Детален преглед на предниот дел - Кра? и назад - Кра? на интелигентни алгоритми во системите за надзор

1. Имплементаци?а на алгоритмот на фронтот -

Напред - кра?Алгоритмите работат директно во единицата на фотоапаратот, честопати и се користатКомп?утер на работможности. Овие алгоритми имаат за цел даПроцесира?те ги податоците за сурови сензори локално, со што се намалува широчината на опсегот и оптоварува?ето на серверот со извршува?е на прелиминарни задачи на ниво на камера. А?де да ги истражиме главните компоненти:

а. Хардвер на камера и интеграци?а на сензорите

Современите камери за надзор вклучуваат пове?е типови сензори:

• Сензори за слика (CMOS, CCD): Снима?те визуелни податоци (слики и видеа) под различни услови на осветлува?е.
• Инфрацрвени (IR) сензори: Овозможете му на камерата да снима видео во слаба осветленост или целосна темнина.
• Сензори за лидар и длабочина: Измерете ги расто?ани?ата и откри?те ги предметите во 3Д простор, корисни за разликува?е поме?у предметите и позадината на една сцена.
• Микрофони: Понекогаш интегриран за аудио - базирана на аналитика.

Овие сензори испра?аат сурови податоци во единицата за обработка, каде што се алгоритми какоСлика пред - Обработкасе применуваат.

б. ПРЕД - Обработка и намалува?е на бучавата

Пред да се примени каква било сложена анализа,Слика пред - Обработкае клучно за подобрува?е на квалитетот на снимките, особено под лоши услови за осветлува?е или бучни околини:

• Алгоритми за деноизира?е: Отстранете ?а бучавата на сензорот, обично користе??и филтри какоГаузиски замаглува?е or Не - локално значи деноизира?е.
• Прилагодува?е на контраст и осветленост: Алгоритми какоАдаптивна изедначува?е на хистограмотНаместете ?а осветленоста и контрастот за подобрува?е на видливоста.
• Открива?е на работ: Открива?е на работ (на пр.,Оператор на Собел, Открива?е на работ на работ) може да помогне да се дефинираат границите на предметите, што е клучно за следе?е на предметите.

в. Открива?е на движе?е и одзема?е на позадината

Открива?е на движе?ее една од основните задачи извршени од предните алгоритми. Честопати се заснова на принципот на споредува?е на последователни рамки за открива?е на подвижни предмети.

• Одзема?е на позадината: Техника каде алгоритмот одзема референтен модел на позадина од тековната рамка. Секо?а знача?на промена е обележана како движе?е.
• Разликува??и ?а рамката: Поедноставен пристап каде алгоритмот ?а пресметува разликата поме?у последователните рамки, регионите со знами?а каде се случиле промени.
• Оптички проток: Пософистициран метод што го анализира движе?ето на интензитетот на пиксели во последователни рамки за открива?е на движе?е, честопати користено во комбинаци?а соФилтри на Калманза следе?е.

Д. Открива?е и следе?е на предметите

На предниот дел - Кра?, открива?ето и следе?ето на предметите се прават локално за да се идентификуваат и следат предметите (на пр., Лу?е, возила, животни). Главните техники вклучуваат:

• ?оло (само еднаш гледаш): Состо?ба - на - алгоритмот на уметноста што може да открие пове?е предмети во реално - време. ?оло ?а дели сликата во решетка и предвидува ограничувачки кутии за секо? предмет во решетката.
• Класификатори на Хаар Каскада: Се користи за поедноставни задачи за открива?е на предмети, како открива?е на лице, засновано на пред - обучени класификатори.
• Калман филтер: Се користи заСледе?еподвижни предмети низ рамки. ?а проценува состо?бата на подвижен предмет (позици?а, брзина) и ?а предвидува не?зината идна позици?а.

