Nákv?m sundurlieun ae framan - End og Back - End greindur reiknirit í eftirlitskerfi

1. framan - útf?rsla reiknirits

Theframan - End Reiknirit starfa beint innan myndavélareiningarinnar, nyta oft Edge Computing getu. Tessar reiknirit miea ae Vinnie RAW skynjara g?gn á staenumog tar mee draga úr bandbreidd og álag á nettjóni mee tví ae framkv?ma forkeppni verkefna á myndavélarstiginu. Vie skulum kanna helstu t?tti:

A. Myndavélarvélbúnaeur og samt?tting skynjara

Nútíma eftirlitsmyndavélar fela í sér margar tegundir skynjara:

• Myndskynjarar (CMOS, CCD): Taktu sjónr?n g?gn (myndir og myndb?nd) vie mismunandi lysingarskilyrei.
• Innrautt (IR) skynjarar: Gereu myndavélinni kleift ae taka myndband í litlu ljósi eea fullkomnu myrkri.
• Lidar og dyptarskynjarar: M?la vegalengdir og greina hluti í 3D rymi, gagnlegt til ae greina á milli hluta og bakgrunns í senu.
• Hljóenemar: Stundum samt?tt fyrir hljóe - byggear greiningar.

Tessir skynjarar senda hrá g?gn til vinnslueiningarinnar, tar sem reiknirit eins og Mynd fyrir - Vinnsla er beitt.

b. Mynd fyrir - Vinnsla og hávaeaminnkun

áeur en tú beitir einhverri flókinni greiningu, Mynd fyrir - Vinnsla er mikilv?gt til ae auka g?ei myndefni, sérstaklega vie lélegar lysingaraest?eur eea háv?r umhverfi:

• Denoising reiknirit: Fjarl?geu hávaea skynjara, venjulega mee síum eins og Gaussian Blur or Non - Local tyeir ae afneita.
• Andst?ea og ael?gun birtustigs: Reiknirit eins Ael?gunarh?fur súlurit Stilltu birtustig og andst?ea tví ae auka synileika.
• Brún uppg?tvun: Brún uppg?tvun (t.d. Sobel rekstraraeili, Canny Edge uppg?tvun) getur hjálpae til vie ae skilgreina hlutam?rk, sem skiptir sk?pum fyrir rekja hlutar.

C. Hreyfingargreining og frádráttur bakgrunns

Hreyfingargreining er eitt af grundvallarverkefnunum sem framan er gere - enda reiknirit. Tae er oft byggt á meginreglunni um ae bera saman ramma í r?e til ae greina hreyfanlega hluti.

• Frádráttur bakgrunns: T?kni tar sem reikniritie dregur frá sér tilvísunarbakgrunnslíkan frá núverandi ramma. Allar verulegar breytingar eru merktar sem hreyfing.
• Ramma munur: Einfaldari nálgun tar sem reikniritie reiknar muninn á r?e í r?e, flaggandi sv?eum tar sem breytingar hafa átt sér stae.
• Sjónrennsli: Flóknari aefere sem greinir hreyfingu pixla styrkleika í r?e til ae greina hreyfingu, oft notue í tengslum vie Kalman síar til ae fylgjast mee.

D. Greining á hlutum og m?lingum

Ae framan - End, uppg?tvun hlutar og m?lingar á hlutum eru gerear á staenum til ae bera kennsl á og fylgjast mee hlutum (t.d. fólki, ?kut?kjum, dyrum). Helstu t?kni eru:

• Yolo (tú lítur aeeins einu sinni út): A ríki - af - listalgrímie sem getur greint marga hluti í raunverulegum - tíma. Yolo skiptir myndinni í rist og spáir afmarkandi kassa fyrir hvern hlut í ristinni.
• Haar Cascade flokkun: Notae til einfaldari uppg?tvunarverkefna, eins og andlitsgreiningar, bygge á fyrirfram - tjálfueum flokkum.
• Kalman sía: Notae til m?lingar Ae flytja hluti yfir ramma. Tae á?tlar ástand hreyfanlegs hlutar (st?eu, hraea) og spáir framtíearst?eu sinni.

e. Frávik uppg?tvun og atbureir

Frávik uppg?tvun ae framan - End beinist venjulega ae tví ae bera kennsl á óvenjulega atburei í myndbandstraumnum:

• Skyndileg hreyfing: Greining á skjótum eea ófyrirsjáanlegum hreyfingum, svo sem einhver sem hleypur eea skyndilega mannfj?lda.
• Kross - Línugreining: Notar syndar trívíddar eea línur sem kalla fram vievaranir tegar hlutur fer yfir tá.
• Sv?ei afskipti: Finnur hvort hlutur fer inn í eea fer út fyrirfram skilgreint sv?ei innan ramma.

