Detaljno ra??lanjivanje prednjeg - Kraj i le?a - Zavr?eni inteligentni algoritmi u sustavima nadzora

1. Prednja - Provedba algoritma krajnjeg algoritma

Aprednji - kraj Algoritmi djeluju izravno unutar jedinice kamere, ?esto iskori?tavaju?i rafalstvo Mogu?nosti. Ti algoritmi imaju za cilj Podaci o sirovim senzorima obradite lokalno, ?ime se smanjuje propusnost i optere?enje poslu?itelja izvode?i preliminarne zadatke na razini kamere. Istra?imo glavne komponente:

a. Integracija hardvera i senzora kamere

Moderne nadzorne kamere uklju?uju vi?e vrsta senzora:

• Senzori slike (CMOS, CCD): Snimajte vizualne podatke (slike i videozapise) u razli?itim uvjetima osvjetljenja.
• Infracrveni (IR) senzori: Omogu?ite kameru da snima video u slabom svjetlu ili potpunu tamu.
• Senzori lidar i dubine: Izmjerite udaljenosti i otkrivanje objekata u 3D prostoru, korisno za razlikovanje objekata i pozadine u sceni.
• Mikrofoni: Ponekad integrirano za analitiku utemeljenu na audio -

Ovi senzori ?alju sirove podatke u jedinicu za obradu, gdje algoritmi vole slika prije - obrada primjenjuju se.

b. Slika prije - obrada i smanjenje buke

Prije primjene bilo koje slo?ene analize, slika prije - obrada je presudno za pobolj?anje kvalitete snimka, posebno u lo?im uvjetima osvjetljenja ili bu?nim okru?enjima:

• Algoritmi denoising: Uklonite buku senzora, obi?no koriste?i filtre poput Gaussova zamagljivanje or ne - lokalno zna?i denoting.
• Pode?avanje kontrasta i svjetline: Algoritmi poput Adaptivno izjedna?avanje histograma Prilagodite svjetlinu i kontrast kako biste pobolj?ali vidljivost.
• Otkrivanje ruba: Otkrivanje ruba (npr., Sobelski operater, Otkrivanje ruba) mo?e pomo?i definirati granice objekta, ?to je klju?no za pra?enje objekata.

c. Otkrivanje pokreta i oduzimanje pozadine

Otkrivanje pokreta jedan je od temeljnih zadataka koje obavljaju prednji - zavr?ni algoritmi. ?esto se temelji na principu uspore?ivanja uzastopnih okvira za otkrivanje pokretnih objekata.

• Oduzimanje pozadine: Tehnika u kojoj algoritam oduzima referentni pozadinski model iz trenutnog okvira. Svaka zna?ajna promjena ozna?ena je kao pokret.
• Razlikovanje okvira: Jednostavniji pristup u kojem algoritam izra?unava razliku izme?u uzastopnih okvira, ozna?avaju?i regije u kojima su se dogodile promjene.
• Opti?ki protok: Sofisticiranija metoda koja analizira gibanje intenziteta piksela u uzastopnim okvirima za otkrivanje gibanja, koje se ?esto koristi zajedno s Kalman filtri za pra?enje.

d. Otkrivanje i pra?enje predmeta

Na prednjem dijelu - Kraj, otkrivanje i pra?enje predmeta izvode se lokalno kako bi se identificirali i pratili predmeti (npr. Ljudi, vozila, ?ivotinje). Glavne tehnike uklju?uju:

• Yolo (gledate samo jednom): Stanje - od - umjetni?kog algoritma koji u stvarnom - vremenu mo?e otkriti vi?e objekata. Yolo podijeli sliku na mre?u i predvi?a grani?ne okvire za svaki objekt u mre?i.
• Haar Cascade Classifiers: Koristi se za jednostavnije zadatke otkrivanja objekta, poput otkrivanja lica, na temelju pre - obu?enih klasifikatora.
• Kalmanov filter: Koristi se za pra?enje Pomicanje predmeta preko okvira. Procjenjuje stanje pokretnog objekta (polo?aj, brzina) i predvi?a njegov budu?i polo?aj.

e. Otkrivanje anomalija i pokretanja doga?aja

Otkrivanje anomalije na prednjoj strani - Kraj se obi?no fokusira na identificiranje neobi?nih doga?aja u video feedu:

• Nagli pokret: Otkrivanje brzih ili nepredvidivih pokreta, poput nekoga tko tr?i ili naglo stvaranje gu?ve.
• Kri? - Otkrivanje retka: Koristi virtualne vrtice ili linije koje pokre?u upozorenja kada ih objekt pre?e.
• Upadanje: Otkriva da li objekt ulazi ili izlazi iz unaprijed definiranog podru?ja unutar okvira.

