Yksityiskohtainen jakautuminen edess?

1. Etu - Loppualgoritmien toteutus

Seedess? - loppu Algoritmit toimivat suoraan kamerayksik?ss?, hy?dynt?en usein reunalaskenta ominaisuudet. N?iden algoritmien tarkoituksena on K?sittele raa'an anturitiedot paikallisesti, v?hent?m?ll? siten kaistanleveytt? ja palvelinkuormaa suorittamalla alustavia teht?vi? kameratasolla. Tutkitaan p??komponentteja:

a. Kameralaitteisto ja anturin integrointi

Nykyaikaiset valvontakamerat sis?lt?v?t monentyyppisi? antureita:

• Kuva -anturit (CMOS, CCD): Kaappaa visuaalinen tieto (kuvat ja videot) vaihtelevissa valaistusolosuhteissa.
• Infrapuna (IR) -anturit: Ota kamera k?ytt??n videon sieppaaminen h?m?r?ss? tai t?ydellisess? pimeydess?.
• Lidar- ja syvyysanturit: Mittaa et?isyydet ja havaitse kohteet 3D -tilassa, hy?dyllinen kohtauksen ja taustan v?lill?.
• Mikrofonit: Joskus integroitu ??ni -

N?m? anturit l?hett?v?t raakatiedot prosessointiyksikk??n, jossa algoritmit kuten Kuva pre - prosessointi sovelletaan.

b. Kuva pre - prosessointi ja melun v?hent?minen

Ennen kompleksianalyysin soveltamista, Kuva pre - prosessointi on kriittist? materiaalin laadun parantamiseksi, etenkin huonoissa valaistusolosuhteissa tai meluisissa ymp?rist?iss?:

• Denoisoivat algoritmit: Poista anturin kohina, tyypillisesti suodattimia kuten Gaussin ep?selv? or ei - paikallinen tarkoittaa denoisointia.
• Kontrastin ja kirkkauden s??t?: Algoritmit kuten adaptiivinen histogrammin tasoitus S??d? kirkkautta ja vastakohta n?kyvyyden parantamiseksi.
• Reunan havaitseminen: Reunan havaitseminen (esim. Sobel -operaattori, Canny Edge -tunnistus) Voi auttaa m??rittelem??n esineiden rajat, mik? on ratkaisevan t?rke?? objektien seurantaan.

c. Liikkeen havaitseminen ja tausta v?hennys

Liikkeen havaitseminen on yksi Front - End -algoritmien suorittamista perusteht?vist?. Se perustuu usein periaatteeseen, jossa verrataan per?kk?isi? kehyksi? liikkuvien esineiden havaitsemiseksi.

• Tausta v?hent?minen: Tekniikka, jossa algoritmi v?hent?? vertailutaustamallin nykyisest? kehyksest?. Mahdolliset muutokset merkit??n liikkeeksi.
• Kehyserottelu: Yksinkertaisempi l?hestymistapa, jossa algoritmi laskee per?kk?isten kehysten v?lisen eron, liputtamisalueet, joilla muutoksia on tapahtunut.
• Optinen virtaus: Hienostuneempi menetelm?, joka analysoi pikselin intensiteettien liikett? per?kk?isten kehysten v?lill? liikkeen havaitsemiseksi, jota k?ytet??n usein yhdess? Kalman -suodattimet seurantaa varten.

d. Esineiden havaitseminen ja seuranta

Edess? - Lopussa esineiden havaitseminen ja seuranta tehd??n paikallisesti esineiden tunnistamiseksi ja seuraamiseksi (esim. Ihmiset, ajoneuvot, el?imet). P??tekniikoita ovat:

• Yolo (n?yt?t vain kerran): - - Yolo jakaa kuvan ruudukkoon ja ennustaa raja -laatikot jokaiselle ruudukon objektille.
• Haar Cascade -luokittelija: K?ytet??n yksinkertaisempiin esineiden havaitsemisteht?viin, kuten kasvojen havaitsemiseen, perustuen pre - koulutettuihin luokittelijoihin.
• Kalman -suodatin: K?ytet??n seuranta Siirr? esineit? kehysten yli. Se arvioi liikkuvan esineen tilan (sijainti, nopeus) ja ennustaa sen tulevan aseman.

e. Poikkeavuuden havaitseminen ja tapahtuma laukaisee

Anomalian havaitseminen etuosassa

• ?killinen liike: Nopkien tai arvaamattomien liikkeiden, kuten jonkun juoksemisen tai ?killisen joukon muodostumisen, havaitseminen.
• Risti - Linjan havaitseminen: K?ytt?? virtuaalisia trippej? tai linjoja, jotka laukaisevat h?lytykset, kun esine ylitt?? ne.
• Alueen tunkeutuminen: Havaitsee, jos esine saapuu tai poistuu ennalta m??ritellyst? alueesta kehyksen sis?ll?.

