Dabe?a berbi?av a eniyê - Daw?n ? Vegere - Algor?tmayên hi?mend ên di pergalên ?avdêriyê de

1. Front - Dabe?kirina Algorithm

Ew pê? - Daw? algor?tmayên rasterast di hundurê yek?neya kamera de dixebitin, bi gelemper? leveraging computing edge Qad?yên. Van algor?tmayên armanc dikin Daneyên Sensor Raw herêm? bic?h bikin, bi v? reng? li ser karên pê??n ên li asta kamerayê, bandwidth ? serverê kêm bikin. Ka em hêmanên sereke lêkol?n bikin:

yek. Yekb?na Hardware ? Sensor Kamera

Kamerayên ?avdêriya n?jen pir celebên senzoran pêk t?ne:

• Sensorên Wêne (CMOS, CCD): Daneyên Visual (wêne ? v?dyoyên) di bin ?ertên ron?kirina c?da de bigirin.
• Sensorên infrared (IR): Kamera ?alak bikin da ku v?dyoyê di ronahiya kêm an tar? ya bêkêmas? de bigirin.
• Sensorên lidil ? k?rahiyê: D?rên d?r ? detikan di c?hê 3D de, kêrhat? bib?nin, kêrhat? ji bo c?dahiya di navbera ti?tan ? pa?ver? li d?menek.
• M?krofon: Carinan ji bo dengbêjên Audio - analytics bingeh?n.

Van senzoran daneya xav ji yek?neya pêvajoyê re bi??nin, ku algor?tmayên m?na Wêneyê Pre - Pêvekirin têne sepandin.

b. Wêneyê Pre - Kurtkirina ? kêmkirina bê deng

Ber? ku h?n anal?zek tevlihev bic?h bikin, Wêneyê Pre - Pêvekirin kr?t?k e ku ji kal?teya d?menan ve were zêdekirin, nemaze di bin ?ertên ronah?kirina xirab an haw?rdorên bêhempa de:

• Denoising Algorithms: Dengbêjê sensor derx?nin, bi gelemper? bi karan?na f?lteran Blur Gaussian or ne - herêm? tê wateya ?nkarkirinê.
• Ragihandina berevaj? ? ronahiyê: Algor?tmayên m?na wekhevkirina histogramê adaptasyon ronah? ? berevaj? verast bikin da ku xuyang bikin.
• Detection Edge: Detection Edge (m?nak., Operatorê Sobel, Detection of Canny) Dikare al?kariyê bide s?norên lêkerê, ku ji bo ?opandina jêzêde gir?ng e.

c. D?tina Tevger ? Dabe?andina pa??n

D?tina Tevgerê yek ji wan karên bingeh?n ên ku ji hêla eniyê ve têne kirin - algor?tmayên daw? bikin. Ew bi gelemper? li ser prens?ba berhevkirina ?ar?oveyên serfiraziyê ye ku ji bo tesp?tkirina ti?tên moving.

• Subtractiona pa??n: Tekn?kek ku algor?tmayê modela pa??n a referansê ji ?ar?oveya hey? vedibêje. Her guhertinek gir?ng ji ala tevgerê ve tê ala.
• Ciyawaziya frame: Helwestek hêsan a ku algor?tmê c?dahiya di navbera ?ar?oveyên domdar de dike, deverên ku guher?n ?êb?ne, c?dahiya c?dahiyê dike.
• Herik?na opt?k?: Methodek pirtir sof?st?ke ku tevgera zirarên pixel li seranserê ?ar?oveyên domdar anal?z dike da ku tevgerê bib?ne, bi gelemper? di nav hev de tê bikar an?n Filmanên Kalman ji bo ?opandinê.

d. Tesp?tkirin ? ?opandin

Li eniyê - Daw?, tesp?tkirin ? ?opandina objekt?f li herêm? têne ?êkirin ? ?opandin ? ?opandin (m?nak?, mirov, wesay?t, heywan). Tekn?kên sereke ev in:

• Yolo (h?n tenê carekê dinêrin): Dewletek - ya - Algor?tmaya Huner ku dikare gelek ti?tan di rastiyê de tesp?t bike - dem. Yolo wêneyê di nav grid de par?e dike ? ji bo her ti?tê di gridê de qutiyên s?nordar pê?b?n dike.
• Klas?kên HAAR CASCADE: Ji bo peywirên tesp?tkirina ti?tê hêsan, m?na tesp?tkirina r?, li ser bingeha pê? - ??nên perwerdekirinê hatine bikar an?n.
• F?ltera Kalman: Ji bo bikar an?n ?opandin Ti?tên li seranserê ?ar?oveyan bar dikin. Ew dewleta objektek tevgerê (poz?syona, lehiyê) texm?n dike ? rew?a xwe ya pê?erojê texm?n dike.

