Old tomonning batafsil taqsimoti - Oxir va orqaga - Kuzatuv tizimlarida ongli algoritmlar

1. Front - tugatish algoritmini amalga oshirish

Buold - oxirialgoritmlar to'g'ridan-to'g'ri kamera blokida ishlaydi, ko'pincha foydalanishadiEDGE hisoblashImkoniyatlar. Ushbu algoritmlarMahalliy holda xom sensor ma'lumotlarini qayta ishlashVa kamera darajasida dastlabki topshiriqlarni bajarib, tarmoqli vazifalarni bajarish orqali tarmoqli va server yukini kamaytiradi. Asosiy tarkibiy qismlarni o'rganaylik:

a. Kamera uskunalari va sensor integratsiyasi

Zamonaviy kuzatuv kameralari bir nechta turdagi sensorlarni o'z ichiga oladi:

• Tasvir sensorlari (CMOS, CCD): Turli xil yoritish sharoitida vizual ma'lumotlarni (rasmlar va videolarni olish).
• Infraqizil (IR) sensorlari: Kamerani past yorug'likda yoki to'liq qorong'ilikda ushlashga imkon bering.
• Lidari va eng chuqur sensorlar: Voqeadagi narsalar va fonni ajratish uchun foydali bo'lgan masofani o'lchash va 3D bo'shliqni aniqlash.
• Mikrofonlar: Ba'zan audio - asoslangan tahlillarga kiritilgan.

Ushbu sensorlar xom ma'lumotlarni qayta ishlash moslamasiga yuboradilar, bu erda algoritmlar yoqadirasm oldidagi - qayta ishlashqo'llaniladi.

b. Rasm old - Qayta ishlash va shovqinni kamaytirish

Har qanday murakkab tahlilni qo'llashdan oldin,rasm oldidagi - qayta ishlashVideoning sifatini oshirish, ayniqsa yomon yoritish sharoitlari yoki shovqinli muhitda:

• Algoritmlar: Odatda filtrlardan foydalanib sensor shovqinini olib tashlangGaussian Blur or nomuvofiqlik mahalliy deganda mahalliy vosita.
• Kontrast va yorqinlikni sozlash: Yoqadigan algoritmlarAdaptiv gistogramma hisoblamasiKo'rish uchun yorqinlikni sozlang va kontrast.
• E'tiborni aniqlash: EDGE ni aniqlash (masalan,Sobel operatori, Kontakt chekka aniqlash) ob'ektlarni kuzatish uchun juda muhim bo'lgan ob'ekt chegarasini belgilashda yordam berishi mumkin.

v. Harakatni aniqlash va fon tarqalishi

Harakatni aniqlasholdingi asosiy vazifalardan biridir. So'nggi algoritmlar. Ko'pincha harakatlanuvchi ob'ektlarni aniqlash uchun izchil ramkalarni taqqoslash printsipiga asoslanadi.

• Fon tarqalishi: Algoritm amaldagi ramkadan mos yozuvlar modelini olib tashlaydigan usul. Har qanday muhim o'zgarish harakat sifatida bayroqlangan.
• Freymning turlicha: Algoritm ketma-ket ramkalar, fakultetlar o'rtasidagi farqni aniqlaydigan sodda yondoshuv.
• Optik oqim: Pikselning keskin intensivliklarini tezda aniqlash uchun pikselning intensiv harakatini tezda aniqlash uchun tez-tez ishlatiladigan harakatni aniqlash uchun yanada murakkab usulni tahlil qiladiKalman filtrlariKuzatuv uchun.

d. Ob'ektni aniqlash va kuzatish

Old tomonda - Ob'ektni aniqlash va kuzatuv ob'ektlarni aniqlash va ularni aniqlash uchun (masalan, odamlar, transport vositalari, hayvonlarni) aniqlash va kuzatib borish. Asosiy texnikaga quyidagilar kiradi:

• Yolo (siz faqat bir marta ko'rib chiqasiz): Davlat - ning - Art algoritm real - vaqtni aniqlay oladigan san'at algoritm. Yolo tasvirni panjara ichiga ajratadi va panjaradagi har bir ob'ekt uchun chegara qutilarini bashorat qiladi.
• Haar kaskad klassifikatorlari: Oddiy ob'ektni aniqlash vazifalari, oldingizga qarab, profilaktik klassifikatorlarga asoslanib, eng sodda tarzda aniqlash vazifalari.
• Kalman Filter: IshlatilgankuzatishFreymlar bo'ylab harakatlanuvchi ob'ektlar. U harakatlanuvchi ob'ektning holatini (lavozim, tezlik) baholaydi va uning kelajakdagi pozitsiyasini taxmin qiladi.

e. Anomaliyani aniqlash va voqea

Old tomonda anomaliyani aniqlash - O'lchamida View Video Ozuqadagi g'ayrioddiy hodisalarni aniqlashga qaratilgan:

• To'satdan harakat: Tez yoki oldindan aytib bo'lmaydigan harakatlarning aniqlanishi, masalan, yugurish yoki to'satdan olib tashlash.
• Xoch - liniyani aniqlash: Ob'ektni kesib o'tganida ogohlantirishlarni qo'zg'atadigan virtual sayohatlar yoki chiziqlarni ishlatadi.
• Hudud intilishlari: Agar ob'ekt ramka ichidagi oldindan belgilangan maydondan chiqsa, aniqlaydi.

