Detaye pann nan devan - Fen ak Retounen - Fen Algoritm Entelijan nan Sistèm Siveyans

1. Front - Fen Algorithm Aplikasyon

A devan - fini Algoritm opere dirèkteman nan inite a kamera, souvan swe Computing kwen kapasite. Algoritm sa yo vize Pwosesis done Capteur anvan tout koreksyon lokalman, kidonk diminye Pleasant a ak chaj sèvè pa fè travay preliminè nan nivo a kamera. Ann eksplore eleman prensipal yo:

a. Kamera pyès ki nan konpitè ak entegrasyon Capteur

Kamera siveyans modèn enkòpore plizyè kalite detèktè:

• Imaj detèktè (CMOS, ks): Kaptire done vizyèl (imaj ak videyo) anba divès kondisyon ekleraj.
• Enfrawouj (IR) detèktè: Pèmèt kamera a pran videyo nan fènwa ki ba limyè oswa konplè.
• Lidar ak detèktè pwofondè: Mezire distans ak detekte objè nan espas 3D, itil pou distenge ant objè ak background nan yon sèn.
• Mikro: Pafwa entegre pou Audio - ki baze analytics.

Sa yo detèktè voye done anvan tout koreksyon nan inite a pwosesis, kote algoritm tankou Imaj Pre - Pwosesis yo aplike.

b. Imaj Pre - Pwosesis ak Rediksyon Bri

Anvan ou aplike nenpòt analiz konplèks, Imaj Pre - Pwosesis se kritik amelyore bon jan kalite a nan pye a, espesyalman nan kondisyon ekleraj pòv oswa anviwònman fè bwi:

• Denoising algoritm: Retire bri Capteur, tipikman lè l sèvi avèk filtè tankou Gaussian flou or ki pa - lokal vle di denoising.
• Kontras ak klète ajisteman: Algoritm tankou Istogram adaptasyon egalizasyon Ajiste klète ak kontras amelyore vizibilite.
• Deteksyon kwen: Deteksyon kwen (eg, Operatè Sobel, Deteksyon kwen Canny) ka ede defini limit objè, ki se kritik pou swiv objè.

c. Deteksyon mouvman ak soustraksyon background

Deteksyon mouvman se youn nan travay yo fondamantal ki fèt pa devan an - algoritm fen. Li se souvan ki baze sou prensip la nan konpare ankadreman siksesif yo detekte objè k ap deplase.

• Soustraksyon background: Yon teknik kote algorithm nan soustraksyon yon modèl background referans soti nan ankadreman aktyèl la. Nenpòt chanjman enpòtan se pwente kòm mouvman.
• Ankadreman diferans: Yon apwòch ki pi senp kote algorithm a kalkile diferans ki genyen ant ankadreman youn apre lòt, rejyon flagging kote chanjman ki te fèt.
• Flow optik: Yon metòd plis sofistike ki analize mouvman an nan entansite pixel atravè ankadreman youn apre lòt yo detekte mouvman, souvan yo itilize nan konjonksyon avèk Kalman filtè pou swiv.

d. Deteksyon objè ak swiv

Nan devan an - fen, deteksyon objè ak swiv yo fè lokalman yo idantifye ak swiv objè (eg, moun, machin, bèt). Teknik prensipal yo gen ladan yo:

• Yolo (ou sèlman gade yon fwa): Yon eta - nan - algorithm nan - atizay ki ka detekte objè miltip nan tan reyèl - Yolo divize imaj la nan yon griy ak predi bwat ki limite pou chak objè nan griy la.
• Haar cascade klasifikasyon: Itilize pou travay deteksyon objè ki pi senp, tankou deteksyon figi, ki baze sou pre - klasifikasyon ki resevwa fòmasyon.
• Kalman Filter: Itilize pou swiv k ap deplase objè atravè ankadreman. Li estime eta a nan yon objè k ap deplase (pozisyon, vitès) ak predi pozisyon nan lavni li yo.

e. Deteksyon anomali ak evènman deklannche

Deteksyon anomali nan devan an - Fen tipikman konsantre sou idantifye evènman etranj nan manje a videyo:

• Mouvman toudenkou: Deteksyon nan mouvman rapid oswa enprevizib, tankou yon moun kouri oswa fòmasyon foul moun toudenkou.
• Kwa - deteksyon liy: Sèvi ak tripwires vityèl oswa liy ki deklanche alèt lè yon objè kwaze yo.
• Zòn entrizyon: Detekte si yon objè antre nan oswa sòti yon zòn predefini nan ankadreman an.