Tessar reiknirit geta síean kallae fram raunverulegar - Time Reerts fyrir Aftur - enda kerfie eea sendu strax tilkynningar til ?ryggisstarfsmanna.

2. aftur - Reiknirit reiknirit

TheAftur - endaKerfie er ábyrgt fyrir mikilli lyftingu, meeh?ndlun flókinna gagnagreiningar og geymir mikie magn af myndbandsg?gnum. Tae virkar mee tví ae taka á móti vídeóstraumum eea lysig?gnum ae framan - Loka myndavélar og framkv?mir hátróaea greiningu, oft mee AI og vélanámsaefereum. Hér er sundurlieun á lykilverkefni Framkv?md af baki - Loka reiknirit:

A. Vídeóstraumur og gagnaflutningur

• Gagnas?fnun: Myndavélar senda myndbandsg?gn aftan á - enda annae hvort mee beinni internettengingu, netkerfi (LANS) eea skyjatjónustu.
• Tj?ppun: Til ae draga úr bandbreiddarnotkun eru vídeóstraumar oft tjappaeir mee st?elum eins og H.264 or H.265, sem vareveita g?ei myndbanda meean lágmarka skráarst?re.

b. Vídeógreining og djúpt nám

• Uppg?tvun hlutar: Bakie - End notar djúp námslík?n eins og Yolo, Hraeari r - cnn, eea SSD (Single Shot Multibox skynjari) fyrir mj?g nákv?ma uppg?tvun og flokkun hlutar. Tessar gereir eru tjálfaear í stórum gagnap?kkum til ae tekkja ymsa hluti eins og fólk, farart?ki, dyr osfrv.

• Andlitstekking: Til ae sannreyna sjálfsmynd eea eftirlit eru reiknirit í andlitstekkingu notaear, venjulega byggear á djúpum námslík?num eins og FACENET or Deepface. Tessar gereir bera saman andlit í myndbandsuppt?kum vie gagnagrunn tekktra einstaklinga.

• Aegere vieurkenning: Auk tess ae greina hluti getur bakie - endir einnig flokkae aegereir eea hegeun innan myndbandsins. Til d?mis ae greina slagsmál, grunsamlegar hreyfingar eea ?nnur fyrirfram skilgreind hegeun mee tví ae nota RNNS (endurtekin taugakerfi) or 3D CNNS.

• Flokkun atburea: Bakie - End flokkar greindir hluti eea hegeun í troskandi atburei (t.d. ?Persóna greind“, ??kut?ki lagt of lengi“, ?mannfj?ldi myndar“).

C. Lysig?gn merkja og leitarh?fni

• Merking: Hver rammi eea myndbandshluti er merktur mee vieeigandi lysig?gnum (t.d. tíma, staesetningu, auekenndum hlutum, atbureum).
• Flokkun: G?gn um myndband og atburei eru veretrygge til ae gera ráe fyrir skilvirkri leit. Nota t?kni eins Elasticsearch, tae vereur auevelt ae leita í gegnum mikie magn af myndbandsg?gnum bygge á merkjum eea lysig?gnum.

Til d?mis g?tireu leitae ae ?fólki sem fannst á takm?rkueu sv?ei frá kl. 14 til 15.“

D. Hegeunargreining og frávik uppg?tvun

• Mynstur vieurkenning: Notkun vélanámslíkana l?rir kerfie af miklu magni af s?gulegum g?gnum hver d?migere hegeun er í sérst?ku umhverfi (t.d. verslun, g?tuhorn). Líkanie flaggar síean frávikum frá norminu.

• Atbure fylgni: Aftur - Lokakerfi geta samsvara m?rgum atbureum eea gagnastraumum (t.d. hreyfingargreining mee andlitstekking). Ef óvenjuleg virkni greinist getur kerfie búie til vievaranir.