е. Открива?е на аномали?а и предизвикувачи на настани

Открива?е на аномали?а на фронтот - Кра? обично се фокусира на идентификува?е на необични настани во видео -изворот:

• Ненаде?но движе?е: Открива?е на брзи или непредвидливи движе?а, како што е неко? што работи или ненаде?но формира?е на толпата.
• Крст - Открива?е на лини?ата: Користете виртуелни патува?а или линии што предизвикуваат предупредува?а кога неко? предмет ?е ги премине.
• Упад во областа: Открива дали неко? предмет влегува или излегува од претходно дефинирана област во рамките.

Овие алгоритми потоа можат да предизвикаат вистински - временски сигнали заназад - кра?систем или испратете итни известува?а до безбедносниот персонал.

2.

Наназад - кра?Системот е одговорен за тешката крева?е, ракува?е со сложени анализи на податоци и складира?е на големи количини на видео податоци. Работи со прима?е на видео потоци или метаподатоци од предните - кра?ни фотоапарати и врши напредна анализа, честопати користе??и АИ и техники за уче?е машини. Еве дефект наклучни задачиИзведени од назад - Кра?ни алгоритми:

а. Пренесува?е на видео и пренос на податоци

• Собира?е на податоци: Камерите пренесуваат видео податоци на задниот дел - Завршете или преку директна интернет -врска, мрежни локални области (LAN) или услуги за облак.
• Компреси?а: За да се намали употребата на ширина на опсег, видео -потокот често се компресираат со користе?е на стандарди како што сеH.264 or H.265, кои го зачувуваат квалитетот на видеото додека ?а минимизираат големината на датотеката.

б. Видео анализа и длабоко уче?е

• Открива?е на предмети: Грбот - КРА? користи модели на длабоко уче?е како?оло, Побрз r - CNN, илиSSD(Детектор со единечна снимка мултибокс) за многу точно открива?е и класификаци?а на предметите. Овие модели се обучени на големи податоци за да препознаат различни предмети како што се лу?е, возила, животни, итн.

• Препознава?е на лицето: За верификаци?а на идентитет или надзор, алгоритмите за препознава?е на лицето се користат, обично засновани на модели на длабоко уче?е какоФаценет or Deepface. Овие модели ги споредуваат лицата во видео снимките со базата на податоци на познати лица.

• Признава?е на акци?а: Покра? открива?е на предмети, задниот - кра? може да ги класифицира и де?стви?ата или однесува?ето во рамките на видеото. На пример, открива?е на борби, сомнителни движе?а или други претходно дефинирани однесува?а користе??иRNN (повторливи нервни мрежи) or 3Д Си -Ен -Енс.

• Класификаци?а на настани: Задниот - кра? ги класифицира откриените предмети или однесува?а во знача?ни настани (на пр., ?Лице откриено“, ?возило паркирано премногу долго“, ?формира?е на толпа“).

в. Означува?е и пребарува?е на метаподатоци и пребарува?е

• Означува?е: Секо?а рамка или видео сегмент е обележана со релевантни метаподатоци (на пр., Време, локаци?а, идентификувани предмети, настани).
• Индексира?е: Податоците за видео и настани се индексираат за да се овозможи ефикасно пребарува?е. Користе??и технологии какоElasticsearch, станува лесно да се пребаруваат низ огромни количини на видео податоци засновани на ознаки или метаподатоци.

На пример, можете да пребарувате ?лу?е откриени во ограничената област од 14 до 15 часот“.

Д. Анализа на однесува?ето и открива?е на аномали?а

• Препознава?е на моделот: Користе??и модели на машинско уче?е, системот учи од големи количини на историски податоци какви типични однесува?а се во специфични околини (на пр., Продавница, уличен агол). Моделот потоа ги означува отстапува?ата од нормата.

• Корелаци?а на настанот: Back - Кра?ните системи можат да корелираат пове?е настани или протоци на податоци (на пр., Комбинира??иОткрива?е на движе?есопрепознава?е на лицето). Ако е откриена необична активност, системот може да генерира сигнали за активни.

