Ngarecahna rékur hareup - tungtung sareng tonggong - tungtung algoritma calakan dina sistem pangawas

1. Pulo - Pendaksana lembur palaksanaan

Napayun - tungtungnaalgoritma beroperasi langsung dina unit kaméra, sering nyerepujuhan komputasiKamampuhan. Algoritma ieu tujuannangolah data sensor atah sacara lokal, sahingga ngirangan beban bandwidth sareng server ku ngalakukeun tugas awal dina tingkat kaméra. Hayu urang ngajalajah komponén utama:

a. Kaméra hardware sareng integrasi sensor

Kiamaan modern ngalebetkeun sababaraha jinis sensor:

• Sensor gambar (CMOS, CCD): Nyebut data visual (gambar sareng pidéo) dina kaayaan cahaya anu diarepkeun.
• Infraed (ir) sensor: Aktipkeun kaméra pikeun néwak pidéo dina lampu anu handap atanapi gelap lengkep.
• Sénsar sareng jero sensor: Ukur jarak sareng mendeteksi objék dina rohangan 3D, mangpaat pikeun ngabédakeun objék sareng latar di tempat pamandangan.
• Mikroponis: Sakapeung terpadu kanggo audio - Analisis dumasar.

Sensor ieu ngirimkeun data atah kana unit paméroh, dimana algoritma sigagambar pre - ngolahdilarapkeun.

b. Gambar pre - ngolah sareng pangurangan bising

Sateuacan nerapkeun analisa rumit,gambar pre - ngolahkritis pikeun ningkatkeun kualitas footage, utamina dina kaayaan lampu anu goréng atanapi lingkungan bising:

• Denoing Algoritms: Cabut bising sensor, biasana nganggo saringan sapertosBlur Gaussian or Non - Lokal hartosna Denoing.
• Kontras sareng imbulan: Algoritma sapertosEministrasi EmprectiveSaluyukeun kacaangan sareng kontras pikeun pisibilitas.
• Deteksi tepi: Deteksi tepi (e.g.,Operator sobel, Deteksi mancén) tiasa ngabantosan wates obyék anu ngartikeun, anu penting pikeun pelacak objék.

c. Deteksi gerak sareng serio latar

Deteksi gerakmangrupikeun tugas dasar anu dilakukeun ku payun - algoritma akhir. éta sering dumasar kana prinsip ngabandingkeun pigura sukses pikeun ngadeteksi objék anu gerak.

• Suburitas bumi: Téhnik Dimana algoritma ngalungkeun modél latar tukang listrik tina pigura ayeuna. Naon waé parobahan anu penting diblokir.
• Pigura béda: Pendekek pangbasa anu mana algoritma ngiringan bédana antara pigura berturut-turut, bajingan bajak anu aya perobahan anu kajantenan.
• Aliran optik: Metode anu langkung canggih anu nganalisis gerak intensitas piksel ngalangkungan pigura berturut-turut pikeun ngadeteksi gerak, sering dianggo ditéangSaringan kalmanpikeun nyukcruk.

d. Deteksi obyék sareng pelacak

Di payun - Tungtung, deteksi objék sareng pelacakan dilakukeun diulas sacara lokal pikeun ngaidentipikasi sareng ngabahas objék (E.g., jalma, Kendaraan). Téhnik utama ngalebetkeun:

• Yolo (anjeun ngan ukur katingal sakali): Kaayaan - - - algoritma seni anu tiasa ngadeteksi sababaraha objék dina nyata -. Yolo ngabagi gambar jadi kotak galatan sareng ngadédélakeun kotak pikeun unggal obyék di grid.
• Haar Cascade Classifer: Dipaké pikeun tugas deteksi anu saderhana, sapertos deteksi wajah, dumasar kana -
• Filter Kalman: Dianggo pikeunpelukuhObjék pindah di peuntas pigura. éta perkawinan kaayaan obyék (posisi, laju) sareng ngaramalkeun jabatan masa depan.

