Tqassim dettaljat ta 'quddiem - Tmiem u Lura - Tmiem Algoritmi Intelli?enti f'Sistemi ta' Sorveljanza

1. Front - Implimentazzjoni tal-Algoritmu tat-Tmiem

IlQuddiem - TmiemL-algoritmi joperaw direttament fl-unità tal-kamera, ?afna drabi jsa??uEdge Computingkapa?itajiet. Dawn l-algoritmi g?andhom l-g?an liIppro?essa d-dejta tas-sensuri mhux ma?duma lokalment, b'hekk tnaqqas il-wisa 'tal-banda u t-tag?bija tas-server billi twettaq kompiti preliminari fil-livell tal-kamera. Ejja nesploraw il-komponenti ewlenin:

a. Hardware tal-kamera u integrazzjoni tas-sensuri

Kameras moderni ta 'sorveljanza jinkorporaw tipi multipli ta' sensuri:

• Sensers tal-imma?ini (CMOs, CCD): Aqbad dejta vi?wali (imma?ini u vidjows) f'kundizzjonijiet ta 'dawl varji.
• Sensers infra-a?mar (IR): Ippermetti li l-kamera taqbad vidjow f'dawl baxx jew dlam komplet.
• Sensuri tal-lidar u tal-fond: Kejjel id-distanzi u tiskopri o??etti fl-ispazju 3D, utli biex tiddistingwi bejn o??etti u sfond fix-xena.
• Mikrofoni: Xi kultant integrat g?all-awdjo - analiti?i bba?ati.

Dawn is-sensuri jibag?tu dejta prima lill-unità tal-ippro?essar, fejn algoritmi b?alhomImage Pre - Pro?essarhuma applikati.

b. Image Pre - Pro?essar u Tnaqqis tal-?oss

Qabel ma tapplika kwalunkwe anali?i kumplessa,Image Pre - Pro?essarhuwa kritiku biex tissa??a? il-kwalità tal-filmati, spe?jalment f'kundizzjonijiet ta 'dawl fqar jew ambjenti storbju?i:

• Algoritmi li jra??nu: Ne??i l-istorbju tas-senser, tipikament tu?a filtri b?alBlur Gaussian or Mhux - Lokali jfisser li jinxtorbu.
• A??ustament tal-kuntrast u tal-lumino?ità: Algoritmi b?alEkwalizzazzjoni ta 'istogramma adattivaA??usta l-lumino?ità u l-kuntrast biex ittejjeb il-vi?ibbiltà.
• Sejbien tat-tarf: Sejbien tat-tarf (e.g.,Sobel Operatur, Sejbien tat-tarf tal-kanny) jista 'jg?in biex jiddefinixxi l-konfini tal-o??ett, li huwa kru?jali g?at-tra??ar tal-o??ett.

?. Sejbien tal-moviment u tnaqqis fl-isfond

Sejbien tal-movimenthuwa wie?ed mill-kompiti fundamentali mwettqa mill-algoritmi ta 'quddiem - Tmiem. ?afna drabi huwa bba?at fuq il-prin?ipju li jitqabblu frejms su??essivi biex jinstabu o??etti li ji??aqilqu.

• Tnaqqis fl-isfond: Teknika fejn l-algoritmu naqqas mudell ta 'sfond ta' referenza mill-qafas attwali. Kull bidla sinifikanti hija mmarkata b?ala mozzjoni.
• Frame Differencing: Appro?? aktar sempli?i fejn l-algoritmu jikkalkula d-differenza bejn frejms konsekuttivi, ir-re?juni li jba??ru fejn se??ew bidliet.
• Fluss ottiku: Metodu aktar sofistikat li janalizza l-moviment tal-intensitajiet tal-pixel bejn frejms konsekuttivi biex jindividwaw il-moviment, ?afna drabi jintu?aw flimkien ma 'Filtri Kalmang?at-tra??ar.

