Интегрира?е на длабоко уче?е на АИ со камери за надзор: Сеопфатен преглед

Современата безбедност се потпира на АИ - Камери за надзор кои надминуваат пасивно снима?е. Со вградува?е длабоки - модели за уче?е - или на камерата (?Edge AI“) или во облакот - овие системи можат Препозна?те лу?е, лица, возила (автомобили, чамци, авиони, беспилотни летала) и животни во реално - време. Подолу е детален дефект, со об?аснувачки визуелни страни, за тоа како функционира оваа интеграци?а и зошто е важно.

1. Кра? - до - Заврши АИ Надзор за надзор

Надзорот АИ следи структуриран гасовод:

1. Снима?е на видео: Високи - протоци на резолуци?а од IP/PTZ фотоапарати.

2. Пред - обработка: Екстракци?а на рамки, промена на големината, нормализаци?а.

3. Заклучок: Открива?е и класификаци?а на предмети преку CNN (на пр., Yolov7, побрз R - CNN).

4. Пост - Обработка: Следе?е, генераци?а на предупредува?е, на?авува?е на метаподатоци.

5. Акци?а: Известува?а за притиска?е, снима?е клипови, пристап до активира?е - Системи за контрола.

2. Е? против архитектурите на облак АИ

• Edge ai:

  • Заклучок на - камера или на - простории NVR/DVR.

  • Добрите: Ultra - Ниска латентност, намалена ширина на опсег, офла?н операци?а.

  • Конс: Ограничена комплексност на моделот, хардверска цена.

• Облак АИ:

  • Преноси испратени до мо?ни графички процесор на база на податоци.

  • Добрите: Понапредни модели, централизирани ажурира?а.

  • Конс: Повисока латентност, размислува?а за приватност, тековни мрежни трошоци.

• Хибриден: Критичко открива?е на работ; Подлабока анализа во облак.
  
  

3. Способности за препознава?е

4. Практични апликации и случаи на употреба

1. Периметарска одбрана

   • Открива?е на губе?е, крше?е на Tripwire, неовластено - Аларми за влез.

2. Контрола на пристап

   • Лице - натпревар против бази на податоци на вработените или ВИП; Дневници за влез во временска ознака.

3. Сообра?а? и безбедност на пристаништето

   • Пребро?ува?е на возилото, LPR за патарина или ограничено - спроведува?е на областа; Следе?е на садови.

4. Аеродром и критична инфраструктура

   • Открива?е на упад на дрон; Зголемува?е на патролата на периметар.

5. Мониторинг на животински свет и животна средина

   • Следе?е на движе?е на животни; Анти - Поддршка за патрола за ловокрадство.

6. Форензичко пребарува?е

   • АИ - Индексирани настани Овозможете ?На?дете ги сите рамки со чамци на пристаништето #3“.

5. Изгледи на пазарот

• 2024 Големина на пазарот: ~ 6,5 мили?арди УСД во видео надзор на ВИ.

• 2030 Проекци?а: 28,8 мили?арди американски долари (CAGR ~ 30,6%)

• Возачите вклучуваат паметни градови, транспортна безбедност, мало аналитика и зачувува?е на дивиот свет.

6. Етички, приватност и оперативни размислува?а

• Приватност: Минимизира?е на суров видео пренос; на - анонимизаци?а на уредот (замаглува?е не - цели).

• Ублажува?е на пристрасност: Обука за различни бази на податоци за да се избегнат демографските погрешни класификации.

• Усогласеност со регулативата: GDPR, CCPA, новите рамки за управува?е со АИ.

• Безбедност: Обезбедува?е на самите модели на АИ се омаловажувачки - отпорни.

7. Идни трендови

• Континуирано уче?е на работ: Камери што се преквалификуваат на локалните податоци (федерално уче?е).

• Мулти - Фузи?а на сензори: Комбинира?е на RGB видео со термичко, лидар, аудио за робусно открива?е.

• Контекстуално АИ: Модели кои ги разбираат однесува?ето (на пр., ?Рака - подигната“ наспроти ?оруж?е - подготвено“).

• Лесни специ?ализирани модели: Оптимизирани детектори за специфични домени (морски садови, видови птици).

Резиме
Со вградува?е длабоко - цевководи за уче?е во хардвер и софтвер за надзор, безбедносните системи сега Идентификува?те закани- од натрапници на неовластени беспилотни летала - во реално - време, сè додека ги намалуваат лажните аларми и оперативните трошоци. Пазарот е подготвен за брз раст, управуван од напредокот во работ на комп?утери, мулти - сензор за АИ и одговорни практики за распоредува?е.