e. Deteksi anomaly sareng kajadian

Deteksi anomaly di payun - Engka biasana fokus pikeun ngaidentipikasi kajadian anu teu biasa dina feed video:

• Gerakan ngadadak: Pamariksa gerakan gancang atanapi teu kaduga, sapertos batur anu ngajalankeun atanapi formasi balaréa.
• Salib - deteksi garis: Nganggo Tripwires Maya atanapi Garis Anu Ngabantosan Gigger nalika hiji objék anu nyebrang aranjeunna.
• Intrusi daérah: Nyeték upami obyék asup atanapi kaluar daérah anu tos siap dina pigura.

Algoritma ieu teras tiasa memicu nyata - Waktos waktos pikeunbalik - tungtungsistem atanapi kirimkeun béwara langsung pikeun tanaga kaamanan.

2. Balik - Pendaksana lembaga Algoritma

Nabalik - tungtungSistem muntén pikeun ngalangkungan beurat, analisa data kompon sareng nyimpen kenok data video. Gawéna ku nampi aliran video atanapi métadata ti payun - kaméra tungtung sareng ngalaksanakeun analisa maju, sering nganggo analisa adi sareng mesin diajar. Ieu ngarobihTugas koncidipigawé ku tonggong - Tungtung Algoritma:

a. Aliran pidéo sareng data transmisi

• Kumpulan data: Kameras ngirimkeun data pidéo ka tukang - End kana sambungan internét langsung, Jaringan Lokal (Lans), atanapi jasa méga.
• Komprisi: Pikeun ngirangan panggunaan bandwidth, aliran video sering dikomprés nganggo standarH.264 or H.265, anu ngawula kualitas pidéo nalika ngaminimalkeun ukuran file.

b. Analisis video sareng pangajaran jero

• Deteksi obyék: Tukang - tungtung nganggo modél diajar jero sapertosKokrius, Langkung gancang - CNN, atanapiSSD(Detektor multibox multibox) pikeun deteksi obyék sareng klasifikasi. Modél-mode ieu dilatih dina dataset anu ageung pikeun ngilu obyék objék sapertos jalma, tukang kendaraan, sato, jsb.

• Pangakuan raray: Kanggo verifikasi idaleu atanapi panjagaan, algoritma ngahargaan, biasana dumasar kana model diajar jero sapertosRamen or Ngiringan. Modél ieu ngabandingkeun rupa dina klastik pidéo ka database individu anu disebat.

• Pangakuan aksi: Salian pikeun ngadeteksi objék, tonggong - Tungtungna ogé tiasa ngarobih tindakan atanapi paripolah dina video. Upamana, ngadeteksi gelut, gerak curiga, atanapi paripolah anu siap dianggoRnns (jaringan neural or 3D CNNS.

• Klasifikasi Acara: Balik deui - Tungtung Chollifies obyék anu dideteksi atanapi paripolah kana kajadian anu bermakna (E.G., "jalma anu dideteksi", "Cahaya ngabentuk").

c. Métadata tag sareng panyebaran

• Tin dulging: Unggal pigura atanapi partment video digambar sareng metadata anu relevan (E., Waktos, Lokasi, barang, acara, acara).
• Indéi: Jaringan video sareng data anu diantepkeun pikeun ngamungkinkeun pikeun milarian épéktip. Ngagunakeun téknologi sapertosElasticsearch, janten gampang milarian sajumlah data video dumasar kana tag atanapi metadata.

Salaku conto, anjeun tiasa milarian "jalma anu dideteksi di daérah anu terbatas ti 2 sonten."

d. Analisis kabiasaan sareng deteksi anomaly

• Pola pangakuan: Nganggo modél diajar Mesia, Sistem diajar tina jumlah anu ageung data anu ageung naon paripolah anu diet (e.G.. Modél éta teras disimpuhan tina norma.

• Korélasi kagiatan: Balik - Sistem Tungtung tiasa korélasi sababaraha acara atanapi data aliran (e.g., ngagabungdeteksi gerakjeungpangakuan raray). Upami kagiatan anu luar biasa anu dideteksi, sistem tiasa ngahasilkeun gerak aktivitas.