N?m? algoritmit voivat sitten laukaista todelliset - aikah?lytykset takaisin - loppu j?rjestelm? tai l?het? v?litt?m?t ilmoitukset turvallisuushenkil?st?lle.

2. Takaisin - LOPPU -algoritmien toteutus

Setakaisin - loppuJ?rjestelm? vastaa raskaan nostamisesta, monimutkaisen dataanalyysin k?sittelyst? ja suurten videotietojen tallentamisesta. Se toimii vastaanottamalla videovirtoja tai metatietoja etuosan - T?ss? on erittely keskeiset teht?v?t Suoritetaan takaisin - End -algoritmit:

a. Videovirta ja tiedonsiirto

• Tiedonkeruu: Kamerat l?hett?v?t videotiedot takaosaan - p??ttyy joko suoran Internet -yhteyden, paikallisten verkkojen (LANS) tai pilvipalvelujen kautta.
• Puristus: Kaistanleveyden k?yt?n v?hent?miseksi videovirrat pakataan usein k?ytt?m?ll? standardeja H.264 or H.265, jotka s?ilytt?v?t videon laadun ja minimoimalla tiedoston koko.

b. Video -analyysi ja syv? oppiminen

• Esineiden havaitseminen: Takaosa Yolo, Nopeampi r - CNNtai SSD (Yhden laukauksen multibox -ilmaisin) eritt?in tarkan objektien havaitsemisen ja luokituksen suhteen. N?m? mallit on koulutettu suurille tietojoukkoille tunnistamaan erilaisia ??esineit?, kuten ihmisi?, ajoneuvoja, el?imi? jne.

• Kasvojentunnistus: Identiteetin varmennusta tai valvontaa varten k?ytet??n kasvojentunnistusalgoritmeja, jotka perustuvat tyypillisesti syv?n oppimisen malleihin, kuten Facenet or Syv?pinta. N?m? mallit vertailevat videomateriaalien kasvoja tunnettujen henkil?iden tietokantaan.

• Toiminnan tunnistaminen: Objektien havaitsemisen lis?ksi takaosa Esimerkiksi taistelujen, ep?ilytt?vien liikkeiden tai muun ennalta m??ritetyn k?ytt?ytymisen havaitseminen RNN: t (toistuvat hermoverkot) or 3D CNNS.

• Tapahtumien luokittelu: Takaisin - Loppu luokittelee havaitut esineet tai k?ytt?ytymiset merkityksellisiksi tapahtumiin (esim. "Henkil? havaitsi", "Ajoneuvo pys?k?ity liian kauan", "Crowd Forming").

c. Metatiedot merkinn?t ja hakukelpoisuus

• Merkit?: Jokainen kehys tai videosegmentti on merkitty merkityksellisill? metatietoilla (esim. Aika, sijainti, tunnistetut esineet, tapahtumat).
• Indeksointi: Video- ja tapahtumatiedot indeksoidaan tehokkaan haun mahdollistamiseksi. K?ytt?m?ll? tekniikoita kuten Elasticsearch, on helppo etsi? suuria m??ri? videotietoja tunnisteiden tai metatietojen perusteella.

Voit esimerkiksi etsi? "ihmisi?, jotka on havaittu rajoitetulla alueella klo 14–15."

d. K?ytt?ytymisanalyysi ja poikkeavuuden havaitseminen

• Kuvion tunnistus: Koneoppimismalleja k?ytt?m?ll? j?rjestelm? oppii suurista m??rist? historiallista tietoa, mitk? tyypilliset k?ytt?ytymiset ovat tietyiss? ymp?rist?iss? (esim. Kauppa, kadunkulma). Malli sitten liputtaa poikkeamia normista.

• Tapahtumien korrelaatio: Takaisin - Loppuj?rjestelm?t voivat korreloida useita tapahtumia tai tietovirtoja (esim. Yhdist?minen liikkeen havaitseminen kanssa kasvojentunnistus). Jos ep?tavallinen toiminta havaitaan, j?rjestelm? voi tuottaa toimivia h?lytyksi?.