Algoritm sa yo ka Lè sa a, deklanche reyèl - tan alèt pou la Retounen - Fen sistèm oswa voye notifikasyon imedya bay pèsonèl sekirite yo.

2. Retounen - Fen Algorithm Aplikasyon

A Retounen - Fen Sistèm se responsab pou leve a lou, manyen analytics done konplèks ak estoke gwo komèsan nan done videyo. Li travay pa resevwa sous dlo videyo oswa metadata soti nan devan an - kamera fen ak fè analiz avanse, souvan lè l sèvi avèk AI ak teknik aprantisaj machin. Isit la nan yon pann nan la Travay kle fèt pa tounen - algoritm fen:

a. Videyo kouran ak transmisyon done

• Koleksyon Done: Kamera transmèt done videyo nan do a - Fen swa nan koneksyon entènèt dirèk, rezo zòn lokal yo (LANs), oswa sèvis nwaj.
• Konpresyon: Pou redwi l 'Pleasant, kouran videyo yo souvan konprese lè l sèvi avèk estanda tankou H.264 or H.265, ki prezève bon jan kalite videyo pandan y ap minimize gwosè dosye.

b. Analiz videyo ak aprantisaj gwo twou san fon

• Deteksyon objè: Do a - Fen itilize modèl aprantisaj gwo twou san fon tankou Yog, Pi vit r - cnn, oswa Ssd (Single piki multibox detektè) pou deteksyon objè trè egzat ak klasifikasyon. Modèl sa yo ki resevwa fòmasyon sou ansanbl gwo yo rekonèt yon varyete de objè tankou moun, machin, bèt, elatriye.

• Rekonesans vizaj: Pou verifikasyon idantite oswa siveyans, algoritm rekonesans vizaj yo te itilize, tipikman ki baze sou modèl aprantisaj gwo twou san fon tankou Fasenet or Gwo twou san fon. Modèl sa yo konpare figi nan pye videyo nan yon baz done nan moun li te ye.

• Rekonesans Aksyon: Anplis de detekte objè, do a - Fen kapab tou klasifye aksyon oswa konpòtman nan videyo a. Pou egzanp, detekte batay, mouvman sispèk, oswa lòt konpòtman predefini lè l sèvi avèk RNNs (repete rezo neral) or 3D CNNS.

• Klasifikasyon Evènman: Retounen - Fen klase objè detekte oswa konpòtman nan evènman siyifikatif (eg, "moun detekte", "machin ki pake twò lontan", "foul moun ki fòme").

c. Metadata balisage ak searchability

• Gagging: Chak segman ankadreman oswa videyo atenn ak metadata ki enpòtan (eg, tan, kote, idantifye objè, evènman).
• Endèks: Videyo ak done evènman yo Catalogue pou pèmèt pou rechèch efikas. Sèvi ak teknoloji tankou Elasticsearch, li vin fasil pou fè rechèch nan kantite lajan vas nan done videyo ki baze sou Tags oswa Metadata.

Pou egzanp, ou ta ka fè rechèch pou "moun ki detekte nan zòn nan restriksyon soti nan 2 pm a 3 pm."

d. Analiz konpòtman ak deteksyon anomali

• Rekonesans modèl: Sèvi ak modèl aprantisaj machin, sistèm nan aprann soti nan gwo kantite done istorik ki konpòtman tipik yo nan anviwònman espesifik (eg, yon magazen, yon kwen lari). Modèl la Lè sa a, drapo devyasyon soti nan nòmal la.

