前後的詳細(xì)分解-端-終端智能算法在監(jiān)視系統(tǒng)中

1。前-結(jié)束算法實(shí)現(xiàn)

這前-結(jié)束算法直接在相機(jī)單元內(nèi)運(yùn)行，通常利用邊緣計(jì)算功能。這些算法旨在本地處理原始傳感器數(shù)據(jù)，從而通過(guò)在相機(jī)級(jí)別執(zhí)行初步任務(wù)來(lái)減少帶寬和服務(wù)器負(fù)載。讓我們探索主要組成部分：

一個(gè)。相機(jī)硬件和傳感器集成

現(xiàn)代監(jiān)視攝像機(jī)包含多種類型的傳感器：

• 圖像傳感器（CMOS，CCD）：在不同的照明條件下捕獲視覺數(shù)據(jù)（圖像和視頻）。
• 紅外（IR）傳感器：使相機(jī)能夠在弱光或完整的黑暗中捕獲視頻。
• 激光鏡頭傳感器：測(cè)量距離和檢測(cè)3D空間中的對(duì)象，可用於區(qū)分場(chǎng)景中的對(duì)象和背景。
• 麥克風(fēng)：有時(shí)集成為基於音頻的分析。

這些傳感器將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到處理單元，算法像圖像預(yù)-處理應(yīng)用。

b。圖像預(yù)-處理和降噪

在應(yīng)用任何復(fù)雜分析之前，圖像預(yù)-處理對(duì)於提高鏡頭的質(zhì)量至關(guān)重要，尤其是在較差的照明條件或嘈雜的環(huán)境下：

• 剝奪算法：刪除傳感器噪聲，通常使用過(guò)濾器高斯模糊 or 非本地意味著denoing.
• 對(duì)比度和亮度調(diào)整：類似的算法自適應(yīng)直方圖均衡調(diào)整亮度和對(duì)比度以提高可見度。
• 邊緣檢測(cè)：邊緣檢測(cè)（例如，SOBEL操作員, Canny Edge檢測(cè)）可以幫助定義對(duì)象邊界，這對(duì)於對(duì)象跟蹤至關(guān)重要。

c。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和背景減法

運(yùn)動(dòng)檢測(cè)是前-結(jié)束算法執(zhí)行的基本任務(wù)之一。它通?；侗容^連續(xù)幀以檢測(cè)移動(dòng)對(duì)象的原理。

• 背景減法：一種算法從當(dāng)前幀中減去參考背景模型的技術(shù)。任何重大變化都被標(biāo)記為運(yùn)動(dòng)。
• 框架差異：一種更簡(jiǎn)單的方法，即算法計(jì)算連續(xù)幀之間的差異，標(biāo)記發(fā)生變化的區(qū)域。
• 光流：一種更複雜的方法，可以分析連續(xù)幀跨連續(xù)幀的像素強(qiáng)度的運(yùn)動(dòng)，以檢測(cè)運(yùn)動(dòng)，通常與卡爾曼過(guò)濾器用於跟蹤。

d。對(duì)象檢測(cè)和跟蹤

在正面-端，當(dāng)?shù)剡M(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和跟蹤以識(shí)別和跟蹤對(duì)象（例如，人，車輛，動(dòng)物）。主要技術(shù)包括：

• Yolo（您只看一次）：- - - ART算法的狀態(tài)-可以在實(shí)際-時(shí)間內(nèi)檢測(cè)多個(gè)對(duì)象。 Yolo將圖像分為網(wǎng)格，並預(yù)測(cè)網(wǎng)格中每個(gè)對(duì)象的邊界框。
• HAAR級(jí)聯(lián)分類器：用於基於訓(xùn)練的分類器，用於簡(jiǎn)單的對(duì)象檢測(cè)任務(wù)，例如面部檢測(cè)。
• 卡爾曼過(guò)濾器：用於追蹤跨幀移動(dòng)對(duì)象。它估計(jì)移動(dòng)對(duì)象（位置，速度）的狀態(tài)，並預(yù)測(cè)其未來(lái)位置。

e。異常檢測(cè)和事件觸發(fā)器

前端-端的異常檢測(cè)通常專注於識(shí)別視頻供稿中的異常事件：

• 突然移動(dòng)：檢測(cè)快速或不可預(yù)測(cè)的動(dòng)作，例如某人跑步或突然的人群形成。
• 交叉-線檢測(cè)：使用對(duì)象越過(guò)它們時(shí)觸發(fā)警報(bào)的虛擬TripWires或線路。
• 區(qū)域入侵：檢測(cè)對(duì)像是否進(jìn)入或退出框架內(nèi)的預(yù)定義區(qū)域。