d. Sejbien u Tra??ar tal-O??etti

Fuq quddiem - Tmiem, is-sejbien u l-intra??ar tal-o??ett isiru lokalment biex jidentifikaw u jsegwu o??etti (per e?empju, nies, vetturi, annimali). It-tekniki ewlenin jinkludu:

• Yolo (t?ares darba biss): Stat - ta '- l-algoritmu tal-arti li jista' jindividwa o??etti multipli fil-?in reali. Yolo jaqsam l-imma?ni fi grilja u jbassar kaxex li jillimitaw g?al kull o??ett fil-grilja.
• Klassifikaturi tal-Cascade Haar: U?at g?al kompiti ta 'skoperta ta' o??ett aktar sempli?i, b?al sejbien tal-wi??, ibba?at fuq klassifikaturi m?arr?a minn qabel.
• Filtru Kalman: U?at g?alTra??arO??etti li ji??aqilqu madwar frejms. Huwa jistma l-istat ta 'o??ett li ji??aqlaq (po?izzjoni, velo?ità) u jbassar il-po?izzjoni futura tieg?u.

e. Id-detezzjoni u l-avvenimenti tal-anomalija jqanqlu

Sejbien ta 'Anomalija fuq quddiem - Tmiem tipikament jiffoka fuq l-identifikazzjoni ta' avvenimenti mhux tas-soltu fl-g?alf tal-vidjow:

• Moviment f'daqqa: Sejbien ta 'movimenti rapidi jew imprevedibbli, b?al xi ?add li ji?ri jew formazzjoni ta' folla f'daqqa.
• Salib - Sejbien tal-Linja: Ju?a tripwires jew linji virtwali li jikkaw?aw twissijiet meta o??ett jaqsamhom.
• Intru?joni ta?-?ona: Jiskopri jekk o??ett jid?ol jew jo?ro? minn ?ona definita minn qabel fil-qafas.

Dawn l-algoritmi jistg?u mbag?ad jikkaw?aw twissijiet reali g?all -Lura - Tmiemsistema jew tibg?at notifiki immedjati lill-persunal tas-sigurtà.

2. L-implimentazzjoni tal-algoritmu tat-tmiem

IlLura - TmiemSistema hija responsabbli g?all-irfig? tqil, l-immani??jar ta 'analiti?i tad-dejta kumplessa u l-?a?na ta' volumi kbar ta 'dejta tal-vidjow. Ja?dem billi jir?ievi flussi ta 'vidjow jew metadata minn quddiem - kameras tat-tarf u jwettaq anali?i avvanzata, ?afna drabi bl-u?u ta' tekniki ta 'tag?lim ta' l-AI u magni. Hawnhekk hawn tqassim tal -kompiti ewleninMwettqa minn Back - Algoritmi End:

a. Fluss tal-vidjow u trasmissjoni tad-dejta

• ?bir tad-dejta: Kameras jittrasmettu dejta tal-vidjow fuq wara - Tmiem jew permezz ta 'konnessjoni diretta tal-internet, netwerks ta' ?ona lokali (LANs), jew servizzi cloud.
• Kompressjoni: Biex tnaqqas l-u?u tal-wisa 'tal-frekwenza, il-flussi tal-vidjow spiss ji?u kkompressati bl-u?u ta' standards b?alH.264 or H.265, li tippreserva l-kwalità tal-vidjow waqt li timminimizza d-daqs tal-fajl.

b. Anali?i tal-vidjow u tag?lim fil-fond

• Sejbien ta 'O??etti: Id-dahar - tmiem ju?a mudelli ta 'tag?lim fil-fond b?alYolo, RASTER R - CNN, jewSSD(Detector Multibox Shot Uniku) g?al skoperta u klassifikazzjoni ta 'o??ett pre?i? ?afna. Dawn il-mudelli huma m?arr?a fuq settijiet ta ’dejta kbar biex jirrikonoxxu varjetà ta’ o??etti b?al nies, vetturi, annimali, e??.

