Подробный разрыв фронта - Конец и сзади - Конец интеллектуальных алгоритмов в системах наблюдения

1. Фронт - Реализация алгоритма конечного алгоритма

АФронт - КонецАлгоритмы работают непосредственно внутри камеры, часто используяКрайные вычислениявозможности. Эти алгоритмы направлены наобрабатывать необработанные данные датчика локально, тем самым уменьшая пропускную способность и загрузку сервера, выполняя предварительные задачи на уровне камеры. Давайте рассмотрим основные компоненты:

а Аппаратное обеспечение камеры и интеграция датчика

Современные камеры наблюдения включают несколько типов датчиков:

• Датчики изображения (CMOS, CCD): Получите визуальные данные (изображения и видео) в различных условиях освещения.
• Инфракрасные (ИК) датчики: Включите камеру снимать видео при слабом освещении или полной темноте.
• Датчики лидара и глубины: Измерьте расстояния и обнаруживайте объекты в трехмерном пространстве, полезные для различения объектов и фона в сцене.
• Микрофоны: Иногда интегрируется для аудио - Аналитика на основе.

Эти датчики отправляют необработанные данные в обработку, где такие алгоритмы, какизображение до - обработкаприменяются.

беременный Изображение до - обработка и снижение шума

Перед применением какого -либо сложного анализа,изображение до - обработкаимеет решающее значение для повышения качества отснятых материалов, особенно в плохих условиях освещения или шумной среды:

• Разоблачение алгоритмов: Удалить шум датчика, обычно используя такие фильтры, какГауссовый размытие or Не - Местные средства для денирования.
• Регулировка контраста и яркости: Алгоритмы, какАдаптивная выравнивание гистограммыРегулировать яркость и контрастировать, чтобы повысить видимость.
• Обнаружение края: Обнаружение преимущества (например,,Оператор Sobel, Обнаружение хитрый край) может помочь определить границы объектов, что имеет решающее значение для отслеживания объектов.

в Обнаружение движения и вычитание фона

Обнаружение движенияявляется одной из фундаментальных задач, выполняемых передовыми алгоритмами. Он часто основан на принципе сравнения последовательных кадров для обнаружения движущихся объектов.

• Вычитание фона: Техника, где алгоритм вычитает контрольную фоновую модель из текущего кадра. Любые существенные изменения отмечены как движение.
• Рамка различия: Более простой подход, в котором алгоритм вычисляет разницу между последовательными кадрами, помечающими области, где произошли изменения.
• Оптический поток: Более сложный метод, который анализирует движение интенсивности пикселей в последовательных кадрах для обнаружения движения, часто используемых в сочетании сКалман фильтрыдля отслеживания.

дюймовый Обнаружение и отслеживание объекта

На передней части - обнаружение объекта и отслеживание выполняются локально для идентификации и отслеживания объектов (например, люди, транспортные средства, животные). Основные методы включают:

• Йоло (ты выглядишь только один раз): Государство - из - Алгоритм искусства, который может обнаружить несколько объектов в реальном времени - Йоло делит изображение на сетку и предсказывает ограничивающие ящики для каждого объекта в сетке.
• Каскадные классификаторы HAAR: Используется для более простых задач обнаружения объектов, таких как обнаружение лица, на основе предварительных классификаторов.
• Калман фильтр: Используется дляотслеживаниеПеремещающиеся объекты в рамках. Он оценивает состояние движущегося объекта (положение, скорость) и предсказывает его будущее положение.

эн. Триггеры обнаружения и события аномалий

Обнаружение аномалий на передней части - Конец обычно фокусируется на выявлении необычных событий в видеопроводе:

• Внезапное движение: Обнаружение быстрых или непредсказуемых движений, таких как кто -то бежит или внезапная формирование толпы.
• Крест - Обнаружение линии: Использует виртуальные тройники или линии, которые запускают оповещения, когда их пересекает объект.
• Вторжение в площадь: Обнаруживает, входит ли объект или выходит из предопределенной области внутри кадра.

Эти алгоритмы могут затем вызвать реальные - Время оповещения оназад - конецсистема или отправить немедленные уведомления сотруднику безопасности.

2. Back - end Algorithm реализация

Аназад - конецСистема отвечает за тяжелое подъем, обработка сложной аналитики данных и хранение больших объемов видеоданных. Он работает, получая видеопотоки или метаданные с передней части - конечных камер и выполняет расширенный анализ, часто используя методы ИИ и машинного обучения. Вот разрушениеключевые задачивыполняется спиной - Алгоритмы конечных:

а Видеопоток и передача данных

• Сбор данных: Камеры передают видеоданные на задний план - Конец либо через прямое подключение к Интернету, локальные сети (LAN) или облачные сервисы.
• Сжатие: Чтобы уменьшить использование полосы пропускания, видеопотоки часто сжимаются с помощью стандартов, таких какH.264 or H.265, которые сохраняют качество видео при минимизации размера файлов.

беременный Видео -анализ и глубокое обучение

• Обнаружение объекта: Back - End использует модели глубокого обучения, такие какЙоло, Быстрее r - cnn, илиSSD(Одиночный детектор с мультипокс) для высокого точного обнаружения объектов и классификации. Эти модели обучаются на больших наборах данных для распознавания различных объектов, таких как люди, транспортные средства, животные и т. Д.

