Detalizēts priek?puses sadalījums - gala un aizmugure - Inteli?enti algoritmi novēro?anas sistēmās

1. priek?puse - beigu algoritma ievie?ana

Līdzpriek?ā - beigasAlgoritmi darbojas tie?i kameras blokā, bie?i piesaistotmalu skait?o?anaiespējas. ?o algoritmu mēr?is irapstrādāt neapstrādātu sensora datus lokāli, tādējādi samazinot joslas platuma un servera slodzi, veicot provizoriskus uzdevumus kameras līmenī. Izpētīsim galvenās sastāvda?as:

a. Kameras aparatūra un sensora integrācija

Mūsdienu uzraudzības kamerās ir iek?auti vairāki sensoru veidi:

• Attēla sensori (CMOS, CCD): Uztveriet vizuālos datus (attēlus un video) da?ādos apgaismojuma apstāk?os.
• Infrasarkanie (IR) sensori: Iespējot kamerai, lai uz?emtu video vājā apgaismojumā vai pilnīgā tumsā.
• LIDAR un dzi?uma sensori: Izmēriet attālumus un nosakiet objektus 3D telpā, kas ir noderīga, lai at??irtu objektus un fonu ainā.
• Mikrofoni: Da?reiz integrēts audio - balstītai analītikai.

?ie sensori nosūta neapstrādātus datus uz apstrādes vienību, kur tādi algoritmi kāImage Pre - Apstrādetiek uzklāts.

b. Attēla priek?apstrāde un trok??a samazinā?ana

Pirms jebkuras sare??ītas analīzes piemēro?anas,Image Pre - Apstrādeir kritiski svarīgi, lai uzlabotu materiālu kvalitāti, īpa?i sliktos apgaismojuma apstāk?os vai trok??ainā vidē:

• Algoritmi: No?emiet sensora troksni, parasti izmantojot filtrus, piemēram,Gausa izplū?ana or vietējie - vietējie līdzek?i denoizē?ana.
• Kontrasta un spilgtuma pielāgo?ana: Algoritmiem patīkAdaptīvā histogrammas izlīdzinā?anaPielāgojiet spilgtumu un kontrastē, lai uzlabotu redzamību.
• Malu noteik?ana: Malu noteik?ana (piemēram,Sobela operators, Canny Edge noteik?ana) var palīdzēt definēt objekta robe?as, kas ir būtiskas objekta izseko?anai.

c. Kustības noteik?ana un fona at?em?ana

Kustību noteik?anair viens no pamatdarbiem, ko veic priek?puse - gala algoritmi. Tas bie?i balstās uz principu, kā salīdzināt secīgus rāmjus, lai atklātu kustīgus objektus.

• Fona at?em?ana: Pa?ēmiens, kurā algoritms at?em atsauces fona modeli no pa?reizējā rāmja. Visas būtiskas izmai?as tiek atzīmētas kā kustība.
• Rāmja at??irība: Vienkār?āka pieeja, kurā algoritms aprē?ina at??irību starp secīgiem kadriem, karodzi?u re?ioniem, kur ir notiku?as izmai?as.
• Optiskā plūsma: Sare??ītāka metode, kas analizē pikse?u intensitātes kustību visos secīgos kadros, lai noteiktu kustību, ko bie?i izmanto kopā arKalmana filtriizseko?anai.

D. Objekta noteik?ana un izseko?ana

Priek?pusē - beigās objekta noteik?ana un izseko?ana tiek veikta lokāli, lai identificētu un izsekotu objektus (piemēram, cilvēkus, transportlīdzek?us, dzīvniekus). Galvenās metodes ir:

• Yolo (tu skaties tikai vienu reizi): Stāvoklis - - mākslas algoritms, kas var noteikt vairākus objektus reālā - laikā. Yolo sadala attēlu re??ī un prognozē katra tīkla objekta ierobe?ojo?ās kastes.
• Haar Cascade klasifikatori: Izmanto vienkār?ākiem objektu noteik?anas uzdevumiem, piemēram, sejas noteik?anai, pamatojoties uz iepriek? apmācītiem klasifikatoriem.
• Kalmana filtrs: Izmantoizseko?anakustīgi objekti pa rāmjiem. Tas novērtē kustīga objekta stāvokli (pozīcija, ātrums) un paredz tā turpmāko stāvokli.

