I?samus priekio suskaidymas - Pabaiga ir galas - Pabaigos intelektualūs algoritmai steb?jimo sistemose

1. Priekinis - Pabaigos algoritmo ?gyvendinimas

ThePriekis - PabaigaAlgoritmai veikia tiesiogiai fotoaparato bloke, da?nai sverdamikra?t? skai?iavimasgalimyb?s. ?ie algoritmai siekiaApdorokite neapdorot? jutikli? duomenis vietoje, taip suma?inant pralaidumo ir serverio apkrov? atlikdami preliminarias u?duotis fotoaparato lygyje. Panagrin?kime pagrindinius komponentus:

a. Fotoaparato aparatūra ir jutiklio integracija

?iuolaikin?s prie?iūros kameros apima keli? tip? jutiklius:

• Vaizdo jutikliai (CMOS, CCD): Fiksuokite vaizdinius duomenis (vaizdus ir vaizdo ?ra?us) skirtingomis ap?vietimo s?lygomis.
• Infraraudonieji (IR) jutikliai: ?galinkite fotoaparat? u?fiksuoti vaizdo ?ra?? esant silpnai ap?vietimui ar visi?kam tamsai.
• LiDAR ir gylio jutikliai: I?matuokite atstumus ir aptinkate objektus 3D erdv?je, naudingas norint atskirti objektus ir scenos fon?.
• Mikrofonai: Kartais integruota garso ?ra?o analizei.

?ie jutikliai siun?ia neapdorotus duomenis ? apdorojimo blok?, kur algoritmai patinkaVaizdo i?ankstinis apdorojimasyra taikomi.

b. Vaizdo i?ankstinis apdorojimas ir triuk?mo ma?inimas

Prie? taikydamas bet koki? sud?ting? analiz?,Vaizdo i?ankstinis apdorojimasyra labai svarbus siekiant pagerinti filmuotos med?iagos kokyb?, ypa? esant prastai ap?vietimo s?lygoms ar triuk?mingoje aplinkoje:

• Denoising algoritmai: Pa?alinkite jutiklio triuk?m?, paprastai naudodami filtrusGauso nery?kumas or ne - vietinis rei?kia denoizing.
• Kontrastas ir ry?kumo koregavimas: Algoritmai kaipAdaptyvioji histogramos i?lyginimasSureguliuokite ry?kum? ir kontrast?, kad padidintum?te matomum?.
• Kra?t? aptikimas: Kra?t? aptikimas (pvz.,Sobelio operatorius, ?Canny Edge“ aptikimas) gali pad?ti apibr??ti objekto ribas, kurios yra labai svarbios objekt? sekimui.

c. Judesio aptikimas ir fono atimtis

Judesio aptikimasyra viena i? pagrindini? u?duo?i?, kurias atlieka priekiniai - pabaigos algoritmai. Tai da?nai grind?iama vienas po kito einan?i? r?m? palyginimo principu, kad aptikt? judan?ius objektus.

• Fono atimtis: Technika, kai algoritmas atima i? dabartinio kadro etalonin? fono model?. Bet koks reik?mingas pokytis pa?ym?tas kaip judesys.
• Kadr? skirtumas: Paprastesnis po?iūris, kai algoritmas apskai?iuoja skirtum? tarp i? eil?s esan?i? kadr?, v?liavos region?, kuriuose ?vyko pakeitimai.
• Optinis srautas: Sud?tingesnis metodas, analizuojantis pikseli? intensyvumo judes? per i? eil?s, kad būt? galima aptikti judes?, da?nai naudojamas kartu suKalman filtraiSteb?ti.

d. Objekto aptikimas ir steb?jimas

Priekyje - Pabaigoje objekt? aptikimas ir steb?jimas atliekamas vietoje, kad būt? galima nustatyti ir sekti objektus (pvz., ?mon?s, transporto priemon?s, gyvūnai). Pagrindiniai metodai apima:

• Yolo (jūs ?iūrite tik vien? kart?): - - Meno algoritmo būsena -, kuris realiu - laiku gali aptikti kelis objektus. ?Yolo“ padalija vaizd? ? tinklel? ir prognozuoja, kad kiekvienam tinklelio objektui suri?ti d??utes.
• ?Haar Cascade“ klasifikatoriai: Naudojamas paprastesn?ms objekt? aptikimo u?duotims, tokioms kaip veido aptikimas, pagr?stas i?ankstiniais mokomais klasifikatoriais.
• Kalmano filtras: NaudojamasSteb?jimasObjekt? jud?jimas per r?mus. Jis ?vertina judan?io objekto būsen? (pad?t?, greit?) ir prognozuoja jo būsim? pad?t?.

e. Anomalijos aptikimas ir ?vyki? sukelia

Anomalijos aptikimas priekyje - Paprastai pagrindinis d?mesys skiriamas ne?prast? vaizdo ?ra?? kanalo ?vyki? nustatymui:

• Staigus jud?jimas: Greit? ar nenusp?jam? judesi? aptikimas, pavyzd?iui, ka?kas b?ga ar staigus minios formavimasis.
• Kry?ius - Linijos aptikimas: Naudoja virtualius tripwires ar linijas, kurios suaktyvina ?sp?jimus, kai objektas juos kerta.
• Ploto ?siskverbimas: Nustato, jei objektas patenka ? i? anksto nustatyt? plot? r?melyje.