• Распознавание лица: Для проверки идентификации или наблюдения используются алгоритмы распознавания лиц, обычно на основе таких моделей глубокого обучения, какФасенет or ГлубокийПолем Эти модели сравнивают лица в видеозаписи с базой данных известных людей.

• Признание действий: В дополнение к обнаружению объектов, задняя часть - Конец также может классифицировать действия или поведение в видео. Например, обнаружение боев, подозрительных движений или других предопределенных поведений с использованиемRNNS (повторяющиеся нейронные сети) or 3D CNNS.

• Классификация событий: Back - End классифицирует обнаруженные объекты или поведение на значимые события (например, ?обнаруженный человек?, ?транспортное средство, припаркованное слишком долго?, ?Формирование толпы?).

в Метаданное теги и поиск

• Метка: Каждый фрейм или видео -сегмент помечен соответствующими метаданными (например, время, местоположение, идентифицированные объекты, события).
• Индексация: Данные видео и события индексируются для обеспечения эффективного поиска. Используя технологии, какElasticsearch, становится легко искать в огромных объемах видеодантеров на основе тегов или метаданных.

Например, вы можете искать ?людей, обнаруженных в ограниченной зоне с 14:00 до 15:00?.

дюймовый Анализ поведения и обнаружение аномалий

• Распознавание образца: Используя модели машинного обучения, система учится на большом количестве исторических данных, какое типичное поведение находится в определенных условиях (например, магазин, угол улицы). Затем модель отмечает отклонения от нормы.

• Корреляция события: Назад - конечные системы могут коррелировать несколько событий или потоков данных (например, объединениеобнаружение движениясраспознавание лица) Если обнаружена необычная деятельность, система может генерировать действенные оповещения.

• Длинный - Анализ термина: Со временем система может отслеживать тенденции и модели, предлагая прогнозирующие возможности (например, определение потенциальных областей кражи, прогнозируя, когда определенные зоны могут испытывать всплеск активности).

эн. Облачная интеграция и масштабируемость

• Облачное хранилище: Видеоданы, особенно высоко -

• Облачная обработка ИИ: Некоторая обработка проводится в облаке, чтобы воспользоваться мощным оборудованием (например, графические процессоры для задач глубокого обучения). Облако также можно использовать для обучения моделей на больших наборах данных.

3. Сценарии приложения

С расширенными возможностями фронта - Конец и назад - Конец интеллектуальных алгоритмов системы наблюдения теперь используются в различных приложениях:

а Городское наблюдение в умных городах

• Мониторинг трафика: Камеры могут отслеживать поток трафика, обнаруживать несчастные случаи и отслеживать транспортные средства для таких нарушений, как ускорение или запуск красных огней.

• Управление толпой: Камеры, оснащенные алгоритмами подсчета и анализа поведения, помогают управлять движением толпы, обеспечивая безопасность в общественных местах.

• Общественная безопасность: Камеры могут обнаружить необычное поведение (например, борьба или смещение) и немедленно предупредить власти.

беременный Розничный наблюдение за профилактикой кражи и пониманием клиентов

• Профилактика кражи: Алгоритмы ИИ выявляют подозрительное поведение, такое как кража в магазине или необычные модели в движениях покупателей.

• Аналитика клиентов: Розничные продавцы могут использовать камеры для отслеживания потока клиентов, анализа того, как долго клиенты тратят в определенных разделах, и оптимизировать макеты магазинов на основе моделей трафика.

в Здравоохранение и больница безопасности

• Мониторинг пациентов: В больницах интеллектуальные камеры наблюдения могут отслеживать движения пациентов для обнаружения падений, несанкционированного доступа к чувствительным областям или пациентов с дистрессом.

• Безопасность персонала: Персонал безопасности может получать оповещения в случае агрессивного поведения или несанкционированного доступа персонала.

дюймовый Критическая защита инфраструктуры

• Высокий - зоны безопасности: Системы наблюдения защищают высокие местоположения, такие как центры обработки данных, электростанции и правительственные здания, где алгоритмы используются для контроля доступа, распознавания лица и обнаружения аномалий.

эн. Домашняя безопасность

• Обнаружение злоумышленников: В домашней безопасности, камеры с алгоритмами распознавания лиц и отслеживания движений могут идентифицировать злоумышленников, предупреждающих домовладельцев и запускать сигналы тревоги.

• Профилактика кражи упаковки: Камеры могут обнаруживать подозрительные мероприятия, связанные с кражей упаковки и уведомлять домовладельцев.

Заключение

Интеграцияинтеллектуальные алгоритмыв обоихФронт - Конециназад - конецреволюционизирует областьнаблюдениеПолем От первоначального сбора данных и базового обнаружения событий на уровне камеры до расширенной аналитики и машинного обучения на сервере - Эти алгоритмы предоставляют комплексные решения для различных отраслей. По мере того, как ИИ и машинное обучение продолжают развиваться, эти системы станут еще более мощными, предлагая повышенную безопасность, лучшее управление ресурсами и прогнозирующие возможности, которые могут предотвратить потенциальные угрозы, прежде чем они обострятся.