• Rikonoxximent tal-wi??: G?al verifika jew sorveljanza tal-identità, jintu?aw algoritmi ta 'rikonoxximent tal-wi??, tipikament ibba?ati fuq mudelli ta' tag?lim fil-fond b?alFacenet or Deepface- Dawn il-mudelli jqabblu l-u?u? fil-filmati tal-vidjow ma 'database ta' individwi mag?rufa.

• Rikonoxximent tal-azzjoni: Minbarra l-iskoperta ta 'o??etti, it-tmiem ta' wara jista 'wkoll jikklassifika azzjonijiet jew im?ieba fil-video. Pere?empju, sejbien ta '?lied, movimenti suspettu?i, jew im?ieba o?ra definiti bl-u?uRNNs (netwerks newrali rikurrenti) or 3d CNNs.

• Klassifikazzjoni tal-Avvenimenti: Id-dahar - it-tmiem jikklassifika o??etti jew im?ieba misjuba f'avvenimenti sinifikanti (per e?empju, "persuna misjuba", "vettura pparkjata wisq", "folla li tifforma").

?. Tagging u Tiftix tal-Metadata

• Tikkettar: Kull qafas jew segment tal-vidjow huwa ttikkettat b'metadata rilevanti (per e?empju, ?in, post, o??etti identifikati, avvenimenti).
• Indi?jar: Id-dejta tal-vidjow u tal-avvenimenti huma indi?jati biex jippermettu tiftix effi?jenti. U?a teknolo?iji b?alElasticsearch, isir fa?li li tfittex permezz ta 'ammonti kbar ta' dejta tal-vidjow ibba?ata fuq tikketti jew metadata.

Pere?empju, tista 'tfittex "nies misjuba fi?-?ona ristretta mis-2 pm sat-3 pm."

d. Anali?i tal-Im?ieba u Sejbien tal-Anomalija

• Rikonoxximent tal-mudell: Bl-u?u ta 'mudelli ta' tag?lim tal-magni, is-sistema titg?allem minn ammonti kbar ta 'dejta storika liema m?ieba tipi?i huma f'ambjenti spe?ifi?i (per e?empju, ma??en, kantuniera tat-triq). Il-mudell imbag?ad bnadar devjazzjonijiet min-norma.

• Korrelazzjoni tal-avveniment: Lura - Sistemi finali jistg?u jikkorrelataw avvenimenti multipli jew flussi ta 'dejta (per e?empju, li tg?aqqadSejbien tal-movimentma 'rikonoxximent tal-wi??). Jekk tinstab attività mhux tas-soltu, is-sistema tista 'ti??enera twissijiet li jistg?u ji?u attivi.

• Long - Anali?i tat-Terminu: Ma?-?mien, is-sistema tista 'ssegwi x-xejriet u x-xejriet, li toffri kapa?itajiet ta' tbassir (per e?empju, tidentifika oqsma potenzjali ta 'serq, tbassir meta ?erti ?oni jistg?u jesperjenzaw ?ieda fl-attività).

e. Integrazzjoni tas-s?ab u skalabbiltà

• ?a?na tas-s?ab: Id-dejta tal-vidjow, spe?jalment g?olja - Definizzjoni tal-vidjow, tista 'tin?a?en fis-s?aba, li tippermetti ?a?na skalabbli ming?ajr ma tag?bija ?ejda infrastruttura lokali.

• Pro?essar tal-AI Cloud: Xi pro?essar isir fis-s?aba biex jie?u vanta?? minn ?ardwer qawwi (per e?empju, GPUs g?al kompiti ta 'tag?lim fil-fond). Is-s?aba tista 'tintu?a wkoll biex t?arre? mudelli fuq settijiet ta' dejta kbar.

3. Xenarji ta 'applikazzjoni

Bil-kapa?itajiet avvanzati ta 'quddiem - Tmiem u Lura - Tmiem l-algoritmi intelli?enti, sistemi ta' sorveljanza issa jintu?aw f'diversi applikazzjonijiet:

a. Sorveljanza urbana fi bliet intelli?enti

• Monitora?? tat-traffiku: Il-kameras jistg?u jimmonitorjaw il-fluss tat-traffiku, jiskopru in?identi, u jsegwu vetturi g?al ksur b?al velo?ità jew ?iri ta 'dwal ?omor.