e. Anomal? tesaletê ? b?yerên triggers

D?tina anomal? li eniyê - Bi gelemper? balê diki??ne ser naskirina b?yerên nediyar di v?dyoyê de:

• Tevgera ni?kêve: Detectasyona tevgerên bilez an nediyar, yên wek? kesek damezrandina elaletê ya ji ni?ka ve.
• Cross - Deteksiyonê Line: Dema ku ti?tek ji wan derbas dibe, rêw?tiyên tripwires an xetên virtual bikar t?ne.
• Nav?eya navxwey?: Heke ku hebek têkeve hundurê ?ar?ovê li ?ar?ovê, detekt dike.

Wê hingê ev algor?tmayên rast dikarin rast bikin - Alertên demê ji bo Vegere - Daw? pergal an agahdariya yekser ji personelên ewlehiyê re bi??nin.

2. Vegere - Dabe?kirina Algorithm

Ew Vegere - Daw? Pergal berpirsiyar e ku ji bo rakirina giran, analytics daneyên kompleks ? hilan?na volumesên mezin ên daneyên v?dyoyê. Ew bi wergirtina st?yên v?dyoyê an metadata ji pê? ve dik? - Kamerayên bi daw? bikin ? anal?zên pê?keft? pêk b?nin, bi gelemper? tekn?kên fêrb?na ai ? mak?neyê bikar t?ne. Li vir veqet?nek ji Karên sereke ji hêla pi?tê ve hate kirin - Algor?tmayên End:

yek. V?dyoya V?dyoyê ? Veguhestina Daneyê

• Berhevkirina daneyê: Kameray Daneyên V?dyoya V?dyoya Veguheztinê - Bi Navg?niya Internetnternetê ya Rast?n, Torgilokên Nav?eyên Herêm? (Lans), an kar?barên Cloud.
• Zexm?: Ji bo karan?na karan?na bandwidth, pêlên v?dyoyê bi gelemper? bi karan?na standardên m?na H.264 or H.265, dema ku Mezinahiya pelê kêmkirina p?vana pelê, k?jan kal?teya v?dyoyê diparêze.

b. Anal?zên v?dyoyê ? fêrb?na k?r

• Tesp?tkirina ti?tan: Pi?tre - Daw?n Modelên Fêrb?na Kevir m?na bikar t?ne Yolo, Faster R - CNN, an SSD (Detektora yek shot) detektorê multibox) ji bo tesp?tkirin ? ??na pir rast. Van modelan li ser datasetsên mezin têne perwerdekirin da ku c?rbec?r ti?tên wek? mirov, wesay?tan, heywan, hwd.

• Naskirina r?yê: Ji bo verastkirina nasname an ?avdêriyê, algor?tmayên naskirina r?yê, bi gelemper? li ser bingeha modelên fêrb?na k?r têne bikar an?n Facenet or DeepFace. Van modelan di d?menên v?dyoyê de bi databasek ji kesayetên naskir? re r? bi r? dim?nin.

• Naskirina Actionalakiyê: Digel tesp?tkirina ti?tan, pi?tê - Daw? dikare di nav v?dyoyê de ?alak? an tevgerên kategoriyê bike. M?nak?, tesp?tkirina ?eran, tevgerên gumanbar, an tevgerên din ên diyarkir? bikar t?nin RNNS (Torgilokên Neural ên Recurrent) or 3D CNNS.

• Klas?kirina b?yerê: Vegere

c. Tagging ? lêger?na Metadata

• Tagging: Her ?ar?ova an dabe?a v?dyoyê bi metadata têkildar (m?nak, dem, c?h, c?h, b?yeran naskir? ye.
• Indexing: Daneyên v?dyoyê ? b?yerê têne n??andin ku dest?rê bidin lêger?na bikêr. Karan?na teknolojiyên m?na Elast?k, Ew hêsantir e ku bi navg?niya daneyên v?dyoyê yên li ser bingeha tags an metadata lêger?n bigerin.

M?nak?, h?n dikarin li "mirovên ku di 2 PM-ê de hatine tesp?t kirin ji 2 PM-ê vegerin."

d. Anal?zên behreyê ? tesp?tkirina anomal?

• Naskirina Pattern: Bikaran?na modelên fêrb?na mak?neyê, pergal ji daneyên mezin ên daneya d?rok? fêr dibe ka ?i behreyên t?p? di haw?rdora taybet? de ne (m?nak, dikanek, kolana kolanê). Modela wê hingê dev ji normê dike.

