?n ve Arka ?nden Detayl? Ar?za - G?zetim Sistemlerinde Son Ak?ll? Algoritmalar

1. ?n - End algoritma uygulamas?

.?n - sonAlgoritmalar do?rudan kamera ünitesi i?inde ?al???r, genellikle kald?ra?kenar hesaplamayetenekler. Bu algoritmalarHam sens?r verilerini yerel olarak i?leyinb?ylece kamera seviyesinde ?n g?revleri ger?ekle?tirerek bant geni?li?ini ve sunucu yükünü azalt?n. Ana bile?enleri ke?fedelim:

A. Kamera donan?m? ve sens?r entegrasyonu

Modern g?zetim kameralar? birden fazla sens?r türü i?erir:

• G?rüntü Sens?rleri (CMOS, CCD): Farkl? ayd?nlatma ko?ullar? alt?nda g?rsel verileri (resimler ve videolar) yakalay?n.
• K?z?l?tesi (IR) sens?rler: Kameran?n videoyu dü?ük ???kta veya tam karanl?kta ?ekmesini sa?lay?n.
• LIDAR ve Derinlik Sens?rleri: Bir sahnede nesneler ve arka plan aras?nda ayr?m yapmak i?in yararl? olan 3D bo?luktaki mesafeleri ?l?ün ve nesneleri alg?lay?n.
• Mikrofonlar: Bazen ses i?in entegre -

Bu sens?rler, algoritmalar?nResim ?ncesi - ??lemeuygulan?r.

B. Resim Pre - ??leme ve Gürültü Azaltma

Herhangi bir karma??k analiz uygulamadan ?nce,Resim ?ncesi - ??leme?zellikle zay?f ayd?nlatma ko?ullar? veya gürültülü ortamlar alt?nda g?rüntülerin kalitesini art?rmak i?in kritik ?neme sahiptir:

• Algoritmalar: Tipik olarak filtreleri kullanarak sens?r gürültüsünü kald?r?nGauss bulan?kl??? or Olmayan - Yerel anlam?na gelir.
• Kontrast ve parlakl?k ayar?: Algoritmalar gibiUyarlanabilir histogram e?itlemeG?rünürlü?ü art?rmak i?in parlakl??? ve kontrast? ayarlay?n.
• Kenar tespiti: Kenar alg?lama (?r.,Sobel operat?rü, Canny Edge Tespit) nesne izleme i?in ?ok ?nemli olan nesne s?n?rlar?n?n tan?mlanmas?na yard?mc? olabilir.

C. Hareket alg?lama ve arka plan ??karma

Hareket alg?lama?n algoritmalar taraf?ndan ger?ekle?tirilen temel g?revlerden biridir. Genellikle hareketli nesneleri tespit etmek i?in ard???k ?er?eveleri kar??la?t?rma ilkesine dayan?r.

• Arka plan ??karma: Algoritman?n ge?erli ?er?eveden bir referans arka plan modelini ??kard??? bir teknik. Herhangi bir ?nemli de?i?iklik hareket olarak i?aretlenir.
• ?er?eve Farkl?l?k: Algoritman?n ard???k ?er?eveler aras?ndaki fark? hesaplad??? daha basit bir yakla??m, de?i?ikliklerin meydana geldi?i i?aretleme b?lgeleri.
• Optik ak??: Genellikle birlikte kullan?lan hareketi tespit etmek i?in piksel yo?unluklar?n?n ard???k ?er?eveler aras?ndaki hareketini analiz eden daha sofistike bir y?ntemKalman Filtreleriizleme i?in.

D. Nesne alg?lama ve izleme

?nde - Sonunda, nesne alg?lama ve izleme, nesneleri tan?mlamak ve izlemek i?in yerel olarak yap?l?r (?rne?in, insanlar, ara?lar, hayvanlar). Ana teknikler ?unlar? i?erir:

• Yolo (sadece bir kez bak?yorsun): - - Art algoritmas? - Yolo g?rüntüyü bir ?zgaraya ay?r?r ve ?zgaradaki her nesne i?in s?n?rlay?c? kutular? tahmin eder.
• Haar Cascade s?n?fland?r?c?lar?: ?nceden e?itimli s?n?fland?r?c?lara dayanan yüz alg?lama gibi daha basit nesne alg?lama g?revleri i?in kullan?l?r.
• Kalman Filtresi: ??in kullan?l?rizlemeNesneleri ?er?eveler aras?nda hareket ettirme. Hareketli bir nesnenin (konum, h?z) durumunu tahmin eder ve gelecekteki konumunu tahmin eder.

e. Anomali tespiti ve olay tetikleyicileri

?n taraftaki anomali tespiti - End tipik olarak video ak???ndaki ola?and??? olaylar? tan?mlamaya odaklan?r:

• Ani hareket: ?al??an biri veya ani kalabal?k olu?umu gibi h?zl? veya ?ng?rülemeyen hareketlerin tespiti.
• ?apraz - ?izgi Tespiti: Bir nesne ge?ti?inde uyar?lar? tetikleyen sanal tripwires veya ?izgiler kullan?r.
• Alana müdahale: Bir nesnenin ?er?eve i?inde ?nceden tan?mlanm?? bir alana girip girmedi?ini tespit eder.

