Алды?кы чоо-жайын ке?ейтилген - Аяктоо жана Артка - Ишт?? тутумундагы акылдуу алгоритмдер аяктайт

1. Фронт - Алгоритмди аткаруу

Theалды?кы - аягы Алгоритмдер т?зд?н-т?з камеранын ичинде т?зд?н-т?з иштешет, к?п колдонушат Edge эсепт?? м?мк?нч?л?кт?р. Бул алгоритмдер максат Рааб сенсорун жергиликт?? де?гээлде иштеп чыгуу, ошону менен камера де?гээлинде алдын ала тапшырмаларды аткарып, ?тк?р?? ж?нд?м?н жана сервер ж?кт? кыскартат. Негизги компоненттерди изилдеп к?р?л?:

а. Камера жабдыктары жана сенсор интеграциясы

Заманбап к?з?м?л камералары сенсорлордун бир нече т?р?н камтыйт:

• Картинки сенсорлор (CMOS, CCD): Визуалдык маалыматтарды (с?р?тт?рд? жана видеолорду) ар кандай жарык шарттарында кармоо.
• Инфракызыл (IR) сенсорлор: Видео тартуу ?ч?н камераны т?м?нк? жарыкта же толугу менен кара?гылыктандыруу ?ч?н иштети?из.
• Лидар жана тере?дик сенсорлор: Окуя менен фонду айырмалоо ?ч?н пайдалуу 3D мейкиндигиндеги аралыктарды жана аныктоочу объекттерди ?лч??.
• Микроб: Кээде аудио - негиздерине негизделген аналитика ?ч?н интеграцияланган.

Бул сенсорлор алгоритм сыяктуу иштет?? б?л?м?н? чийки маалыматтарды ж?н?т?ш?т Картинка колдонулат.

б. Картинка

Ар кандай татаал анализди колдонуудан мурун, Картинка Форманын сапатын жогорулатуу, айрыкча, жарык бер??ч? шарттарда же ызы-чуу ч?йр?л?рг? т?м?нк?л?р кирет:

• Алгоритмдер: Сенсордун ызы-чуусун, адатта, чыпкаларды колдонуп Гауссан Бог or Non - Жергиликт?? жергиликт?? маанини билдирет.
• Контраст жана жарыктык тууралоо: Алгоритмдер сыяктуу Адаптивд?? гистограмма те?дештир?? к?р?н?шт? ?зг?рт?? жана к?р?н??г? ж?нд?мс?зд?г?н ?зг?рт??.
• Edge Detection: Edge Detection (E.G., Собел оператору, Canny Edge Detection) объекттин чектерин аныктоого жардам берет, бул объектти к?з?м?лд?? ?ч?н ?т? маанил??.

с. Кыймылды аныктоо жана фон

Кыймыл табуу алды?кы орунда турган фундаменталдык милдеттердин бири болуп саналат - Аяктоо алгоритмдери. Бул к?б?нч? кыймылдап турган объектилерди аныктоо ?ч?н ырааттуу алкактарды салыштыруу принцибине негизделет.

• Фондук суусундук: Алгоритмдин маалымдама моделин учурдагы алкактан алган техникасы. Ар кандай олуттуу ?зг?р??л?р кыймыл катары белгиленди.
• Румумду талап-тоноо: Алгоритм болгон ж?н?к?й мамиле, анда ?зг?р??л?р болгон жерде ырааттуу жээкчелердин, белгил?? региондорун белгил??ч? айырманы эсептейт.
• Оптикалык агымПикселдик интенсивд??л?кт?н кыймылын талдоо ?ч?н, адатта, бир тараптуу колдонулган Kalman Filters к?з салуу ?ч?н.

ж. Объектди аныктоо жана к?з салуу

Алды?кы - Аягы, Объектди аныктоо жана к?з салуу объектилерди аныктоо жана к?з?м?лд?? жана трек объектилерди (мисалы, адамдар, эл, транспорт каражаттары, жаныбарлар) аныктоого болот. Негизги ыкмалар т?м?нк?л?рд? камтыйт:

• Yolo (сиз бир гана жолу карап): Мамлекет - - - Йоло с?р?тт? б?л?шт?р?п, тордогу ар бир объект ?ч?н букачар кутучаларын болжолдойт.
• Haar Cascade Classifiers: Ж?н?к?й Объект аныктоо тапшырмалары ?ч?н, алдын-ала даярдыктан ?тк?н, окутулган классификаторлор.
• Kalman Filter: Колдонулган к?з салуу Жээкчелер аркылуу объектилерди жылдыруу. Ал кыймылдаган объектинин (позиция, ылдамдык) абалын баалайт жана анын келечектеги позициясын болжолдойт.