Ti algoritmi tada mogu pokrenuti stvarne - vremenske upozorenja za Natrag - Kraj sustav ili po?aljite neposredne obavijesti sigurnosnom osoblju.

2. Natrag - Provedba zavr?etka algoritma

ANatrag - KrajSustav je odgovoran za te?ko dizanje, rukovanje slo?enom analitikom podataka i pohranjivanje velikih koli?ina video podataka. Djeluje tako ?to primaju video struje ili metapodatke s prednjih - krajnjih kamera i izvodi naprednu analizu, ?esto koriste?i AI i tehnike strojnog u?enja. Evo ra??lanjivanja klju?ni zadaci Izvode le?a - End Algoritmms:

a. Video tok i prijenos podataka

• Prikupljanje podataka: Kamere prenose video podatke na stra?nju stranu - zavr?avaju putem izravne internetske veze, mre?e lokalnih podru?ja (LANS) ili obla?nih usluga.
• Kompresija: Da bi se smanjila upotreba propusnosti, video struje se ?esto komprimiraju koriste?i standarde poput H.264 or H.265, koja ?uva kvalitetu videozapisa uz minimiziranje veli?ine datoteke.

b. Video analiza i duboko u?enje

• Otkrivanje objekta: Le?a - kraj koristi modele dubokog u?enja poput Jolo, Br?i r - cnn, ili SSD (One Shot Multibox detektor) za vrlo precizno otkrivanje i klasifikaciju objekata. Ovi su modeli obu?eni na velikim skupovima podataka kako bi prepoznali razli?ite predmete kao ?to su ljudi, vozila, ?ivotinje itd.

• Prepoznavanje lica: Za provjeru identiteta ili nadzor, koriste se algoritmi prepoznavanja lica, obi?no se temelje na modelima dubokog u?enja poput Facenet or Dubin. Ovi modeli uspore?uju lica u video snimcima s bazom podataka poznatih pojedinaca.

• Priznanje radnje: Osim otkrivanja objekata, stra?nji - kraj mo?e klasificirati radnje ili pona?anje unutar videa. Na primjer, otkrivanje borbi, sumnjivih pokreta ili drugih unaprijed definiranih pona?anja koriste?i RNNS (ponavljaju?e neuronske mre?e) or 3D CNN -ovi.

• Klasifikacija doga?aja: Le?a - Kraj klasificira otkrivene predmete ili pona?anja u smislenim doga?ajima (npr. "Osoba otkrivena", "vozilo predugo parkirano", "Formiranje gu?ve").

c. Ozna?avanje metapodataka i pretra?ivost

• Ozna?avanje: Svaki segment okvira ili videozapisa ozna?en je relevantnim metapodacima (npr. Vrijeme, lokacija, identificirani objekti, doga?aji).
• Indeksiranje: Podaci o video i doga?ajima indeksirani su kako bi se omogu?ilo u?inkovito pretra?ivanje. Kori?tenje tehnologija poput Elasticsearch, Postaje lako pretra?ivati ??ogromne koli?ine video podataka na temelju oznaka ili metapodataka.

Na primjer, mo?ete potra?iti "ljude otkrivene u ograni?enom podru?ju od 14 do 15 sati."

d. Analiza pona?anja i otkrivanje anomalije

• Prepoznavanje uzorka: Koriste?i modele strojnog u?enja, sustav u?i iz velikih koli?ina povijesnih podataka koja su tipi?na pona?anja u odre?enim okru?enjima (npr. Trgovina, ulice ulice). Model tada ozna?ava odstupanja od norme.

• Korelacija doga?aja: Povratak - Krajnji sustavi mogu povezati vi?e doga?aja ili tokova podataka (npr. Kombinacija Otkrivanje pokreta s prepoznavanje lica). Ako se otkrije neobi?na aktivnost, sustav mo?e generirati upozorenja.