Ushbu algoritmlar keyinchalik haqiqiylikni qo'zg'ashlari mumkin - Vaqt ogohlantirishlariOrqaga - tugayditizim yoki xavfsizlik xodimlariga bevosita bildirishnoma yuborish.

2. Orqaga - Algoritmni amalga oshirish

BuOrqaga - tugaydiTizim og'ir ko'tarish, murakkab ma'lumotlar analitikasi va katta video ma'lumotlarini saqlash uchun javobgardir. Bu videofilmlar yoki metadani olish orqali ishlaydi - Oxirgi kameralar va tez-tez AI va Mashinasozlik usullaridan foydalanib, ilg'or tahlilni amalga oshiradi. Mana, uning parchalanishiAsosiy vazifalarOrqaga bajarilgan - Oxirgi algoritmlar:

a. Video oqim va ma'lumotlarni uzatish

• Ma'lumotlar to'plami: Kameralar video ma'lumotlarni orqa tomonga o'tkazadi - To'g'ridan-to'g'ri Internetga ulanish (Lans) yoki bulutli xizmatlar orqali tugatish.
• Siqilish: O'rnatish qobiliyatini qisqartirish uchun, video oqimlari ko'pincha standartlardan foydalangan holda siqiladiH.264 or H.265, fayl hajmini minimallashtirishda video sifatini saqlab qoladi.

b. Videoni tahlil qilish va chuqur o'rganish

• Ob'ektni aniqlash: Orqaga - uchi kabi chuqur o'rganish modellaridan foydalanadiYolo, Tezroq r - CNNyokiSsd(Bir nechta o'q otish detektor) juda aniq ob'ektni aniqlash va tasniflash uchun. Ushbu modellar, odamlar, transport vositalari, hayvonlar va boshqalar kabi turli xil narsalarni tan olish uchun katta ma'lumotlar bazalarida o'qitiladi.

• Yuz tanitish: Shaxsiyatni tasdiqlash yoki nazorat qilish uchun, yuzni aniqlash algoritmlari odatda chuqur o'rganish modellariga asoslanganFokus or Chuqur. Ushbu modellar videofilmdagi yuzlarni taniqli shaxslarning ma'lumotlar bazasiga taqqoslaydi.

• Harakatni tan olish: Ob'ektlarni aniqlash bilan bir qatorda, orqa - oxiri video ichida harakatlarni yoki xatti-harakatlarni tasniflashi mumkin. Masalan, janglar, shubhali harakatlar yoki boshqa oldindan belgilangan xatti-harakatlarRnns (takroriy neyron tarmoqlari) or 3D CNNS.

• Tadbirni tasniflashOrqaga - Aniqlangan narsalar yoki xatti-harakatlarni mazmunli hodisalarga (masalan, "shaxs", "Avtomobilni juda uzoqqa tutdi", "olomon juda uzoq", "allaqachon paydo bo'lgan").

v. Metadata tegishi va qidiruvi

• Tegish: Har bir freym yoki video segmenti tegishli meadata (masalan, vaqt, joylashuv, aniqlangan ob'ektlar, hodisalar) bo'lgan.
• Indekslash: Video va voqea ma'lumotlari samarali qidirishni amalga oshirishga imkon beradi. Kabi texnologiyalardan foydalanishSerlastchilikTeglar yoki metadata-ga asoslangan juda ko'p video ma'lumotlarni qidirish oson bo'ladi.

Masalan, siz "cheklangan hududda soat 13.00 dan soat 17.00 gacha aniqlangan odamlar" ni qidirishingiz mumkin.

d. Xulqni tahlil qilish va anomaliyani aniqlash

• Naqshni aniqlash: Mashinani o'rganish modellaridan foydalangan holda, tipik xatti-harakatlar odatdagi xatti-harakatlar (masalan, do'kon, ko'cha burchagida) juda ko'p miqdordagi tarixiy ma'lumotlarni o'rganadi. Model, keyinchalik bayroqlar normadan og'ishlar.

• Tadbirlar korrelyatsiyasi: Orqaga - So'nggi tizimlar bir nechta tadbirlar yoki ma'lumotlar oqimlarini (masalan, birlashtirishi mumkin)Harakatni aniqlashbilanYuz tanitish). Agar noodatiy faoliyat aniqlansa, tizim ta'sirli ogohlantirishlarni keltirib chiqarishi mumkin.