這些算法然後可以觸發(fā)真實(shí)的時(shí)間-時(shí)間警報(bào)返回-結(jié)束系統(tǒng)或向安全人員發(fā)送即時(shí)通知。

2。返回-結(jié)束算法實(shí)現(xiàn)

這返回-結(jié)束系統(tǒng)負(fù)責(zé)繁重，處理複雜的數(shù)據(jù)分析並存儲(chǔ)大量視頻數(shù)據(jù)。它通過(guò)從前面的攝像機(jī)接收視頻流或元數(shù)據(jù)，並經(jīng)常使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行高級(jí)分析。這是關(guān)鍵任務(wù)通過(guò)背面執(zhí)行-結(jié)束算法：

一個(gè)。視頻流和數(shù)據(jù)傳輸

• 數(shù)據(jù)收集：相機(jī)通過(guò)直接Internet連接，局部網(wǎng)絡(luò)（LAN）或云服務(wù)將視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)结崦?結(jié)束。
• 壓縮：為了減少帶寬的用法，通常使用標(biāo)準(zhǔn)來(lái)壓縮視頻流H.264 or H.265，可以保持視頻質(zhì)量，同時(shí)最小化文件大小。

b。視頻分析和深度學(xué)習(xí)

• 對(duì)象檢測(cè)：背面- End使用深度學(xué)習(xí)模型YOLO, 更快的R - CNN， 或者SSD（單鏡頭多貝克斯檢測(cè)器）用於高度準(zhǔn)確的對(duì)象檢測(cè)和分類。這些模型在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了培訓(xùn)，以識(shí)別各種物體，例如人，車輛，動(dòng)物等。

• 面部識(shí)別：對(duì)於身份驗(yàn)證或監(jiān)視，使用面部識(shí)別算法，通?；渡疃葘W(xué)習(xí)模型面部 or 深面。這些模型將錄像中的面孔與已知個(gè)體的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了比較。

• 行動(dòng)識(shí)別：除了檢測(cè)對(duì)像外，後-結(jié)束還可以對(duì)視頻中的操作或行為進(jìn)行分類。例如，檢測(cè)戰(zhàn)鬥，可疑運(yùn)動(dòng)或其他預(yù)定義的行為RNN（經(jīng)常性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） or 3D CNN.

• 事件分類：背面-結(jié)束將檢測(cè)到的對(duì)像或行為分類為有意義的事件（例如，“被檢測(cè)到的人”，“停放的車輛太長(zhǎng)”，“人群形成”）。

c。元數(shù)據(jù)標(biāo)記和可搜索性

• 標(biāo)記：每個(gè)幀或視頻段都用相關(guān)的元數(shù)據(jù)（例如時(shí)間，位置，已確定的對(duì)象，事件）標(biāo)記。
• 索引：視頻和事件數(shù)據(jù)被索引以進(jìn)行有效的搜索。使用類似的技術(shù)Elasticsearch，很容易根據(jù)標(biāo)籤或元數(shù)據(jù)搜索大量視頻數(shù)據(jù)。

例如，您可以搜索“從下午2點(diǎn)到下午3點(diǎn)在限制區(qū)域中檢測(cè)到的人”。

d。行為分析和異常檢測(cè)

• 模式識(shí)別：使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)了哪些在特定環(huán)境中的典型行為（例如，商店，街角）。然後，該模型會(huì)標(biāo)記與規(guī)範(fàn)的偏差。

• 事件相關(guān)：Back - End系統(tǒng)可以關(guān)聯(lián)多個(gè)事件或數(shù)據(jù)流（例如，組合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和面部識(shí)別）。如果檢測(cè)到異?；顒?dòng)，則係統(tǒng)可以生成可操作的警報(bào)。