E. Anomālijas noteik?ana un notikumu izraisītāji

Anomālijas noteik?ana priek?pusē - Beigas parasti koncentrējas uz neparastu notikumu identificē?anu video plūsmā:

• Pēk??a kustība: ātru vai neparedzamu kustību noteik?ana, piemēram, kāds, kur? skrien vai pēk??a pū?a veido?anās.
• Cross - Līniju noteik?ana: Izmanto virtuālos tripwires vai līnijas, kas izraisa brīdinājumus, kad objekts tos ??ērso.
• Apgabala ielau?anās: Atklāj, vai objekts nonāk vai iziet no iepriek? noteikta apgabala rāmī.

?ie algoritmi var izraisīt reālus - laika brīdinājumusAtpaka? - beigassistēmu vai sūtīt tūlītējus pazi?ojumus dro?ības personālam.

2. Atpaka? - Beigu algoritma ievie?ana

LīdzAtpaka? - beigasSistēma ir atbildīga par smago cel?anu, sare??ītas datu analīzes apstrādi un lielu daudzumu video datu glabā?anu. Tas darbojas, sa?emot video straumes vai metadatus no priek?puses - gala kameras un veic uzlabotu analīzi, bie?i izmantojot AI un ma?īnmācī?anās pa?ēmienus. ?eit ir sadalījumsGalvenie uzdevumiveic atpaka? - Beigu algoritmi:

a. Video straume un datu pārraide

• Datu vāk?ana: Kameras pārsūtīt video datus uz aizmuguri - Beigas vai nu caur tie?u interneta savienojumu, vietējo apgabala tīkliem (LAN), vai māko?a pakalpojumiem.
• Saspie?ana: Lai samazinātu joslas platuma izmanto?anu, video straumes bie?i tiek saspiestas, izmantojot tādus standartus kāH.264 or H.265, kas saglabā video kvalitāti, vienlaikus samazinot faila lielumu.

b. Video analīze un dzi?a mācī?anās

• Objekta noteik?ana: Aizmugure - gals izmanto dzi?as mācī?anās mode?us, piemēram,Yolo, ātrāk r - cnn, vaiSSD(Viena ?āviena multibox detektors) ?oti precīzai objekta noteik?anai un klasifikācijai. ?ie mode?i ir apmācīti lielās datu kopās, lai atpazītu da?ādus objektus, piemēram, cilvēkus, transportlīdzek?us, dzīvniekus utt.

• Sejas atzī?ana: Identitātes pārbaudei vai uzraudzībai tiek izmantoti sejas atpazī?anas algoritmi, parasti balstoties uz tādiem dzi?as mācī?anās mode?iemFacenet or Dzi?a virsmaApvidū ?ie mode?i salīdzina sejas videoierakstos ar zināmu personu datu bāzi.

• Darbības atzī?ana: Papildus objektu noteik?anai aizmugure - beigas var arī klasificēt darbības vai uzvedību videoklipā. Piemēram, atklājot cī?as, aizdomīgas kustības vai citu iepriek? noteiktu uzvedību, izmantojotRNNS (atkārtoti neironu tīkli) or 3D CNN.

• Notikumu klasifikācija: Atpaka? - Beigas klasificē atklātos objektus vai uzvedību jēgpilnos pasākumos (piemēram, “persona atklāta”, “pārāk ilgi novietots transportlīdzeklis”, “pūlis veido”).

c. Metadatu mar?ē?ana un meklē?ana

• Mar?ē?ana: Katrs rāmja vai video segments tiek mar?ēts ar attiecīgiem metadatiem (piemēram, laiks, atra?anās vieta, identificēti objekti, notikumi).
• Indeksē?ana: Video un notikumu dati tiek indeksēti, lai varētu efektīvi meklēt. Izmantojot tādas tehnolo?ijas kāElastības meklē?ana, k?ūst viegli meklēt, izmantojot milzīgu video datu daudzumu, pamatojoties uz tagiem vai metadatiem.

Piemēram, jūs varētu meklēt "cilvēki, kas atklāti ierobe?otajā apgabalā no plkst. 14:00 līdz 15:00".

D. Uzvedības analīze un anomāliju noteik?ana

• Mode?a atpazī?ana: Izmantojot ma?īnmācī?anās mode?us, sistēma mācās no liela daudzuma vēsturisko datu, kāda tipiska izturē?anās ir noteiktā vidē (piemēram, veikals, ielas stūre). Pēc tam modelis atzīmē novirzes no normas.

• Notikumu korelācija: Atpaka? - gala sistēmas var korelēt vairākus notikumus vai datu plūsmas (piemēram, apvienojotkustību noteik?anaarsejas atzī?ana). Ja tiek atklāta neparasta darbība, sistēma var ?enerēt rīcībā eso?us brīdinājumus.