• Peywendiya b?yerê: Vegere - Pergalên End D?tina Tevgerê bi naskirina r?yê). Ger ?alakiyek bêhempa were tesb?t kirin, pergal dikare alerjiyên ?alakiyê ava bike.

• Long - Anal?zên Term: Bi demê re, pergal dikare trend ? pê?numayan bi?op?ne, pê?kê?kirina kapas?teyên pê?b?n? (m?nak?, naskirina deverên potansiyel ên diziyê, pê?b?n?kirin dema ku hin zeviyan di ?alakiyê de tengasiyek bikin).

e. Yekb?na cloud ? p?vanê

• Storage Cloud: Daneyên V?dyoyê, bi taybet? bilind - V?deoyek V?deo, dikare di ewr de were hilan?n, dest?rday?na ji bo hilan?na berbi?av bêy? hilwe?andina binesaziya herêm?.

• Pêvajoya Cloud Ai: Hinek pêvajoyê di ewran de tê kirin da ku s?d werbigirin Ewran j? dikare were bikar an?n da ku modelên li ser datasetsên mezin perwerde bike.

3. Senaryoyên Ser?lêdanê

Bi kapas?teyên pê?keft? yên pê? - Daw?n ? pa?de - Algor?tmayên hi?mend?, pergalên ?avdêriyê naha di ser?lêdanên cihêreng de têne bikar an?n:

yek. Surveb?na bajar? di bajarên Smart de

• ?avdêriya traf?kê: Kamerayan dikare diherike seyr?sefera traf?kê, qezayên tesp?t bikin, ? wesay?tên ji bo binpêkirinên m?na bilez an roniyên sor bi?op?nin.

• Rêvebiriya Crowd: Kamerayên ku bi mirovên hejmart? ? anal?zên tevgerê re têkildar b?n al?kar dibin al?kar da ku tevgera elaletê birêve bibin, ewlehiya li cihên gi?t?.

• Ewlehiya gi?t?: Kamerayan dikare behreke bêhempa bib?ne (m?nak., ?er an loitering) ? yekser rayedarên hi?yar bikin.

b. Surveillance Retail ji bo Pê??lêgirtina Pê??lêgirtin ? Xer?darên Xer?dar

• Pê??lêgirtina diziyê: Algor?tmayên AI-ê behreyên gumanbar ên wek? kiryarên firotanê an n?garên nediyar di tevgerên dikanê de vedibêjin.

• Analytics Mi?ter?: Retailers dikarin kamerayan bikar b?nin da ku h?n di heremên taybet? de ?iqas mi?ter? derbas bikin, anal?z bikin, ? li ser bingeha ?êwazên traf?kê li ser bingehên firotanê xwe? bikin.

c. Tendurist? ? ewlehiya nexwe?xanê

• ?avdêriya nexwe?an: Di nexwe?xaneyan de, kamerayên ?avdêriyê yên hi?mendiyê dikarin tevgerên nexwe?an bi?op?nin da ku têkbirina têk??nan, gih??tina nehêle li deverên hesas, an nexwe?ên di tengasiyê de.

• Ewlehiya karmendan: Karmendên ewlehiyê dikarin di rew?a tevgera agirbest an gih??tina karmendên nehêl de hi?yar bibin.

d. Parastina binesaziya kr?t?k

• Bilind - Herêmên Ewlekariyê: Pergalên ?avdêriyê bilind biparêzin

e. Ewlehiya malê

• D?tina intruder: Di ewlehiya malê de, kamerayan bi naskirina r?yê ? algor?tmayên tevgerê yên tevgerê dikarin intruders, xwedan xaniyên hi?yar, ? alarmên zirarê bidin nas?n.

• Pê??lêgirtina Text Package: Kamerayên dikarin ?alakiyên gumanbar ên têkildar bi diziya pakêtê ve bib?nin ? xwedan xaniyan agahdar bikin.

Xelas?

Entegrasyona algor?tmayên hi?mend li her duyan pê? - Daw? ? Vegere - Daw? ?ore?kirina zeviyê ye kontrol. Ji wergirtina daneyên destpêkê ? tesp?tkirina bingeh?n a li asta kamerayê heya analyên pê?keft? ? fêrb?na mak?neyê li server - algor?tmayên ji bo p??esaziyên c?da ?areseriyên berbi?av peyda dikin. Wek? ku Fêrb?na AI ? Mo?entinê berdewam dike, dê her s?stemên hêzdar bibin, pê?kê?kirina ewlehiya zêdekir?, rêveberiya ?avkaniya ?êtir, ? kapas?teyên pê?b?n?k ên ku dikarin pê?iya gefên potansiyel bigirin ber? ku ew zêde bibin.