• ?estjoni tal-folla: Kameras mg?ammra bl-g?add tal-g?add u l-algoritmi tal-anali?i tal-im?ieba jg?inu biex jimmani??jaw il-moviment tal-folla, u ji?guraw is-sigurtà fl-ispazji pubbli?i.

• Sigurtà Pubblika: Il-kameras jistg?u jindividwaw im?ieba mhux tas-soltu (per e?empju, ?lied jew tlajjar) u jav?aw immedjatament lill-awtoritajiet.

b. Sorveljanza bl-imnut g?all-prevenzjoni tas-serq u l-g?arfien tal-klijent

• Prevenzjoni tas-serq: L-algoritmi AI jindividwaw im?ieba suspettu?i b?al shoplifting jew mudelli mhux tas-soltu fil-movimenti tax-xerrej.

• Analytics tal-Klijent: Il-bejjieg?a bl-imnut jistg?u ju?aw kameras biex jintra??aw il-fluss tal-klijenti, janalizzaw kemm idumu l-klijenti f'sezzjonijiet partikolari, u jottimizzaw it-tqassim tal-ma??en ibba?ati fuq xejriet tat-traffiku.

?. Kura tas-sa??a u sigurtà fl-isptar

• Monitora?? tal-pazjent: Fl-isptarijiet, kameras ta 'sorveljanza intelli?enti jistg?u jimmonitorjaw il-movimenti tal-pazjenti biex jikxfu waqg?at, a??ess mhux awtorizzat g?al ?oni sensittivi, jew pazjenti f'diffikultà.

• Sigurtà tal-Persunal: Il-persunal tas-sigurtà jista 'jir?ievi twissijiet f'ka? ta' m?ieba aggressiva jew a??ess g?all-persunal mhux awtorizzat.

d. Protezzjoni kritika tal-infrastruttura

• G?oli - ?oni ta 'Sigurtà: Sistemi ta 'sorveljanza jipprote?u postijiet ta' valur g?oli b?al ?entri tad-dejta, impjanti tal-ener?ija, u bini tal-gvern, fejn l-algoritmi jintu?aw g?all-kontroll tal-a??ess, ir-rikonoxximent tal-wi??, u l-iskoperta tal-anomalija.

e. Sigurtà fid-Dar

• Sejbien ta 'intru?: Fis-sigurtà tad-dar, kameras b'rikonoxximent tal-wi?? u algoritmi ta 'tra??ar tal-moviment jistg?u jidentifikaw intru?i, sidien ta' djar ta 'twissija, u allarmi li jqanqlu.

• Prevenzjoni ta 'serq ta' pakkett: Il-kameras jistg?u jindividwaw attivitajiet suspettu?i relatati mas-serq tal-pakketti u jinnotifikaw lis-sidien tad-djar.

Konklu?joni

L-integrazzjoni ta 'Algoritmi Intelli?entifi?-?ew?Quddiem - TmiemuLura - Tmiemqed jirrevoluzzjona l-qasam ta 'sorveljanza- Mill-akkwist inizjali tad-dejta u l-iskoperta ta 'avvenimenti ba?i?i fil-livell tal-kamera g?al analiti?i avvanzati u tag?lim tal-magni fis-server - Side, dawn l-algoritmi jipprovdu soluzzjonijiet komprensivi g?al diversi industriji. Hekk kif l-AI u t-tag?lim tal-magni jkomplu jevolvu, dawn is-sistemi se jsiru sa?ansitra aktar b'sa??ithom, u joffru sigurtà mtejba, ?estjoni a?jar tar-ri?orsi, u kapa?itajiet ta 'tbassir li jistg?u jipprevjenu theddid potenzjali qabel ma jeskalaw.