• Korelasyon evènman: Tounen - sistèm fen ka correspond evènman miltip oswa sous dlo (eg, konbine Deteksyon mouvman ak rekonesans vizaj). Si yo detekte aktivite etranj, sistèm lan ka jenere alèt desizyonèl.

• Long - tèm analiz: Apre yon tan, sistèm lan ka swiv tandans ak modèl, ofri kapasite prediksyon (eg, idantifye zòn potansyèl nan vòl(fā), predi ke lè sèten zòn ka fè eksperyans yon vag nan aktivite).

e. Nwaj entegrasyon ak évolutivité

• Nwaj depo: Done videyo, espesyalman segondè - definisyon videyo, yo ka estoke nan nwaj la, sa ki pèmèt pou depo évolutive san yo pa twò chaje enfrastrikti lokal yo.

• Cloud AI Processing: Gen kèk pwosesis fè nan nwaj la pran avantaj de pyès ki nan konpitè pwisan (eg, GPUs pou travay aprantisaj gwo twou san fon). Nwaj la kapab tou itilize nan tren modèl sou ansanbl gwo.

3. senaryo aplikasyon an

Avèk kapasite yo avanse nan devan - Fen ak Retounen - Fen algoritm entelijan, sistèm siveyans yo kounye a se itilize nan aplikasyon pou divès kalite:

a. Siveyans iben nan lavil entelijan

• Siveyans trafik: Kamera ka kontwole koule trafik, detekte aksidan, epi swiv machin pou vyolasyon tankou vitès oswa kouri limyè wouj.

• Jesyon foul moun: Kamera ekipe ak moun konte ak algoritm analiz konpòtman ede jere mouvman foul moun, asire sekirite nan espas piblik yo.

• Sekirite piblik: Kamera ka detekte konpòtman etranj (eg, batay oswa flannen) ak otorite imedyatman alèt.

b. Siveyans Yo Vann an Detay pou Prevansyon Vòl(fā) ak Sur kliyan

• Vòl(fā) prevansyon: AI algoritm detekte konpòtman sispèk tankou shoplifting oswa modèl dwòl(fā) nan mouvman achtè.

• Analytics Kliyan: Retailers ka itilize kamera yo swiv koule kliyan, analize konbyen tan kliyan depanse nan seksyon patikilye, ak optimize kouman magazen ki baze sou modèl trafik yo.

c. Swen sante ak sekirite lopital

• Siveyans pasyan: Nan lopital, kamera siveyans entelijan ka kontwole mouvman pasyan yo detekte tonbe, aksè san otorizasyon nan zòn sansib, oswa pasyan nan detrès.

• Anplwaye Sekirite: Pèsonèl sekirite ka resevwa alèt nan ka ta gen konpòtman agresif oswa aksè anplwaye san otorizasyon.

d. Pwoteksyon enfrastrikti kritik

• Segondè - zòn sekirite: Sistèm siveyans pwoteje segondè - kote valè tankou sant done, plant pouvwa, ak bilding gouvènman an, kote algoritm yo te itilize pou kontwòl(fā) aksè, rekonesans vizaj, ak deteksyon anomali.

e. Kay Sekirite

• Deteksyon entru: Nan sekirite lakay ou, kamera ak rekonesans vizaj ak algoritm swiv mouvman ka idantifye entrigan, alèt pwopriyetè kay, ak alam deklanche.

• Pake Prevansyon Vòl(fā): Kamera ka detekte aktivite sispèk ki gen rapò ak vòl(fā) pake ak notifye pwopriyetè kay yo.

Konklizyon

Entegrasyon an nan Algoritm entelijan nan tou de la devan - fini ak Retounen - Fen se revolusyone jaden an nan siveyans. Soti nan premye akizisyon done ak deteksyon debaz evènman nan nivo kamera a analytics avanse ak aprantisaj machin nan sèvè a - bò, algoritm sa yo bay solisyon konplè pou endistri divès kalite. Kòm AI ak aprantisaj machin kontinye evolye, sistèm sa yo ap vin menm plis pouvwa anpil, ofri sekirite ranfòse, pi bon jesyon resous, ak kapasite prediksyon ki ka anpeche menas potansyèl yo anvan yo vin pi grav.