Дета?ни квар пред?ег кра?а и назад - Кра? интелигентне алгоритме у системима надзора

1. Примена фронт - кра??и алгоритам

ТхеПред?и кра? - Алгоритми делу?у директно унутар ?единице камере, често искориштава?у?и ивица рачуна?а Могу?ности. Ови алгоритми има?у за ци? Процесу податке о сировима локално, на та? начин сма?у?у опсег опсега и оптере?е?е сервера врше?ем прелиминарних задатака на нивоу камере. Истражимо главне компоненте:

а. Интеграци?а хардвера и сензорска интеграци?а фотоапарата

Савремени надзорни фотоапарати садрже више врста сензора:

• Сензори слике (ЦМОС, ЦЦД): Ухватите визуелне податке (слике и видео записе) под различитим условима освет?е?а.
• Инфрацрвени (ИР) сензори: Омогу?ите фотоапарат да сними видео у ниско светло или потпуну таму.
• Лидар и дубински сензори: Измерите уда?ености и открива?е об?еката у 3Д простору, корисно за разликова?е предмета и позадине у сцени.
• Микрофони: Понекад ?е интегрисан за Аналитику засновану на аудио -

Ови сензори ша?у сирове податке о прера?ивачко? ?единици, где се алгоритми попут Слика пре - обрада се приме?у?у.

б. Слика прекра?ност и сма?е?е буке

Пре примене било ко?е сложене анализе, Слика пре - обрада ?е пресудно за побо?ша?е квалитета снимака, посебно под лошим условима освет?е?а или бучним окруже?има:

• Аноторски алгоритми: Уклоните шум сензора, обично помо?у филтера попут Гауссиан Блур or не - локално средство ко?е означава.
• Подешава?е контраста и светлине: Алгоритми попут Адаптивна из?едначава?е хистограма Подесите освет?еност и контраст да бисте побо?шали вид?ивост.
• Детекци?а ивица: Детекци?а ивица (нпр., Собел оператор, Детекци?а на ивици) Може помо?и дефиниса?у граница об?екта, што ?е пресудно за пра?е?е об?еката.

ц. Открива?е покрета и одузима?е позадине

Детекци?а покрета ?е ?едан од основних задатака ко?и обав?а?у фронт - енд алгоритми. Често се заснива на принципу упоре?ива?а узастопних оквира за открива?е покретних об?еката.

• Позадинско одузима?е: Техника у ко?о? алгоритам одузме референтни модел позадинских спорова из тренутног оквира. Свака знача?на промена означава се као крета?е.
• Разлике у оквиру: ?едноставни?и приступ у ко?ем алгоритам израчунава разлику изме?у узастопних оквира, региона заставе за означава?е у ко?има су се догодиле промене.
• Оптички проток: Софистицирани?и метод ко?и анализира крета?е интензитета пиксела у узастопним оквирима за открива?е крета?а, ко?и се често користи у вези са Калман филтри за пра?е?е.

д. Открива?е и пра?е?е об?екта

На пред?ем - кра?у, детекци?а и пра?е?е об?екта врше се локално за идентификаци?у и пра?е?е об?еката (нпр. ?уди, возила, животи?е). Главне технике ук?учу?у:

• Иоло (гледате само ?едном): Држава - - Арт алгоритам ко?и може открити више об?еката у стварном времену. Иоло дели слику у мрежу и предви?а ограничава?е кути?е за сваки об?екат у мрежи.
• ХААР ЦАСЦАДЕ ЦЛАСИФИЕРС: Користи се за ?едноставни?е задатке за открива?е об?еката, попут препознава?а лица, засновано на унапред обученим класификаторима.
• Калман Филтер: Користи се за пра?е?е Померни об?екти по оквирима. Проц?е?у?е ста?е покретног об?екта (позици?а, брзина) и предви?а ?егов буду?и положа?.

е. Аномалит Детекци?а и окидачи дога?а?а

Открива?е аномали?а на пред?ем кра?у - обично се фокусира на идентификаци?у необичних дога?а?а у видео фееду:

• Изненадни покрет: Открива?е брзих или непредвидивих покрета, попут некога котр?а?а или изненадна формаци?а гомиле.
• Цросс - Детекци?а лини?а: Користи виртуелне триплеве или лини?е ко?е покре?у упозоре?а када их об?ект пре?е.
• Упад подруч?а: Открива ако предмет у?е или излази унапред дефинисано подруч?е у оквиру.

Ови алгоритми могу затим покренути праве - упозоре?а о времену назад - кра? - систем или слати тренутне обавеште?а особ?у безбедности.

2 Назад - Кра??и алгоритам имплементаци?а

Тхеназад - кра? -Систем ?е одговоран за тешку диза?е, рукова?е сложеним аналитиком података и чува?е великих количина видео података. Делу?е прима?ем видео стрима или метаподатака са пред?их - кра??их камера и врши напредна анализа, често користе?и АИ и технике уче?а машина. Ево квара К?учни задаци Изводи назад - Енд Алгоритми:

а. Видео ток и пренос података

• Прикуп?а?е података: Камере преносе видео податке назад назад - кра? директно? интернетско? вези, локалне мреже (ЛАН) или облачне услуге.
• Компреси?а: Да би се сма?ила употреба пропусне ширине, видео токови се често компримира?у помо?у стандарда попут Х.264 or Х.265, ко?и сачува квалитет видео записа док минимизира величину датотеке.

б. Видео анализа и дубоко уче?е

• Детекци?а об?екта: Назад - Кра? користи моделе дубоког уче?а попут Иоло, Бржи Р - ЦННили ССД (По?единачни снимци Мултибок детектор) за високо прецизно открива?е и класификаци?а предмета. Ови модели су обучени о великим скуповима датасета како би препознали различите об?екте попут ?уди, возила, животи?а итд.