• 長(zhǎng)期分析：隨著時(shí)間的流逝，系統(tǒng)可以跟蹤趨勢(shì)和模式，提供預(yù)測(cè)能力（例如，識(shí)別盜竊的潛在區(qū)域，預(yù)測(cè)某些區(qū)域何時(shí)可能會(huì)發(fā)生活動(dòng)激增）。

e。雲(yún)集成和可擴(kuò)展性

• 雲(yún)存儲(chǔ)：視頻數(shù)據(jù)，尤其是高-定義視頻，可以存儲(chǔ)在雲(yún)中，從而可以擴(kuò)展存儲(chǔ)而無(wú)需超載本地基礎(chǔ)架構(gòu)。

• 雲(yún)AI處理：在雲(yún)中進(jìn)行了一些處理，以利用強(qiáng)大的硬件（例如，用於深度學(xué)習(xí)任務(wù)的GPU）。雲(yún)也可用於在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練型號(hào)。

3。應(yīng)用程序方案

憑藉前-末端和背面-結(jié)束智能算法的高級(jí)功能，現(xiàn)在在各種應(yīng)用中使用了監(jiān)視系統(tǒng)：

一個(gè)。智能城市的城市監(jiān)視

• 交通監(jiān)控：攝像機(jī)可以監(jiān)視交通流量，檢測(cè)事故並追蹤車輛，以違反超速或運(yùn)行紅燈。

• 人群管理：配備人員計(jì)數(shù)和行為分析算法的攝像機(jī)有助於管理人群的運(yùn)動(dòng)，從而確保在公共場(chǎng)所的安全。

• 公安：攝像機(jī)可以檢測(cè)到異常行為（例如，戰(zhàn)鬥或遊蕩），並立即提醒當(dāng)局。

b。預(yù)防盜竊和客戶見解的零售監(jiān)視

• 預(yù)防盜竊：AI算法檢測(cè)到可疑行為，例如入店行竊或購(gòu)物者運(yùn)動(dòng)中的異常模式。

• 客戶分析：零售商可以使用攝像頭跟蹤客戶流量，分析客戶在特定部分的支出多長(zhǎng)時(shí)間，並根據(jù)流量模式優(yōu)化商店佈局。

c。醫(yī)療保健和醫(yī)院安全

• 患者監(jiān)測(cè)：在醫(yī)院中，智能監(jiān)視攝像機(jī)可以監(jiān)視患者運(yùn)動(dòng)以檢測(cè)跌倒，未經(jīng)授權(quán)進(jìn)入敏感區(qū)域或遇到困擾的患者。

• 員工安全：安全人員可以在侵略性行為或未經(jīng)授權(quán)的員工訪問(wèn)時(shí)收到警報(bào)。

d。關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)

• 高-安全區(qū)域：監(jiān)視系統(tǒng)保護(hù)高價(jià)值位置，例如數(shù)據(jù)中心，發(fā)電廠和政府建築物，這些建築物使用算法進(jìn)行訪問(wèn)控制，面部識(shí)別和異常檢測(cè)。

e。家庭安全

• 入侵者檢測(cè)：在家庭安全中，具有面部識(shí)別和運(yùn)動(dòng)跟蹤算法的攝像機(jī)可以識(shí)別入侵者，警報(bào)房主和觸發(fā)警報(bào)。

• 預(yù)防包裝盜竊：相機(jī)可以檢測(cè)到與包裝盜竊有關(guān)的可疑活動(dòng)並通知房主。

結(jié)論

整合智能算法在這兩個(gè)方面前-結(jié)束和返回-結(jié)束正在徹底改變監(jiān)視。從相機(jī)級(jí)別的初始數(shù)據(jù)採(cǎi)集和基本事件檢測(cè)到服務(wù)器的高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)- side，這些算法為各種行業(yè)提供了全面的解決方案。隨著AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的繼續(xù)發(fā)展，這些系統(tǒng)將變得更加強(qiáng)大，提供增強(qiáng)的安全性，更好的資源管理和預(yù)測(cè)能力，這些功能可以防止?jié)撛诘耐{升級(jí)。