• Panjang - Analisis Term: Ough waktos, sistem ieu tiasa ngalacak tren sareng pola, ngalamar kamampuan prizedrive (e.g., ngiduh nalika zona tertentu tiasa ngalaman speran antarés).

e. Integrasi sareng skala

• Neundeun tatona: Data pidéo, hususna tinggi - pidio, tiasa disimpen dina méwas, ngamungkinkeun pikeun neundeun skala tanpa ngeureunkeun infrastruktur lokal.

• Pengolah AI: Sababaraha pamrosésan dilakukeun dina awan pikeun ngamangpaatkeun hardware anu kuat (e.g., GPUS pikeun tugas diajar anu jero). Awang ogé tiasa dianggo pikeun ngalatih modél dina datasets ageung.

3. Skenario aplikasi

Kalayan kamampuan langkah payun - Langsung sareng mundur - Algoritma calakan, sistem pangawasan, sistem pangawasan, Sistem pangawasan ieu ayeuna dianggo dina sagala rupa Aplikasi:

a. Responén Urban di kota pinter

• Monitoring lalu lintas: Kaméra tiasa ngawaskeun aliran lalu lintas, ngarékek kacilakaan, sareng lagu kendaraan kanggo pelanggaran sapertos merawat atanapi ngarobih lampu beureum.

• Manajemén réntar: Kaméra dilengkepan ku jalma-jalma nyababkeun algoritma paripolah

• Kasalametan umum: Kaméra tiasa mendorong paripolah anu teu biasa (E.g., gelut atanapi leitering) sareng otoritas waspada.

b. Pengawasan ritel pikeun pencegahan maling sareng wawasan customer

• Pencegahan maling: Ai algoritma ngadeteksi paripolah anu curiga sapertos shoplift atanapi pola anu biasa di gerak toko.

• Analytics Pelanggan: Pengecualeran tiasa nganggo kaméra pikeun ngaliwatan aliran pengadilan, nganalisis kumaha pelelel panjang anu sanés waé dina bagian khusus, teras optimal toko toko dumasar kana pola lalu lintas.

c. Kaamanan kasehatan sareng rumah sakit

• Ngawaskeun sabar: Di rumah sakit, kaméra kenalan calakan tiasa ngawenangkeun gerakan didamel pikeun ngadeteksi ragrag, aksés anu henteu sah pikeun daérah sénsitip, atanapi pasien dina marabahaya.

• Kasalametan staf: Penjual Kaamanan tiasa nampi waspada bisi kalakuan agrésif atanapi aksés staf anu henteu sah.

d. Panyalindungan infrastruktur kritis

• Luhur - daérah kaamanan: Sistem panjagaan Tinggi Rato - lokasi nilai sapertos pusat data, pepelakan listrik, dimana gedong kadurai, kamendidikan anomalne.

e. Kaamanan bumi

• Deteksi intruder: Dina kaamanan bumi, kaméra sareng pangakuan raray sareng algorithms gerak tiasa ngaidentipikasi intrudder, ngageter bumi, sareng pemicur bumi.

• Paket pangan: Konsias tiasa ngadeteksi kagiatan curiga hubunganana sareng bungkusan sareng ngabéjaan bumi.

Kacindekan

Integrasi naAlgoritma calakanbohpayun - tungtungnajeungbalik - tungtungrevolusi widangpanjagaan. Tina Iatan data awal sareng detékian kagiatan di tingkat kaméra pikeun nganalisa bahkan nganalip sareng pedaran di Server - Bagian ieu nyayogikeun solusi komprehensy pikeun sababaraha industri. Salaku pangajaran sareng mesin githing terus mekar, sistem ieu bakal langkung jangjal, nituhkeun ka kaamanan sumber, sareng manajemén pangabutuh ti mimiti aranjeunna ngaleungitkeun poténsial.