• Препознава?е лица: За верификаци?у или надзор идентитета користе се алгоритми за препознава?е лица, обично се заснива?у на моделима дубоког уче?а попут Фаценет or Деепфаце. Ови модели упоре?у?у лица у видео снимцима у базу података познатих по?единаца.

• Препознава?е акци?е: Поред открива?а об?еката, назад - кра? могу тако?е да класифику?у акци?е или понаша?а унутар видеа. На пример, открива?е борбе, сум?ивих покрета или других унапред дефинисаних понаша?а користе?и РННС (понав?а?у?е неуронске мреже) or 3Д ЦННС.

• Класификаци?а дога?а?а: Назад - Кра? се класифику?е откривени предмети или понаша?а у смислене дога?а?е (нпр. "Особа откривена", "возила ?е превише дуго", "формира се гужва").

ц. Ознака и претраживост метаподатака

• Означава?е: Сваки оквир или видео сегмент означен ?е релевантним метаподатака (нпр. Време, локаци?е, идентификоване об?екте, дога?а?и).
• Индексира?е: Подаци видео и дога?а?а индексирани су како би се омогу?ило ефикасно претражива?е. Користе?и технологи?е попут Еластицсеарцх, Омогу?у?е лако претражива?е великих количина видео података на основу ознака или метаподатака.

На пример, можете потражити "?уди ко?и су откривени у ограниченом подруч?у од 14:00 до 15 сати".

д. Анализа понаша?а и препознава?е аномали?а

• Препознава?е узорака: Користе?и моделе уче?а машина, систем уче из великих количина истори?ских података ко?е су типично понаша?е у одре?еним окруже?има (нпр. Продавница, улица, улица, улица). Модел затим означава одступа?а од норма.

• Корелаци?а дога?а?а: Назад - Кра??и системи могу корерати вишеструки дога?а?и или пренос података (нпр. Комбинова?е детекци?а покрета са препознава?е лица). Ако се откри?е необична активност, систем може да генерише упозоре?а о деложаци?и.

• Дуго - израза анализа: Временом, систем може пратити трендове и обрасце, нуде?и предиктивне могу?ности (нпр. Препознава?е потенци?алних подруч?а кра?е, предви?а?у?и када одре?ене зоне могу доживети пораст активности).

е. Интеграци?а у облаку и скалабилност

• Складиште у облаку: Видео подаци, посебно високи видео дефиници?у, могу се чувати у облаку, омогу?ава?у?и скалабилно складиште?е без преоптере?е?а локалне инфраструктуре.

• Облачно АИ обрада: Неку обраду се врши у облаку да искористе мо?ног хардвера (нпр. ГПУ-а за задатке дубоког уче?а). Облак се тако?е може користити за обуку модела на великим скуповима података.

3. При?авни сценари?и

Са напредним могу?ностима напредних - напредних - и назад - Интелигентни алгоритми, системи за надзор се сада користе у различитим апликаци?ама:

а. Урбани надзор у паметним градовима

• Пра?е?е саобра?а?а: Камере могу надгледати проток саобра?а?а, открива?е несре?а и тражити возила за крше?е попут убрзава?а или трча?а црвених светла.

• Управ?а?е гужвом: Камере опрем?ене ?удима Бро?а?е и алгоритамима анализе понаша?а помажу у управ?а?у покретом гужве, обезбе?у?у?и сигурност у ?авним просторима.

• ?авна сигурност: Камере могу да откри?у необично понаша?е (нпр. Борбама или пуца?а) и одмах упозорава?у власти.

б. Надмажник за малопрода?у за превенци?у кра?е и увиде купца

• Превенци?а кра?е: АИ алгоритми открива?у сум?иве понаша?е као што су ловиште или необичне узорке у покретима купаца.

• Аналитика купаца: Продавци на мало могу да користе камере за пра?е?е протока купаца, анализира?у?и колико дуго купаци проводе у одре?еним оде?цима и оптимизира?у распореде продавница на основу саобра?а?них образаца.

ц. Здравство и безбедност у болници

• Надгледа?е паци?ента: У болницама, интелигентне надзорне камере могу надгледати покрете паци?ената да откри?у падове, неовлаш?ени приступ осет?ивим областима или паци?ентима у нево?и.

• Сигурност особ?а: Сигурносно особ?е може примити упозоре?а у случа?у агресивног понаша?а или неовлаш?еног приступа особ?у.

д. Критична заштита инфраструктуре

• Висока - безбедносна подруч?а: Системи за надзор Заштитите високе - локаци?е вредности као што су дата центри, електране и владине зграде, где се алгоритми користе за контролу приступа, препознава?е лица и препознава?е лица и препознава?е аномали?а.

е. Ку?на сигурност

• Открива?е у?еза: У ку?но? безбедности, камере са препознава?ем лица и алгоритми за пра?е?е покрета могу идентификовати у?езе, упозорити власнике ку?а и активирати аларме.

• Превенци?а кра?е пакета: Камере могу открити сум?иве активности везане за кра?у пакета и обавестити власнике ку?а.

Зак?учак

Интеграци?а Интелигентни алгоритми и на оба Пред?и кра? - и назад - кра? - револуционише по?е надзор. Од почетних стица?а података и основне детекци?е дога?а?а на нивоу камере до напредне аналитике и уче?е машина на страни сервера, ове алгоритме пружа?у свеобухватна реше?а за различите индустри?е. Као што АИ и машинско уче?е и да?е се разви?а?у, ови системи ?е постати ?ош снажни?и, нуде?и побо?шану сигурност, бо?е управ?а?е ресурсима и предиктивним могу?ностима ко?е могу спречити потенци?алне прет?е пре него што ескалира?у.