Bu algoritmalar daha sonra ger?ek -Geri - SonSistem veya güvenlik personeline acil bildirimler g?nderin.

2. Geri - Son Algoritma Uygulamas?

.Geri - SonSistem, a??r kald?rma, karma??k veri analiti?inin i?lenmesinden ve büyük miktarlarda video verilerinin depolanmas?ndan sorumludur. ?n - u? kameralardan video ak??? veya meta veriler alarak ?al???r ve genellikle AI ve makine ??renme teknikleri kullanarak geli?mi? analiz yapar. ??te bir d?kümAnahtar G?revlerS?rtla ger?ekle?tirildi - Son algoritmalar:

A. Video ak??? ve veri iletimi

• Veri toplama: Kameralar video verilerini arkaya iletir - Do?rudan ?nternet ba?lant?s?, yerel alan a?lar? (LAN'lar) veya bulut hizmetleri arac?l???yla biter.
• S?k??t?rma: Bant geni?li?i kullan?m?n? azaltmak i?in, video ak??lar? genellikle standartlar kullan?larak s?k??t?r?l?rH.264 or H.265, dosya boyutunu en aza indirirken video kalitesini korur.

B. Video analizi ve derin ??renme

• Nesne alg?lama: Arka - son gibi derin ??renme modelleri kullan?rYolo, Daha h?zl? R - CNN, veyaSSD(Tek ?ekim Multiboks Dedekt?rü) Olduk?a do?ru nesne alg?lama ve s?n?fland?rma i?in. Bu modeller, insanlar, ara?lar, hayvanlar vb. Gibi ?e?itli nesneleri tan?mak i?in büyük veri kümeleri üzerinde e?itilmi?tir.

• Yüz tan?ma: Kimlik do?rulamas? veya g?zetim i?in, tipik olarak derin ??renme modellerine dayanan yüz tan?ma algoritmalar? kullan?l?r.Yüzen or Derin yüz. Bu modeller, video g?rüntülerindeki yüzleri bilinen bireylerin veritaban? ile kar??la?t?r?r.

• Eylem tan?ma: Nesneleri alg?lamaya ek olarak, arka - son, videodaki eylemleri veya davran??lar? da s?n?fland?rabilir. ?rne?in, kavgalar?n, ?üpheli hareketlerin veya ?nceden tan?mlanm?? di?er davran??lar?n tespit edilmesiRNNS (tekrarlayan sinir a?lar?) or 3D CNNS.

• Olay s?n?fland?rmas?: Geri - Son, alg?lanan nesneleri veya davran??lar? anlaml? olaylara s?n?fland?r?r (?rne?in, "ki?i tespit edildi", "?ok uzun süre park edilmi? ara?", "kalabal?k olu?an").

C. Meta Veri Etiketleme ve Arama edilebilirlik

• Etiketleme: Her kare veya video segmenti ilgili meta verilerle (?rne?in, zaman, konum, tan?mlanm?? nesneler, olaylar) etiketlenir.
• ?ndeksleme: Video ve olay verileri, verimli aramaya izin vermek i?in dizine eklenir. Gibi teknolojileri kullanmakElasticsearch, etiketlere veya meta verilere dayal? ?ok miktarda video verisinde arama yapmak kolayla??r.

?rne?in, "k?s?tl? alanda tespit edilen ki?iler 14: 00-16: 00 aras?nda" arayabilirsiniz.

D. Davran?? analizi ve anomali tespiti

• Kal?p tan?ma: Makine ??renimi modellerini kullanarak, sistem büyük miktarlarda tarihsel verilerden belirli ortamlarda (?rne?in, bir ma?aza, bir sokak k??esi) ne oldu?unu ??renir. Model daha sonra normdan sapmalar? i?aretler.

• Olay korelasyonu: Geri - Son sistemler birden fazla olay veya veri ak???n? ili?kilendirebilir (?rne?in, birle?tirmehareket alg?lamaileyüz tan?ma). Ola?and??? faaliyet alg?lan?rsa, sistem eyleme ge?irilebilir uyar?lar olu?turabilir.