?ie algoritmai gali suaktyvinti realius laiko ?sp?jimus apieAtgal - PabaigaSistema arba si?skite tiesioginius prane?imus apsaugos darbuotojams.

2. Atgal - Pabaigos algoritmo ?gyvendinimas

TheAtgal - PabaigaSistema yra atsakinga u? sunk? k?lim?, tvarkydama sud?ting? duomen? analiz? ir kaupia didelius vaizdo duomen? kiekius. Jis veikia gav?s vaizdo srautus arba metaduomenis i? priekio - galini? kamer? ir atlieka i?pl?stin? analiz?, da?nai naudodama AI ir ma?ininio mokymosi metodus. ?ia yraPagrindin?s u?duotysAtlikta atgal - Pabaigos algoritmai:

a. Vaizdo srautas ir duomen? perdavimas

• Duomen? rinkimas: Fotoaparatai perduoda vaizdo duomenis ? u?pakal? - Pabaiga per tiesiogin? interneto ry??, vietinius tinklus (LANS) arba ?Cloud Services“.
• Suspaudimas: Nor?dami suma?inti pralaidumo naudojim?, vaizdo srautai da?nai suspaud?iami naudojant tokius standartusH.264 or H.265, kuris i?saugo vaizdo kokyb?, tuo pa?iu suma?inant failo dyd?.

b. Vaizdo ?ra?? analiz? ir gilus mokymasis

• Objekto aptikimas: ?Back - End“ naudoja gilaus mokymosi modelius, pavyzd?iui,Yolo, Greitesnis r - cnn, arbaSSD(Vieno ?ūvio multibox detektorius) labai tiksliam objekto aptikimui ir klasifikavimui. ?ie modeliai mokomi dideliuose duomen? rinkiniuose, kad būt? galima atpa?inti ?vairius objektus, tokius kaip ?mon?s, transporto priemon?s, gyvūnai ir kt.

• Veido atpa?inimas: Naudojant tapatyb?s patikrinim? ar steb?jim?, naudojami veido atpa?inimo algoritmai, paprastai grind?iami giliojo mokymosi modeliais, tokiais kaipFACENET or Deepface. ?ie modeliai palygina vaizdo ?ra?? veidus su ?inom? asmen? duomen? baze.

• Veiksmo atpa?inimas: Be objekt? aptikimo, ?Back - End“ taip pat gali klasifikuoti veiksmus ar elges? vaizdo ?ra?e. Pavyzd?iui, aptikti mu?tynes, ?tartinus judesius ar kit? i? anksto apibr??t? elges? naudojantRNN (pasikartojantys nerviniai tinklai) or 3D CNN.

• ?vykio klasifikacija: U?pakalin? - galas klasifikuoja aptiktus objektus ar elges? ? prasmingus ?vykius (pvz., ?Asmuo aptiktas“, ?per ilgai stov?jo transporto priemon?“, ?minios formavimas“).

c. Metaduomen? ?ym?jimas ir paie?ka

• ?ym?jimas: Kiekvienas kadras ar vaizdo segmentas pa?ym?tas atitinkamais metaduomenimis (pvz., Laikas, vieta, identifikuoti objektai, ?vykiai).
• Indeksavimas: Vaizdo ir ?vyki? duomenys yra indeksuojami, kad būt? galima efektyviai ie?koti. Naudojant tokias technologijas kaip?Elasticsearch“, tampa lengva ie?koti per daug vaizdo ?ra?? duomen?, pagr?st? ?ymomis ar metaduomenimis.

Pvz., Galite ie?koti ??moni?, aptikt? ribotoje vietoje nuo 14 iki 15 val.“.

d. Elgesio analiz? ir anomalijos aptikimas

• Modelio atpa?inimas: Naudodama ma?in? mokymosi modelius, sistema i? dideli? istorini? duomen? mokosi, koks yra tipinis elgesys konkre?ioje aplinkoje (pvz., Parduotuv?, gatv?s kampelis). Tada modelis v?liava nukrypimus nuo normos.