• L?ng - tímabundin greining: Mee tímanum getur kerfie fylgst mee tróun og mynstrum og boeie upp á forspárgetu (t.d. ae bera kennsl á hugsanleg sv?ei tjófnaear og spá fyrir um hven?r ákveein sv?ei geta oreie fyrir aukningu á virkni).

e. Sky samt?tting og sveigjanleiki

• Skygeymsla: H?gt er ae geyma vídeóg?gn, sérstaklega há - Skilgreiningarmyndband, í skyinu, sem gerir kleift ae st?kka geymslu án tess ae ofhlaea staebundna innviei.

• Cloud AI vinnsla: Einhver vinnsla er gere í skyinu til ae nyta sér ?flugan vélbúnae (t.d. GPU fyrir djúp námsverkefni). Einnig er h?gt ae nota skyie til ae tjálfa lík?n á stórum gagnap?kkum.

3.. Umsóknir

Mee hátróaeri getu ae framan - End og Back - End greindur reiknirit eru eftirlitskerfi nú notue í ymsum forritum:

A. Borgareftirlit í snjallborgum

• Umfereareftirlit: Myndavélar geta fylgst mee umferearfl?ei, greint slys og fylgst mee ?kut?kjum vegna brota eins og hraeakstur eea keyrslu á raueum ljósum.

• Mannfj?ldi stjórnun: Myndavélar búnar fólki sem telur og hegeunargreiningar Reiknirit hjálpa til vie ae stjórna mannfj?ldahreyfingum og tryggja ?ryggi í almenningsrymum.

• Almanna?ryggi: Myndavélar geta greint óvenjulega hegeun (t.d. bardaga eea loitering) og strax gert yfirv?ldum viev?run.

b. Smás?lueftirlit vegna tjófnaearvarna og innsyn vieskiptavina

• Tjófnaearvarnir: AI reiknirit uppg?tva grunsamlega hegeun eins og verslunar eea óvenjulegt mynstur í kaupendahreyfingum.

• Greining vieskiptavina: Smásalar geta notae myndavélar til ae fylgjast mee fl?ei vieskiptavina, greina hversu lengi vieskiptavinir eyea í tilteknum hlutum og hámarka skipulag verslunarinnar út frá umferearmynstri.

C. Heilbrigeistjónusta og sjúkrahús?ryggi

• Eftirlit mee sjúklingum: á sjúkrahúsum geta greindar eftirlitsmyndavélar fylgst mee hreyfingum sjúklinga til ae greina fall, óviekomandi aegang ae viekv?mum sv?eum eea sjúklingum í neye.

• ?ryggi starfsfólks: ?ryggisstarfsmenn geta fengie vievaranir ef árásargjarn hegeun er ae r?ea eea óviekomandi aegang starfsfólks.

D. Gagnrynin verndun innviea

• Hátt - ?ryggissv?ei: Eftirlitskerfi vernda hátt - gildi staesetningar eins og gagnaver, virkjanir og byggingar stjórnvalda, tar sem reiknirit eru notue til aegangsstyringar, andlitstekkingar og fráviksgreiningar.

e. Heima?ryggi

• Greining á boeflenna: í ?ryggi heima geta myndavélar mee andlitstekkingu og reiknirit mee hreyfingu borie kennsl á boeflenna, viev?run viev?runar og kveikt á vievarunum.

• Forvarnir gegn tjófnaei: Myndavélar geta greint grunsamlegar athafnir sem tengjast tjófnaei í pakka og tilkynnt húseigendum.

Nieurstaea

Samt?tting Greindar reiknirit hjá báeum framan - End Og Aftur - enda er ae gj?rbylta sviei Eftirlit. Frá upphaflegri gagna?flun og grunngreining á atburei á myndavélarstigi til hátróaera greiningar og vélanáms á nettjóninum - hlie, veita tessar reiknirit yfirgripsmiklar lausnir fyrir ymsar atvinnugreinar. Tegar AI og vélanám heldur áfram ae tróast verea tessi kerfi enn ?flugri og bjóea upp á aukie ?ryggi, betri auelindastjórnun og forspárgetu sem geta komie í veg fyrir hugsanlegar ógnir áeur en teir stigmagnast.