• Duga - Analiza: S vremenom sustav mo?e pratiti trendove i obrasce, nude?i prediktivne mogu?nosti (npr. Identificiranje potencijalnih podru?ja kra?e, predvi?aju?i kada odre?ene zone mogu do?ivjeti porast aktivnosti).

e. Integracija i skalabilnost u oblaku

• Pohranjivanje u oblaku: Video podaci, posebno visoke - definicije videozapisa, mogu se pohraniti u oblaku, omogu?uju?i skalabilno pohranu bez preoptere?enja lokalne infrastrukture.

• Oblak AI obrada: Neka se obrada vr?i u oblaku kako bi se iskoristila mo?an hardver (npr. GPU -ovi za zadatke dubokog u?enja). Oblak se tako?er mo?e koristiti za obuku modela na velikim skupovima podataka.

3. Scenariji prijave

S naprednim mogu?nostima prednjeg - Kraj i straga - Kraj inteligentnih algoritama, sustavi za nadzor sada se koriste u raznim aplikacijama:

a. Urbani nadzor u pametnim gradovima

• Nadzor prometa: Kamere mogu nadzirati protok prometa, otkriti nesre?e i pratiti vozila zbog kr?enja poput prebrze vo?nje ili pokretanja crvenih svjetala.

• Upravljanje gu?vom: Kamere opremljene algoritmima brojanja ljudi i analize pona?anja poma?u u upravljanju kretanjem gu?ve, osiguravaju?i sigurnost u javnim prostorima.

• Javna sigurnost: Kamere mogu otkriti neobi?no pona?anje (npr. Borba ili plja?kanje) i odmah upozoriti vlasti.

b. Maloprodajni nadzor za prevenciju kra?e i uvide kupaca

• Prevencija kra?e: AI algoritmi otkrivaju sumnjiva pona?anja poput kra?e ili neobi?nih uzoraka u kretanju kupaca.

• Analitika kupaca: Trgovci mogu koristiti kamere za pra?enje protoka kupaca, analizu koliko dugo kupci tro?e u odre?enim odjeljcima i optimiziraju izgled trgovine na temelju obrazaca prometa.

c. Sigurnost u zdravstvu i bolnici

• Nadgledanje pacijenata: U bolnicama, inteligentne nadzorne kamere mogu pratiti kretanja pacijenata kako bi otkrili pad, neovla?teni pristup osjetljivim podru?jima ili pacijentima u nevolji.

• Sigurnost osoblja: Sigurnosno osoblje mo?e primati upozorenja u slu?aju agresivnog pona?anja ili neovla?tenog pristupa osoblja.

d. Kriti?na za?tita infrastrukture

• Visoka - Podru?ja sigurnosti: Sustavi nadzora ?tite lokacije visoke - vrijednosti kao ?to su podatkovni centri, elektrane i vladine zgrade, gdje se algoritmi koriste za kontrolu pristupa, prepoznavanje lica i otkrivanje anomalije.

e. Ku?na sigurnost

• Otkrivanje uljeza: U ku?noj sigurnosti, kamere s algoritmima prepoznavanja lica i pra?enja pokreta mogu identificirati uljeze, upozoriti vlasnike ku?a i pokrenuti alarme.

• Prevencija kra?e paketa: Kamere mogu otkriti sumnjive aktivnosti vezane uz kra?u paketa i obavijestiti vlasnike domova.

Zaklju?ak

Integracija inteligentni algoritmi u oba prednji - kraj i Natrag - Kraj je revolucija polje nadzor. Od po?etnog prikupljanja podataka i osnovnog otkrivanja doga?aja na razini kamere do napredne analitike i strojnog u?enja na strani poslu?itelja -, ti algoritmi pru?aju sveobuhvatna rje?enja za razli?ite industrije. Kako se AI i strojno u?enje i dalje razvijaju, ti ?e sustavi postati jo? sna?niji, nude?i pobolj?anu sigurnost, bolje upravljanje resursima i prediktivne sposobnosti koje mogu sprije?iti potencijalne prijetnje prije nego ?to eskaliraju.