• ?vykio koreliacija: Atgal - Pabaigos sistemos gali koreliuoti kelis ?vykius ar duomen? srautus (pvz., DerinantJudesio aptikimassuVeido atpa?inimas). Jei aptinkama ne?prasta veikla, sistema gali generuoti veiksmus, kuriuos galima persp?ti.

• Ilga - termino analiz?: Laikui b?gant, sistema gali sekti tendencijas ir modelius, siūlydama nusp?jam?sias galimybes (pvz., Nustatyti galimas vagys?i? sritis, numatyti, kada tam tikros zonos gali patirti veiklos padid?jim?).

e. Debes? integracija ir mastelio keitimas

• Debes? saugykla: Vaizdo duomenis, ypa? auk?tus - apibr??imo vaizdo ?ra??, galima saugoti debesyje, leid?iant mastelio k?lin? neperkraunant vietin?s infrastruktūros.

• Debes? AI apdorojimas: Kai kurie apdorojimai atliekami debesyje, kad būt? galima pasinaudoti galinga aparatine ?ranga (pvz., GPU, skirtoms giluminio mokymosi u?duotims). Debesis taip pat gali būti naudojamas modeliams treniruoti dideliuose duomen? rinkiniuose.

3. Taikymo scenarijai

Esant pa?angioms priekin?s dalies - galo ir u?pakalin?ms - Pabaigos intelektualiems algoritmams galimyb?s, steb?jimo sistemos dabar naudojamos ?vairiose programose:

a. Miesto steb?jimas i?maniuosiuose miestuose

• Eismo steb?jimas: Fotoaparatai gali steb?ti eismo srautus, aptikti avarijas ir sekti transporto priemones, kad būt? tokios pa?eidimai kaip grei?io vir?ijimas ar raudonos lemput?s.

• Minios valdymas: Fotoaparatai, kuriuose yra ?moni? skai?iavimo ir elgesio analiz?s algoritmai, padeda valdyti minios jud?jim?, u?tikrinant saugum? vie?ose erdv?se.

• Visuomen?s saugumas: Fotoaparatai gali aptikti ne?prast? elges? (pvz., Kov? ar loitomis) ir nedelsdami ?sp?ti vald?ios institucijas.

b. Ma?menin? vagyst?s prevencijos ir klient? ??valg? steb?jimas

• Vagyst?s prevencija: AI algoritmai nustato ?tartin? elges?, pavyzd?iui, pirk?j? pirk?j? jud?jim? ar ne?prastus modelius.

• Klient? analiz?: Ma?menininkai gali naudoti kameras, nor?dami sekti klient? sraut?, analizuoti, kiek laiko klientai praleid?ia tam tikrose skyriuose, ir optimizuoti parduotuvi? i?d?stymus pagal eismo modelius.

c. Sveikatos prie?iūra ir ligonin?s saugumas

• Paciento steb?jimas: Ligonin?se intelektualios steb?jimo kameros gali steb?ti pacient? jud?jim?, kad aptikt? kritim?, neteis?t? prieig? prie jautri? viet? ar nelaim?s sergan?i? pacient?.

• Personalo saugumas: Saugumo darbuotojai gali gauti ?sp?jimus agresyvaus elgesio atveju arba neteis?tai prieig? prie darbuotoj?.

d. Kritin?s infrastruktūros apsauga

• Auk?tos - saugumo zonos: Steb?jimo sistemos apsaugo auk?tas - vert?s vietas, tokias kaip duomen? centrai, elektrin?s ir vyriausyb?s pastatai, kur algoritmai naudojami prieigos kontrolei, veido atpa?inimui ir anomalijos aptikimui.

e. Nam? saugumas

• ?sibrov?li? aptikimas: Nam? saugumo metu fotoaparatai su veido atpa?inimo ir judesio steb?jimo algoritmais gali nustatyti ?sibrov?lius, persp?ti nam? savininkus ir suaktyvinti aliarmus.

• Pakuot?s vagys?i? prevencija: Fotoaparatai gali aptikti ?tartin? veikl?, susijusi? su vagyste ir prane?ti nam? savininkams.

I?vada

Integracijaintelektualūs algoritmaiabiemPriekis - PabaigairAtgal - Pabaigayra revoliucija laukoSteb?jimas. Nuo pradinio duomen? gavimo ir pagrindini? ?vyki? aptikimo fotoaparato lygyje iki patobulintos analiz?s ir ma?in? mokymosi serverio pus?je, ?ie algoritmai pateikia i?samius sprendimus ?vairioms pramon?s ?akoms. AI ir ma?in? mokymasis toliau vystosi, ?ios sistemos taps dar galingesn?s, siūlan?ios sustiprint? saugum?, geresn? i?tekli? valdym? ir numatomosios galimyb?s, kurios gali u?kirsti keli? potencialioms gr?sm?ms prie? jiems esant.