Esi- ja tagaosa üksikasjalik jaotus - L?pp intelligentsed algoritmid valvesüsteemides

1. esiosa - L?pu algoritmi rakendamine

Selleesikülg - l?pp Algoritmid t??tavad otse kaameraüksuses, sageli v?imendades servade arvutamine V?imalused. Nende algoritmide eesm?rk on t??tle toore anduri andmeid kohapeal, v?hendades seel?bi ribalaiuse ja serveri koormust, t?ites esialgseid ülesandeid kaamera tasemel. Uurime p?hikomponente:

a. Kaamera riistvara ja anduri integreerimine

Kaasaegsed valvekaamerad sisaldavad mitut tüüpi andureid:

• Kujutiseandurid (CMOS, CCD): J??dvustage visuaalseid andmeid (pildid ja videod) erinevates valgustingimustes.
• Infrapuna (IR) andurid: Lubage kaameral video j??dvustada h?maras v?i t?ielikus pimeduses.
• Lidar ja sügavussensor: M??tke vahemaid ja tuvastage objektid 3D -ruumis, mis on kasulik esemete ja tausta eristamiseks stseenis.
• Mikrofonid: M?nikord integreeritud heli jaoks - p?hinev analüütika.

Need andurid saadavad t??tlemata andmeid t??tlemisüksusele, kus algoritmid meeldivad pilt PRE - T??tlemine rakendatakse.

b. Pilt PRE - T??tlemine ja müra v?hendamine

Enne mis tahes keeruka analüüsi rakendamist, pilt PRE - T??tlemine on kriitilise t?htsusega kaadrite kvaliteedi suurendamiseks, eriti halbades valgustingimustes v?i mürarikkates keskkondades:

• Denoseeriv algoritmid: Eemaldage anduri müra, kasutades tavaliselt filtreid nagu Gaussi h?gusus or mitte - kohalik t?hendab denoseerimist.
• Kontrastsus ja heleduse kohandamine: Algoritmid nagu adaptiivne histogrammi v?rdsustamine N?htavuse suurendamiseks reguleerige heledust ja kontrasti.
• Servade tuvastamine: Servade tuvastamine (nt Soppide operaator, Canny serva tuvastamine) aitab m??ratleda objekti piirid, mis on objektide j?lgimiseks ülioluline.

c. Liikumise tuvastamine ja taust lahutamine

Liikumise tuvastamine on üks p?hilisi ülesandeid, mida esiküljel on l?pp - L?pp algoritmid. See p?hineb sageli j?rjestikuste kaadrite v?rdlemise p?him?ttel liikuvate objektide tuvastamiseks.

• Taustlautlemine: Tehnika, kus algoritm lahutab praegusest kaadrist v?rdlustausta mudeli. K?ik olulised muudatused on m?rgistatud liikumisena.
• Raami erinevus: Lihtsam l?henemisviis, kus algoritm arvutab erinevuse j?rjestikuste kaadrite, lipupiirkondade vahel, kus muutused on toimunud.
• Optiline vool: Keerukam meetod, mis analüüsib pikslite intensiivsuse liikumist j?rjestikuste kaadrite liikumise tuvastamiseks, mida sageli kasutatakse koos Kalmani filtrid j?lgimiseks.

d. Objektide tuvastamine ja j?lgimine

Ees - otsas tehakse objektide tuvastamine ja j?lgimine objektide tuvastamiseks ja j?lgimiseks (nt inimesed, s?idukid, loomad). Peamised tehnikad h?lmavad j?rgmist:

• Yolo (sa vaatad ainult üks kord): Olek - - Yolo jagab pildi ruudustikuks ja ennustab iga v?rgu iga objekti piirdukaste.
• Haari kaskaadi klassifikaatorid: Kasutatakse lihtsamate objektide tuvastamise ülesannete jaoks, nagu n?o tuvastamine, p?hineb eelkoolitatud klassifikaatoritel.
• Kalmani filter: Kasutatakse j?lgimine Objektide liigutamine üle kaadrite. See hindab liikuva objekti olekut (positsioon, kiirus) ja ennustab selle tulevast positsiooni.

e. Anomaalia tuvastamine ja sündmuste k?ivitamine

Anomaalia tuvastamine esiküljel - L?pp keskendub tavaliselt videovooge ebaharilike sündmuste tuvastamisele:

• ?kiline liikumine: Kiirete v?i ettearvamatute liikumiste tuvastamine, n?iteks keegi, kes jookseb v?i ?kilise rahvahulga moodustamisega.
• Rist - joone tuvastamine: Kasutab virtuaalseid triivid v?i read, mis k?ivitavad teateid, kui objekt neid ületab.
• Ala sissetung: Tuvastab, kas objekt siseneb v?i v?ljub kaadris eelnevalt m??ratletud ala.