• Uzun - terim analizi: Zamanla, sistem e?ilimleri ve desenleri izleyebilir, ?ng?rücü yetenekler sunabilir (?rne?in, h?rs?zl?k potansiyel alanlar?n? belirleme, belirli b?lgelerin aktivitede bir art?? ya?ayabilece?ini tahmin eder).

e. Bulut entegrasyonu ve ?l?eklenebilirlik

• Bulut depolama: Video verileri, ?zellikle yüksek - tan?m videosu, yerel altyap?y? a??r? yüklemeden ?l?eklenebilir depolamaya izin vererek bulutta saklanabilir.

• Bulut AI i?leme: Gü?lü donan?mlardan yararlanmak i?in bulutta baz? i?lemler yap?l?r (?rne?in, derin ??renme g?revleri i?in GPU). Bulut, büyük veri kümelerinde modelleri e?itmek i?in de kullan?labilir.

3. Uygulama senaryolar?

?n - Son ve Arka - Son Ak?ll? Algoritmalar?n Geli?mi? Yetenekleri ile g?zetim sistemleri art?k ?e?itli uygulamalarda kullan?lmaktad?r:

A. Ak?ll? ?ehirlerde kentsel g?zetim

• Trafik izleme: Kameralar trafik ak???n? izleyebilir, kazalar? tespit edebilir ve k?rm?z? ???klar? h?zland?rma veya ?al??t?ran ihlaller i?in ara?lar? izleyebilir.

• Kalabal?k y?netimi: Kameralar Say?s? ve Davran?? Analizi Algoritmalar? ile donat?lm??, kamusal alanlarda güvenlik sa?layarak kalabal?k hareketini y?netmeye yard?mc? olur.

• Kamu güvenli?i: Kameralar ola?and??? davran??? (?r. D?vü? veya loitering) tespit edebilir ve yetkilileri hemen uyarabilir.

B. H?rs?zl???n ?nlenmesi ve mü?teri bilgileri i?in perakende g?zetim

• H?rs?zl??? ?nleme: AI algoritmalar?, al??veri? hareketlerinde h?rs?zl?k veya ola?and??? kal?plar gibi ?üpheli davran??lar? tespit eder.

• Mü?teri Analizi: Perakendeciler, mü?teri ak???n? izlemek, mü?terilerin belirli b?lümlerde ne kadar zaman harcad???n? analiz etmek ve trafik modellerine g?re ma?aza düzenlerini optimize etmek i?in kameralar? kullanabilir.

C. Sa?l?k ve Hastane Güvenli?i

• Hasta ?zleme: Hastanelerde, Ak?ll? G?zetim Kameralar? dü?meleri, hassas alanlara yetkisiz eri?im veya s?k?nt?daki hastalar? tespit etmek i?in hasta hareketlerini izleyebilir.

• Personel Güvenli?i: Güvenlik personeli agresif davran?? veya yetkisiz personel eri?imi durumunda uyar?lar alabilir.

D. Kritik altyap? korumas?

• Yüksek - Güvenlik Alanlar?: G?zetim sistemleri, eri?im kontrolü, yüz tan?ma ve anomali tespiti i?in algoritmalar?n kullan?ld??? yüksek - veri merkezleri, enerji santralleri ve hükümet binalar? gibi de?er yerlerini korur.

e. Ev güvenli?i

• Davetsiz misafir tespiti: Ev güvenli?inde, yüz tan?ma ve hareket izleme algoritmalar?na sahip kameralar davetsiz misafirleri, uyar? ev sahiplerini ve tetikleyici alarmlar? tan?mlayabilir.

• Paket h?rs?zl??? ?nleme: Kameralar, paket h?rs?zl??? ile ilgili ?üpheli faaliyetleri tespit edebilir ve ev sahiplerini bilgilendirebilir.

??züm

Entegrasyonuak?ll? algoritmalarher ikisinde de?n - sonVeGeri - Sonalan?nda devrim yarat?yorg?zetim. ?lk veri toplama ve kamera seviyesindeki temel olay alg?lamas?ndan sunucudaki geli?mi? analizlere ve makine ??renmesine kadar - tarafta, bu algoritmalar ?e?itli endüstriler i?in kapsaml? ??zümler sunar. Yapay zeka ve makine ??renimi geli?meye devam ettik?e, bu sistemler daha da gü?lü hale gelecek, geli?mi? güvenlik, daha iyi kaynak y?netimi ve potansiyel tehditleri yükselmeden ?nce ?nleyebilecek ?ng?rücü yetenekler sunar.