д. Аномалияны аныктоо жана окуялар триггерлер

Алды?кы жагында Аномалияны аныктоо

• К?т?лб?г?н кыймыл: Чыккан же к?т?лб?г?н кыймылдарды аныктоо, мисалы, кимдир бир?? чуркап же к?т?лб?г?н жерден калыптануу.
• Cross - сапты аныктоо: Объектти кесип ?тк?нд?н кийин, сергектикти козгогон виртуалдык сапарлар же сызыктарды колдонот.
• Аймак интрузияОткрыткасы: эгерде бир нерсе предепцияланган аймактын ичинде алдын-ала аныкталган аймакты алып келсе, аныктайт.

Бул алгоритмдер чыныгы - ?ч?н "Убакыт ж?н?нд? эскерт??л?рд? киргизиши м?мк?н Артка - аягы тутуму же коопсуздук кызматкерлерине дароо эскертмелерди ж?н?т???з.

2. Артка - Алгоритмди ишке ашыруу

TheАртка - аягыСистема оор к?т?р?? ?ч?н жооптуу, татаал маалыматтарды иштеп чыгуу жана видео маалыматтардын ири к?л?м?н сактоо ?ч?н жооптуу. Ал фронттон видео агымдарын же метадайындарын алуу менен иштейт Бул жерде бузулган Негизги тапшырмалар Артка аткарылган - Аяктоо алгоритмдери:

а. Видео агымы жана маалыматтарды бер??

• Маалыматтарды чогултуу: Камералар видео маалыматтарын артка кайтаруу - т?зд?н-т?з Интернет туташуусу, жергиликт?? аймактын тармактары (Ланс) же булут кызматтары аркылуу аяктайт.
• Кысуу: ?тк?р?? ж?нд?мд??л?г?н колдонуу ?ч?н, видео агымдар к?п учурда стандарттарды колдонуу менен кысылган H.264 or H.265Файлдын к?л?м?н минималдаштыруу учурунда видео сапатын сактап турган.

б. Видео анализ жана тере? ?йр?н??

• Объектди аныктоо: Арткы - Аяктоо тере? окуу моделдерин колдонот Yolo, Faster R - CNNже SSD (Бир нече атуу мульци детектору) Объектти аныктоо жана классификациялоо ?ч?н. Бул моделдер адамдар, транспорт каражаттары, унаалар, жаныбарлар ж.б. сыяктуу, ар кандай буюмдарды таануу ?ч?н ири маалымат топтомдорунда окутулат.

• Бет таанууБилдир??н? тастыктоо же к?з?м?лд?? ?ч?н, мимика таануу алгоритмдери колдонулат, адатта, тере? окуу моделдерине негизделген Бас or Deepface. Бул моделдер белгил?? жеке адамдардын маалымат базасына бет менен салыштырылат.

• Аракет таануу: Отчетторду аныктоодон тышкары, арткы - Аягы ошондой эле видеодогу иш-аракеттерди же ж?р?м-турумду классификациялай алат. Мисалы, мушташ, шект?? кыймылдар же башка алдын-ала аныкталган ж?р?м-турумду аныктоо Rnns (кайталануучу нерв тармактары) or 3D CNNS.

• Окуя классификациясы: Арткы - Аяктоо белгиленип жаткан нерселерди же ж?р?м-турумдарды же ж?р?м-турумдарды мазмундуу иш-чараларга (мисалы, "деп табышкан", "Унаа токтоп турду", "Эл чогулган"

с. Метадайындар белгилери жана схема

• Тагдыр: Ар бир кадр же видео сегменти тиешел?? метадата (мисалы,, убакыт, жайгашкан жер, аныкталган объектилер, окуялар) менен белгиленет.
• Индекст??: Видео жана окуялардын маалыматтары натыйжалуу изд?? ?ч?н индекстелген. Сыяктуу технологияларды колдонуу Elasicsearch, Тегдерге же метадайындардын негизинде видео маалыматтардын ке?ири к?л?м?н изд?? о?ой болот.

Мисалы, сиз "Чектелген аймакта кечки саат 15тен 3к? чейин аныкталган адамдарды таба аласыз" деп изд?? аласыз.

ж. Ж?р?м-турумду талдоо жана аномалияны аныктоо

• ?лг? таанууАвтоматтык билим бер?? моделдерин колдонуп, система к?пт?г?н тарыхый маалыматтарды ?йр?н?т, кандай м?н?зд?? ж?р?м-турумга м?н?зд??, ?зг?ч? ч?йр?л?рд? (мисалы, бир д?к?н, к?ч? бурчу) кайсы тарыхый маалыматтарды ?йр?н?т. Модель андан кийин нормадан четт??л?р.