• Ilga - Termina analīze: Laika gaitā sistēma var izsekot tendencēm un mode?iem, piedāvājot paredzamās iespējas (piemēram, identificēt potenciālās zādzības jomas, prognozējot, kad noteiktas zonas var piedzīvot aktivitātes pieaugumu).

E. Māko?u integrācija un mērogojamība

• Māko?u uzglabā?ana: Video datus, īpa?i augstu - Definīcijas video, var saglabāt mākonī, ?aujot veikt mērogojamu krātuvi, nepārslogojot vietējo infrastruktūru.

• Māko?u AI apstrāde: Da?i apstrāde tiek veikta mākonī, lai izmantotu jaudīgas aparatūras priek?rocības (piemēram, GPU dzi?o mācību uzdevumu veik?anai). Māko?u var izmantot arī, lai apmācītu mode?us lielās datu kopās.

3. Pieteikuma scenāriji

Izmantojot uzlabotās frontes iespējas - gala un aizmugures - gala inteli?enti algoritmi, novēro?anas sistēmas tagad tiek izmantotas da?ādās lietojumprogrammās:

a. Pilsētas uzraudzība viedās pilsētās

• Satiksmes uzraudzība: Kameras var uzraudzīt satiksmes plūsmu, noteikt nelaimes gadījumus un izsekot transportlīdzek?iem, lai veiktu tādus pārkāpumus kā ātruma pārsnieg?ana vai sarkanās gaismas vadī?ana.

• Pū?a vadība: Kameras, kas aprīkotas ar cilvēku skaitī?anas un uzvedības analīzes algoritmiem, palīdz pārvaldīt pū?a kustību, nodro?inot dro?ību sabiedriskās telpās.

• Sabiedrības dro?ība: Kameras var noteikt neparastu izturē?anos (piemēram, cī?u vai līst) un nekavējoties brīdināt iestādes.

b. Mazumtirdzniecības uzraudzība zādzību novēr?anai un klientu ieskats

• Zādzību novēr?ana: AI algoritmi atklāj aizdomīgu izturē?anos, piemēram, veikalu zinā?anu vai neparastus mode?us pircēju kustībās.

• Klientu analītika: Mazumtirgotāji var izmantot kameras, lai izsekotu klientu plūsmai, analizētu, cik ilgi klienti konkrētās sada?ās tērē un optimizē veikalu izkārtojumus, pamatojoties uz satiksmes mode?iem.

c. Veselības aprūpe un slimnīcu dro?ība

• Pacientu uzraudzība: Slimnīcās inteli?entās uzraudzības kameras var uzraudzīt pacienta kustības, lai noteiktu kritienus, neat?autu piek?uvi jutīgām zonām vai pacientiem, kas nonāk briesmās.

• Personāla dro?ība: Dro?ības personāls var sa?emt brīdinājumus par agresīvu izturē?anos vai neat?autu personāla piek?uvi.

D. Kritiskā infrastruktūras aizsardzība

• Augstas - dro?ības zonas: Uzraudzības sistēmas aizsargā augstas - vērtības vietas, piemēram, datu centri, elektrostacijas un valdības ēkas, kurās algoritmi tiek izmantoti piek?uves kontrolei, sejas atpazī?anai un anomālijas noteik?anai.

E. Mājas dro?ība

• Iebrucēja noteik?ana: Mājas dro?ībā kameras ar sejas atpazī?anu un kustību izseko?anas algoritmiem var identificēt iebrucējus, trauksmju māju īpa?niekus un izraisīt trauksmes signālus.

• Iepakojuma zādzību novēr?ana: Kameras var noteikt aizdomīgas aktivitātes, kas saistītas ar zādzību iesai?o?anu un pazi?o?anu par māju īpa?niekiem.

Secinājums

Integrācijainteli?enti algoritmiabospriek?ā - beigasunAtpaka? - beigasir revolucionārsuzraudzībaApvidū Sākot ar sākotnējo datu iegū?anu un pamata notikumu noteik?anu kameras līmenī līdz uzlabotai analītikai un ma?īnmācībai serverī - Side - ?ie algoritmi sniedz visaptvero?us risinājumus da?ādām nozarēm. Tā kā AI un ma?īnmācība turpina attīstīties, ?īs sistēmas k?ūs vēl jaudīgākas, piedāvājot uzlabotu dro?ību, labāku resursu pārvaldību un paredzamās iespējas, kas var novērst iespējamos draudus, pirms tie saasinās.