• Долга - терминска анализа: Со текот на времето, системот може да ги следи трендовите и обрасците, нуде??и предвидливи можности (на пр., Идентификува?е на потенци?алните области на кражба, предвидува??и кога одредени зони може да доживеат наплив на активност).

е. Интеграци?а и приспособливост на облак

• Складира?е на облак: Видео податоци, особено високо - Дефиници?а видео, може да се чуваат во облакот, овозможува??и скалабилно складира?е без преоптоварува?е на локалната инфраструктура.

• Обработка на облак АИ: Некои обработка се прават во облакот за да се искористи мо?ниот хардвер (на пр., ГПО за задачи за длабоко уче?е). Облакот може да се користи и за обука на модели на големи податоци.

3. Сценари за апликаци?а

Со напредните можности на предниот дел - Кра? и назад - Кра? на интелигентни алгоритми, системите за надзор сега се користат во различни апликации:

а. Урбан надзор во паметните градови

• Следе?е на сообра?а?от: Камерите можат да го следат протокот на сообра?а?, да детектираат несре?и и да следат возила за прекршува?а како забрзува?е или трча?е црвени светла.

• Управува?е со толпата: Камерите опремени со алгоритми за брое?е и анализа на однесува?ето помагаат во управува?ето со движе?ето на толпата, обезбедува??и безбедност на ?авните места.

• ?авна безбедност: Камерите можат да детектираат невообичаено однесува?е (на пр., Борба или слабее?е) и веднаш да ги предупредат властите.

б. Надзор за малопродажба за превенци?а на кражба и увид на клиентите

• Превенци?а на кражба: Алгоритмите на АИ откриваат сомнителни однесува?а, како што се продавници или необични обрасци во движе?ата на купувачите.

• Аналитика на клиенти: Тргови?а на мало можат да користат фотоапарати за да го следат протокот на клиенти, да анализираат колку долго потрошуваат клиентите во одредени делови и да ги оптимизираат распоредот на продавниците врз основа на моделите на сообра?а?.

в. Здравствена заштита и болничка безбедност

• Следе?е на пациенти: Во болниците, интелигентните камери за надзор можат да ги следат движе?ата на пациентите за да откриваат водопади, неовластен пристап до чувствителни области или пациенти во невол?а.

• Безбедност на персоналот: Безбедносниот персонал може да добие сигнали во случа? на агресивно однесува?е или неовластен пристап до персоналот.

Д. Критичка заштита на инфраструктурата

• Високи - безбедносни области: Системите за набудува?е ги штитат локациите за високи вредности како што се центри за податоци, електрани и владини згради, каде што алгоритмите се користат за контрола на пристап, препознава?е на лицето и открива?е на аномали?а.

е. Домашна безбедност

• Открива?е на натрапникот: Во домашната безбедност, камерите со алгоритми за препознава?е на лицето и движе?е на движе?е можат да ги идентификуваат натрапниците, да ги предупредат сопствениците на домови и да активираат аларми.

• Превенци?а на кражба на пакет: Камерите можат да детектираат сомнителни активности поврзани со кражба на пакети и да ги известат сопствениците на домови.

Заклучок

Интеграци?а наИнтелигентни алгоритмиво дватапред - кра?иназад - кра?го револуционизира полето наНадзор. Од почетното стекнува?е на податоци и основно открива?е на настани на ниво на камера до напредна аналитика и машинско уче?е на серверот - страна, овие алгоритми обезбедуваат сеопфатни решени?а за разни индустрии. Биде??и АИ и машинското уче?е продолжуваат да се развиваат, овие системи ?е станат уште помо?ни, нуде??и засилена безбедност, подобро управува?е со ресурсите и предвидливи способности што можат да ги спречат потенци?алните закани пред да ги ескалираат.