• Pitk? - Termi -analyysi: Ajan my?t? j?rjestelm? voi seurata suuntauksia ja kuvioita tarjoamalla ennustavia ominaisuuksia (esim. Varkauden mahdollisten alueiden tunnistaminen, ennustaminen, kun tietyt alueet voivat kokea toiminnan lis??ntymisen).

e. Pilven integraatio ja skaalautuvuus

• Pilvivarasto: Videotiedot, erityisesti korkea - M??ritelm?video, voidaan tallentaa pilveen, mik? mahdollistaa skaalautuvan tallennuksen ylikuormittamatta paikallista infrastruktuuria.

• Cloud AI -k?sittely: Pilviss? tehd??n jonkin verran k?sittely? tehokkaan laitteiston (esim. GPU: n syv?n oppimisteht?vien) hy?dynt?miseksi. Pilvi? voidaan k?ytt?? my?s mallien kouluttamiseen suurissa tietojoukkoissa.

3. sovellusskenaariot

Edess? edistyneill? ominaisuuksilla - Loppu ja takaosa

a. Kaupunkien valvonta ?lykk?iss? kaupungeissa

• Liikenteen seuranta: Kamerat voivat seurata liikennevirtaa, havaita onnettomuuksia ja seurata ajoneuvoja rikkomusten, kuten ylinopeuden tai punaisten valojen suorittamisen vuoksi.

• V?kijoukon hallinta: Kamerat, jotka on varustettu ihmisten laskenta- ja k?ytt?ytymisanalyysialgoritmeilla, auttavat hallitsemaan v?kijoukkojen liikett? varmistaen turvallisuuden julkisissa tiloissa.

• Yleinen turvallisuus: Kamerat voivat havaita ep?tavallisen k?ytt?ytymisen (esim. Taistelut tai loitering) ja v?litt?m?sti h?lytt?? viranomaisia.

b. V?hitt?iskaupan valvonta varkauden ehk?isyyn ja asiakkaiden oivalluksiin

• Varkauden ehk?isy: AI -algoritmit havaitsevat ep?ilytt?v?t k?ytt?ytymiset, kuten myym?l?- tai ep?tavalliset kuviot ostajien liikkeiss?.

• Asiakasanalyysi: V?hitt?iskauppiaat voivat k?ytt?? kameroita asiakasvirran seuraamiseen, analysointiin kuinka kauan asiakkaat kuluttavat tietyiss? osissa ja optimoidaksesi myym?l?iden asettelut liikennemallien perusteella.

c. Terveydenhuollon ja sairaalan turvallisuus

• Potilaan seuranta: Sairaaloissa ?lykk??t valvontakamerat voivat seurata potilaan liikkeit? putoamisten, luvattoman p??syn havaitsemiseksi herkille alueille tai h?t?tilanteissa.

• Henkil?st?n turvallisuus: Turvallisuushenkil?st? voi saada h?lytyksi? aggressiivisen k?ytt?ytymisen tai luvattoman henkil?st?n p??syn tapauksessa.

d. Kriittinen infrastruktuurin suojaus

• Korkea - Turvallisuusalueet: Valvontaj?rjestelm?t suojaavat korkeita - arvopaikkoja, kuten tietokeskuksia, voimalaitoksia ja valtion rakennuksia, joissa algoritmeja k?ytet??n p??synhallinnassa, kasvojen tunnistamisessa ja poikkeavuuden havaitsemisessa.

e. Kodin turvallisuus

• Tunkeilijan havaitseminen: Kodinturvallisuudessa kamerat, joissa on kasvojentunnistus- ja liikkeenseurantaalgoritmit, voivat tunnistaa tunkeilijat, h?lytyksen asunnonomistajat ja laukaisuh?lytykset.

• Pakettivarkauden ehk?isy: Kamerat voivat havaita ep?ilytt?vi? aktiviteetteja, jotka liittyv?t varkauksiin ja ilmoittamaan asunnonomistajille.

Johtop??t?s

Integrointi ?lykk??t algoritmit molemmissa edess? - loppu ja takaisin - loppu on mullistava kentt? valvonta. Tietojen hankkimisesta ja tapahtumien perustunnistuksesta kameran tasolla edistyneeseen analytiikkaan ja koneoppimiseen palvelimen - puolella n?m? algoritmit tarjoavat kattavia ratkaisuja eri toimialoille. AI: n ja koneoppimisen kehittyess? n?m? j?rjestelm?t muuttuvat entist? tehokkaammiksi, mik? tarjoaa parannettua turvallisuutta, parempaa resurssien hallintaa ja ennustavia ominaisuuksia, jotka voivat est?? mahdollisia uhkia ennen niiden lis??ntymist?.