Need algoritmid v?ivad seej?rel k?ivitada reaalsed - Ajateated tagasi - l?pp Süsteem v?i saatke turvat??tajatele viivitamatuid teateid.

2. tagasi - L?pp algoritmi rakendamine

Selletagasi - l?ppSüsteem vastutab raske t?stmise, keeruka andmeanalüütika k?itlemise ja suurte videoandmete salvestamise eest. See toimib videovoogude v?i metaandmete vastuv?tmisel - L?ppkaamerad ja teostab t?iustatud analüüsi, kasutades sageli AI ja masin?ppe tehnikaid. Siin on jaotus v?tmeülesanded Teostatud taga - End Algoritmid:

a. Videovoog ja andmeedastus

• Andmete kogumine: Kaamerad edastavad videoandmed tagaküljele - L?petage kas otsese Interneti -ühenduse, kohalike valdkondade (LANS) v?i pilveteenuste kaudu.
• Kokkusurumine: Ribalaiuse kasutamise v?hendamiseks tihendatakse videovooge sageli selliste standardite abil H.264 or H.265, mis s?ilitavad videokvaliteedi, minimeerides samal ajal faili suurust.

b. Videoanalüüs ja sügav ?ppimine

• Objektide tuvastamine: Tagasi l?pp kasutab sügava?ppe mudeleid nagu Yolo, Kiirem r - cnnv?i SSD (ühest laskuga Multibox -detektor) Objektide v?ga t?pseks tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks. Neid mudeleid koolitatakse suurtes andmekogudes, et tunda ?ra mitmesuguseid objekte, n?iteks inimesi, s?idukeid, loomi jne.

• N?otuvastus: Identiteedi kontrollimiseks v?i seireks kasutatakse n?otuvastusalgoritme, mis p?hinevad tavaliselt süva?ppe mudelitel nagu N?omaan or Süvend. Need mudelid v?rreldakse videomaterjaliga n?gusid teadaolevate inimeste andmebaasiga.

• Tegevuse tunnustamine: Lisaks objektide tuvastamisele saab tagaosa - l?pp ka videotes toimingute v?i k?itumise klassifitseerida. N?iteks kakluste, kahtlaste liikumiste v?i muude etteantud k?itumise tuvastamine RNN -id (korduvad n?rviv?rgud) or 3D CNN -id.

• Sündmuste klassifikatsioon: Tagasi l?pp -

c. Metaandmete sildistamine ja otsimine

• Sildistamine: Iga kaadri- v?i videosegment on m?rgistatud asjakohaste metaandmetega (nt aeg, asukoht, tuvastatud objektid, sündmused).
• Indekseerimine: Video- ja sündmuste andmed on indekseeritud, et v?imaldada t?husat otsimist. Kasutades selliseid tehnoloogiaid nagu Elasticsearch, on siltide v?i metaandmete p?hjal h?lpsasti otsida tohutul hulgal videoandmeid.

N?iteks v?iksite otsida: "Inimesed, kes tuvastati piiratud piirkonnas kella 14–15".

d. K?itumise analüüs ja anomaalia tuvastamine

• Mustri ?ratundmine: Kasutades masin?ppe mudeleid, ?pib süsteem paljudest ajaloolistest andmetest, millised tüüpilised k?itumised konkreetsetes keskkondades (nt pood, t?navanurk). Seej?rel libistab mudel k?rvalekalded normist.

• Sündmuste korrelatsioon: Tagasi - l?ppsüsteemid v?ivad korreleerida mitut sündmust v?i andmevoogusid (nt kombineerimine liikumise tuvastamine koos n?otuvastus). Kui tuvastatakse ebaharilik aktiivsus, saab süsteem genereerida toimivaid hoiatusi.