• Окуянын корреляциясы: Артка - Аягы тутумдары бир нече иш-чараларды же маалымат агымдарын (мисалы, айкалыштыруу) о?дой алат кыймыл табуу менен Бет таануу). Эгерде адаттан тыш иш-аракет аныкталса, система анча-мынча эскерт??л?рд? жаратышы м?мк?н.

• Узун - М??н?тт?? анализУбакыттын ?т?ш? менен система тенденцияларды жана ?лг?л?рд?, болжолдуу м?мк?нч?л?кт?рд? сунуш кылган тенденциялар жана ?лг?л?рд? байкоого болот (мисалы, уурулуктун м?мк?н болуучу аймактарын аныктоо, болжолдонгон зоналар иш-аракеттерге т?ртк? болушу м?мк?н).

д. Булут интеграциясы жана шыпталбайбыз

• Булут сактагыч: Видео маалыматтар, айрыкча жогорку

• Булут ai иштет??: Айрым иштет?? булутта к?чт?? жабддык (мисалы, тере? окуу тапшырмаларын колдонууга). Булутту ири маалымат базаларындагы моделдерди ?йр?т?? ?ч?н да колдонсо болот.

3. Колдонмо сценарийлери

Алды?кы алды?кы м?мк?нч?л?кт?р менен

а. Акылдуу шаарларда шаардык к?з?м?л

• Жол кыймылынын мониторинги: Камералар трафик агымын к?з?м?лд?п, кырсыктарды аныктоого жана транспорттук транспорт каражаттарын тездет?? же иштет?? сыяктуу кызыл чырактар ??сыяктуу мыйзам бузуулар ?ч?н байкоого болот.

• Элди башкаруу: Адамдарды эсепт?? жана ж?р?м-турумду талдоо менен жабдылган камералар алгоритмдер элдин к?пч?л?г?, коомдук жайларда коопсуздукту камсыз кылууга жардам берет.

• Коомдук коопсуздук: Камералар адаттан тыш ж?р?м-турумду (мисалы, к?р?ш?? же жайлоо) аныктай алат жана ошол замат эскерт??л?р?.

б. Уурулукту алдын алуу жана кардарлардын т?ш?н?кт?р? ?ч?н чекене к?з?м?л

• Уурулукту алдын алуу: AI алгоритмдери шект?? ж?р?м-турумду, д?к?нч?н?н кыймылдарында адаттан тыш ?лг?л?р сыяктуу аныкталат.

• Кардарлардын аналитикасы: Чекир??л?р кардарлардын агымын к?з?м?лд?? ?ч?н камераларды колдоно алышат, кардарлардын кайсы бир б?л?г?н? канча каражат сарпташат жана д?к?нд?н схемаларынын схемаларын оптималдаштыруу.

с. Саламаттыкты сактоо жана оорукананын коопсуздугу

• Оорулуу мониторинг: Ооруканаларда акылдуу к?з?м?л камераларында акылдуу камералар кулай-жарактарды, сезгич аймактарга же бейтаптарга уруксатсыз кир??г? уруксатсыз жет??н? байкоо кыймылынын байкап турушу м?мк?н.

• Кызматкерлердин коопсуздугу: Коопсуздук кызматкерлери агрессивд?? ж?р?м-турум же уруксатсыз кызматкерлер кире алган учурда эскерт??л?рд? ала алышат.

ж. Инфраструктураны коргоо

• Жогорку - коопсуздук жерлери: Ишт?? тутумдары High - коопсуз жерлерди коргойт

д. ?й коопсуздугу

• Кол салуучунун аныктамасы: ?йд? коопсуздодо, препаратын таануу жана кыймылдоо алгоритмдери алгоритмдер кол салгандарды, элге ?й ээлерин жана триггер сигналдарын аныктай алат.

• Топтомду уурдоо: Камералар пакетти уурдоого байланыштуу шект?? иш-аракеттерди аныктай алат жана ?й ээлерине билдир??н? билдирет.

Корутунду

Интеграциялоо Акылдуу алгоритмдер эк?? те? алды?кы - аягы жана Артка - аягы талаа революциялык байкоо. Баштапкы маалыматтарды алуудан жана баштапкы маалыматтарды алуудан жана серверде ?рк?нд?т?лг?н аналитика жана машинаны ?йр?н??. Ай менен машина ?йр?н?? эволюциялоону улантууда, бул системалар андан да к?чт?? болуп, к?ч?т?лг?н коопсуздукту, жакшыраак ресурстарды башкарууну, алдын-ала к?ч? жана болжолдуу м?мк?нч?л?кт?рд? сунуштай турган к?ч-кубатка алып кел??ч? к?ч-кубат алып келээрин сунуш кылат.