perangkat keras yang kuat (mis., GPU untuk tugas pembelajaran yang mendalam). Cloud juga dapat digunakan untuk melatih model pada dataset besar.

3. Skenario Aplikasi

Dengan kemampuan canggih dari algoritma cerdas depan - akhir dan belakang - akhir, sistem pengawasan sekarang digunakan dalam berbagai aplikasi:

A. Pengawasan Perkotaan di Kota Cerdas

• Pemantauan Lalu Lintas: Kamera dapat memantau arus lalu lintas, mendeteksi kecelakaan, dan melacak kendaraan untuk pelanggaran seperti mempercepat atau menjalankan lampu merah.

• Manajemen Kerumunan: Kamera yang dilengkapi dengan algoritma penghitung dan analisis perilaku orang membantu mengelola gerakan kerumunan, memastikan keamanan di ruang publik.

• Keamanan Publik: Kamera dapat mendeteksi perilaku yang tidak biasa (mis., Bertempur atau berkeliaran) dan segera mengingatkan otoritas.

B. Pengawasan ritel untuk pencegahan pencurian dan wawasan pelanggan

• Pencegahan pencurian: Algoritma AI mendeteksi perilaku mencurigakan seperti mengutil atau pola yang tidak biasa dalam gerakan pembelanja.

• Analisis pelanggan: Pengecer dapat menggunakan kamera untuk melacak aliran pelanggan, menganalisis berapa lama pengeluaran pelanggan di bagian tertentu, dan mengoptimalkan tata letak toko berdasarkan pola lalu lintas.

C. Kesehatan dan Keamanan Rumah Sakit

• Pemantauan pasien: Di rumah sakit, kamera pengintai cerdas dapat memantau gerakan pasien untuk mendeteksi jatuh, akses tidak sah ke daerah sensitif, atau pasien dalam kesulitan.

• Keselamatan staf: Personel keamanan dapat menerima peringatan jika terjadi perilaku agresif atau akses staf yang tidak sah.

D. Perlindungan Infrastruktur Kritis

• Area Keamanan Tinggi -: Sistem pengawasan melindungi lokasi yang tinggi - nilai seperti pusat data, pembangkit listrik, dan bangunan pemerintah, di mana algoritma digunakan untuk kontrol akses, pengenalan wajah, dan deteksi anomali.

e. Keamanan rumah

• Deteksi penyusup: Di rumah keamanan, kamera dengan pengenalan wajah dan algoritma pelacakan gerak dapat mengidentifikasi penyusup, waspada pemilik rumah, dan memicu alarm.

• Pencegahan pencurian paket: Kamera dapat mendeteksi kegiatan mencurigakan yang terkait dengan pencurian paket dan memberi tahu pemilik rumah.

Kesimpulan

Integrasialgoritma cerdasdi keduaDepan - AkhirDanKembali - Akhirsedang merevolusi bidangpengawasan. Dari akuisisi data awal dan deteksi acara dasar di tingkat kamera hingga analitik canggih dan pembelajaran mesin di sisi server -, algoritma ini memberikan solusi komprehensif untuk berbagai industri. Ketika AI dan pembelajaran mesin terus berkembang, sistem ini akan menjadi lebih kuat, menawarkan keamanan yang ditingkatkan, manajemen sumber daya yang lebih baik, dan kemampuan prediktif yang dapat mencegah potensi ancaman sebelum meningkat.