• Pikk - t?htajaline analüüs: Aja jooksul suudab süsteem j?lgida suundumusi ja mustreid, pakkudes ennustamisv?imalusi (nt tuvastades varguste v?imalikud piirkonnad, ennustades, millal teatud tsoonidel v?ib tekkida tegevus).

e. Pilve integreerimine ja mastaapsus

• Pilvesalvestus: Videoandmed, eriti k?rge - Definitsioonivideo, saab salvestada pilve, v?imaldades skaleeritavat salvestusruumi ilma kohalikku infrastruktuuri üle koormata.

• Pilve AI t??tlemine: Osa t??tlemist tehakse pilves, et kasutada ?ra v?imsa riistvara (nt GPU -d sügava ?ppe ülesannete jaoks). Pilve saab kasutada ka suurte andmekogumite mudelite koolitamiseks.

3. rakenduse stsenaariumid

Esi- ja tagaosa t?psemate v?imalustega - L?pp intelligentsed algoritmid kasutatakse nüüd erinevates rakendustes valvesüsteeme:

a. Linnavalve nutikates linnades

• Liikluse j?lgimine: Kaamerad saavad j?lgida liiklusvoogu, tuvastada ?nnetusi ja j?lgida s?idukeid selliste rikkumiste korral nagu kiiruseületamine v?i punaste tulede k?itamine.

• Rahvahulga juhtimine: Kaamerad, mis on varustatud inimestega, kes loevad ja k?itumise analüüsi algoritme aitavad juhtida rahvahulga liikumist, tagades ohutuse avalikes ruumides.

• Avalik turvalisus: Kaamerad suudavad tuvastada ebahariliku k?itumise (nt v?itlus v?i loiting) ja kohe hoiatada v?imusid.

b. Jaemüügi j?lgimine varguse ennetamise ja klientide teadmiste jaoks

• Varguse ennetamine: AI algoritmid tuvastavad kahtlase k?itumise, n?iteks poodlemise v?i ebaharilikud mustrid ostjaliigutustes.

• Kliendianalüüs: Jaemüüjad saavad kasutada kaameraid kliendi voo j?lgimiseks, analüüsida, kui kaua kliendid konkreetsetes sektsioonides kulutavad, ja optimeerida kaupluste paigutusi liiklusharjumuste p?hjal.

c. Tervishoiu ja haigla turvalisus

• Patsiendi j?lgimine: Haiglates saavad intelligentsed valvekaamerad j?lgida patsientide liikumist kukkumiste tuvastamiseks, tundlikele piirkondadele volitamata juurdep??su v?i h?tta sattunud patsientidele.

• Personali ohutus: Turvat??tajad saavad teateid agressiivse k?itumise v?i t??tajate volitamata juurdep??su korral.

d. Kriitiline infrastruktuuri kaitse

• K?rged - Turvapiirkonnad: J?lgimissüsteemid kaitsevad k?rgeid - v??rtusalasid nagu andmekeskused, elektrijaamad ja valitsuse hooned, kus algoritme kasutatakse juurdep??su kontrollimiseks, n?otuvastamiseks ja anomaalia tuvastamiseks.

e. Koduse turvalisus

• Sissetungija tuvastamine: Kodu turvalisuse korral saavad n?otuvastuse ja liikumise j?lgimise algoritmidega kaamerad tuvastada sissetungijaid, hoiatavaid majaomanikke ja k?ivitada h?ireid.

• Paketi varguse ennetamine: Kaamerad suudavad tuvastada pakettvargusega seotud kahtlasi tegevusi ja teavitada majaomanikke.

J?reldus

Integreerimine intelligentsed algoritmid m?lemas esikülg - l?pp ja tagasi - l?pp on revolutsiooniliselt valdkonda j?relevalve. Alates esialgsest andmete hankimisest ja p?hisündmuste tuvastamisest kaamera tasandil kuni arenenud analüütika ja masin?ppeni serveris - Sidel pakuvad need algoritmid p?hjalikke lahendusi erinevatele t??stusharudele. AI ja masin?ppe arenedes muutuvad need süsteemid veelgi v?imsamaks, pakkudes t?iustatud turvalisust, paremat ressursside haldamist ja ennustamisv?imalusi, mis v?ivad enne potentsiaalseid ohte ennetada.