• Uzoq - muddatli tahlilVaqt o'tishi bilan tizim tendentsiyalar va naqshlarni kuzatishi mumkin, bashorat qilishning potentsial kuchlarini (E.G. potentsial o'g'irlash joylarini aniqlash, ma'lum bir zonalar qachon faoliyatni boshdan kechirishi mumkin).

e. Bulut integratsiyasi va targ'ibot

• Bulutli saqlash: Video ma'lumotlari, ayniqsa yuqori - ta'rifi video, mahalliy infratuzilmani haddan tashqari oshirib yubormasdan qo'rqinchli holatni bulutda saqlash mumkin.

• Bulutli AI qayta ishlash: Ba'zi bir ishlov berish kuchli apparatdan foydalanish uchun bulutda amalga oshiriladi (masalan, Gpus, chuqur o'rganish vazifalari uchun Gpus Gpus). Shuningdek, bulutli ma'lumotlar katta ma'lumotlar to'plamlari bo'yicha modellarni tayyorlash uchun ham ishlatilishi mumkin.

3. Dastur stsenariylari

Old tomonda ilg'or imkoniyatlar bilan - Oxir va orqaga - O'chirish ongli algoritmlar, kuzatuv tizimlari endi turli xil dasturlarda qo'llaniladi:

a. Smart shaharlarda shahar kuzatuvi

• Trafik monitoringi: Kameralar harakatlanish oqimini kuzatishi, baxtsiz hodisalarni aniqlaydi va transport vositalarini tezlashtirish yoki yugurish kabi buzilishlar uchun transport vositalarini kuzatib boradi.

• Olomon menejmenti: Odamlar hisoblash va xatti-harakatlarni tahlil qilish algoritmlari bilan jihozlangan kameralar jamoat joylarida xavfsizlikni ta'minlashga yordam beradi.

• Jamoat xavfsizligi: Kameralar g'ayrioddiy xatti-harakatlarni (masalan, jang yoki arzonlashishni) aniqlashi va darhol ogohlantirishni aniqlaydi.

b. O'g'irlik va mijozlarni tushunish uchun chakana nazorat

• O'g'irlik oldini olish: AI algoritmlari Shopper harakatlarida do'kongatsiya yoki g'ayrioddiy naqshlar singari shubhali xatti-harakatlarni aniqlaydilar.

• Mijozlar tahlillari: Xaridor oqimini kuzatish uchun chakana sotuvchilar kameralardan foydalanishlari mumkin, mijozlar ma'lum bir qismlarga sarflanadi va transport vositalarida do'konlar tartibini optimallashtirishadi.

v. Sog'liqni saqlash va kasalxona xavfsizlik

• Bemor monitoringi: Kasalxonalarda, ongli kuzatuv kameralari kamchiliklarni aniqlash, sezgir joylarga ruxsatsiz joylarni yoki xafagarchilikda bemorlarga bemor harakatlarini kuzatishi mumkin.

• Xodimlar xavfsizligi: Xavfsizlik xodimlari tajovuzkor xatti-harakatlar yoki ruxsatsiz xodimlar kirishi uchun ogohlantirishlarni olishlari mumkin.

d. Infratuzilmani himoya qilish

• Yuqori - xavfsizlik sohalari: Nazarlik tizimlari yuqori - ma'lumotlar markazlari, elektr stantsiyalari va hukumat binolari kabi qiymatlar, masalan, algoritmlar kirish nazorati, yuz tanqisligi va anomaliyani aniqlash uchun ishlatiladi.

e. Uy xavfsizligi

• Tajovuzkor aniqlash: Uy xavfsizligida yuzlarni tan olish va harakatni kuzatish algoritmlari tajovuzkorlarni aniqlay oladi, ogohlantirishlar va signallarni qo'zg'atadi.

• Paketni o'g'irlashning oldini olish: Kameralar paket egalarini o'g'irlash va uy egalariga xabar berish bilan bog'liq shubhali faoliyatni aniqlaydi.

Xulosa

IntegratsiyaAqlli algoritmlarikkalasiga hamold - oxirivaOrqaga - tugaydimaydonni inqilobsizkuzatuv. Serverda yangilangan analitikalar va mashinada o'qish uchun boshlang'ich ma'lumotlar olish va kamera darajasida dastlabki tadbirdan boshlab har xil tarmoqlar uchun keng qamrovli echimlarni taqdim etadi. AI va Mashinada o'qitish davom etmoqda, bu tizimlar yanada kuchliroq bo'lib, yaxshilangan xavfsizlikni, resurslarni yaxshilashni taklif qiladi va kuchayib ketishidan oldin mumkin bo'lgan tahdidlarning oldini olish uchun mumkin bo'lgan tahdidlarning oldini olish uchun bashorat qiladigan imkoniyatlarni keltirib chiqaradi.