Детальний розрив переднього - К?нця ? спини - К?нець ?нтелектуальних алгоритм?в у системах спостереження

1. Передня - Впровадження алгоритму к?нця

Зспереду - к?нець Алгоритми працюють безпосередньо в блоц? камери, часто використовуючи обчислювальн? обчислення можливост?. Ц? алгоритми мають на мет? обробляти дан? сирого датчика локально, тим самим зниження пропускно? здатност? та завантаження сервера, виконуючи попередн? завдання на р?вн? камери. Давайте вивчимо основн? компоненти:

а. ?нтеграц?я апаратного забезпечення камери та датчика

Сучасн? камери спостереження включають к?лька тип?в датчик?в:

• Датчики зображення (CMOS, CCD): Захоплювати в?зуальн? дан? (зображення та в?део) в р?зних умовах осв?тлення.
• ?нфрачервон? (?Ч) датчики: Ув?мкн?ть камеру зн?мати в?део у слабкому св?тл? або повн?й темряв?.
• Датчики л?дара та глибини: Вим?ряйте в?дстан? та виявляють об'?кти в 3D -простор?, корисн? для розмежування предмет?в та фону в сцен?.
• М?крофони: ?нод? ?нтегрований для ауд?о - на основ? анал?тики.

Ц? датчики надсилають необроблен? дан? до блоку обробки, де так? алгоритми Зображення перед - обробка застосовуються.

б. Зображення перед - обробкою та зменшенням шуму

Перед застосуванням будь -якого складного анал?зу, Зображення перед - обробка ма? вир?шальне значення для п?двищення якост? кадр?в, особливо в поганих умовах осв?тлення або галасливих середовищ:

• Позначення алгоритм?в: Зн?м?ть шум датчика, як правило, використовуючи ф?льтри, так? як Гауссовий розмиття or не - м?сцев? засоби, що позначають.
• Контраст ? регулювання яскравост?: Як алгоритми Адаптивне вир?внювання г?стограми В?дрегулюйте яскрав?сть ? контрастуйте для п?двищення видимост?.
• Виявлення краю: Виявлення краю (наприклад,, Оператор Собеля, Виявлення краю) може допомогти визначити меж? об'?кта, що ма? вир?шальне значення для в?дстеження об'?кт?в.

c. Виявлення руху та в?дн?мання фону

Виявлення руху ? одним ?з основних завдань, виконаних алгоритмами Front - End. В?н часто заснований на принцип? пор?вняння посл?довних кадр?в з виявленням рухомих предмет?в.

• Фонове в?дн?мання: Методика, коли алгоритм в?дн?ма? опорну фонову модель ?з поточного кадру. Будь -яка сутт?ва зм?на познача?ться як рух.
• Р?зниця кадру: Прост?ший п?дх?д, коли алгоритм обчислю? р?зницю м?ж посл?довними кадрами, позначаючи област?, де в?дбулися зм?ни.
• Оптичний пот?к: Б?льш складний метод, який анал?зу? рух ?нтенсивност? п?ксел?в у посл?довних кадрах для виявлення руху, часто використову?ться сп?льно з Калман ф?льтр?в для в?дстеження.

д. Виявлення та в?дстеження об'?кт?в

На передн?й частин? - Виявлення та в?дстеження об'?кт?в проводяться локально для ?дентиф?кац?? та в?дстеження предмет?в (наприклад, людей, транспортних засоб?в, тварин). Основн? методи включають:

• Йоло (ти дивишся лише один раз): Стан - - Алгоритм мистецтва, який може виявити к?лька об'?кт?в у реальному - часу. Йоло д?лить зображення на с?тку ? прогнозу? обмежувальн? поля для кожного об'?кта в с?тц?.
• Каскадн? класиф?катори Haar: Використову?ться для б?льш простих завдань виявлення об'?кт?в, таких як виявлення обличчя, на основ? попередн?х класиф?катор?в.
• Ф?льтр Калмана: Використову?ться для в?дстеження Перем?щення предмет?в через кадри. В?н оц?ню? стан рухомого об'?кта (положення, швидк?сть) ? прогнозу? його майбутн? положення.

е. Виявлення аномал?? та тригери под?й

Виявлення аномал?? на передн?й частин? - К?нець, як правило, фокусу?ться на виявленн? незвичайних под?й у в?део -канал?:

• Раптовий рух: Виявлення швидких або непередбачуваних рух?в, таких як хтось, що б?жить або раптове утворення натовпу.
• Хрест - Виявлення л?н??: Використову? в?ртуальн? пров?дники або л?н??, як? викликають спов?щення, коли об’?кт перетина? ?х.
• Вторгнення: Виявля?, чи об'?кт входить або виходить з заздалег?дь визначеною областю в рамц?.

Ц? алгоритми можуть викликати реальн? - попередження про час для Назад - К?нець Система або надсилайте негайн? спов?щення прац?вникам безпеки.

2. Назад - Впровадження алгоритму зак?нчення

ЗНазад - К?нецьСистема в?дпов?да? за важкий п?дйом, обробку складно? анал?тики даних та збер?гання великих обсяг?в в?део даних. В?н працю?, отримуючи в?деопотоки або метадан? з передн?х - к?нцевих камер та викону? розширений анал?з, часто використовуючи методи AI та машинного навчання. Ось поломка Ключов? завдання Виконано назад - К?нцев? алгоритми:

а. В?деопот?к та передача даних

• Зб?р даних: Камери передають в?деоканату на зворот? - К?нець або через пряме п?дключення до ?нтернету, локальн? мереж? (LANS), або хмарн? послуги.
• Стиснення: Щоб зменшити використання пропускно? здатност?, в?деопотоки часто стискаються за допомогою стандарт?в, таких як H.264 or H.265, як? збер?гають як?сть в?део, м?н?м?зуючи розм?р файлу.

б. В?деоанал?з та глибоке навчання

• Виявлення об'?кт?в: На спин? - к?нець використову? модел? глибокого навчання, як -от Йолод, Швидше r - cnnАБО SSD (Одноразовий детектор мультиб?рок) для високоточного виявлення та класиф?кац?? об'?кт?в. Ц? модел? навчаються на великих наборах даних, щоб розп?знати р?зноман?тн? предмети, так? як люди, транспортн? засоби, тварини тощо.

• Розп?знавання обличчя: Для перев?рки ?дентичност? або спостереження використовуються алгоритми розп?знавання обличчя, як правило, заснован? на моделях глибокого навчання, таких як Фальшивий or Глибока поверхня. Ц? модел? пор?внюють обличчя у в?деоматер?алах ?з базою даних в?домих ос?б.

• Розп?знавання д?й: Окр?м виявлення об'?кт?в, задн?й - к?нець також може класиф?кувати д?? або повед?нку у в?део. Наприклад, виявлення бо?в, п?дозр?лих рух?в або ?нших заздалег?дь визначених повед?нок за допомогою Rnns (рецидивуюч? нейронн? мереж?) or 3D CNN.

• Класиф?кац?я под?й: Назад - К?нець класиф?ку? виявлен? предмети чи повед?нку на зм?стовн? под?? (наприклад, "людина виявлена", "транспортний зас?б, припаркований занадто довго", "натовп, що утворю?ться").

c. Маг?стрування метаданих та пошукова здатн?сть

• Позначення: Кожен кадр або в?део сегмент познача?ться в?дпов?дними метаданими (наприклад, час, м?сце розташування, ?дентиф?кован? об'?кти, под??).
• ?ндексац?я: Дан? в?део та под?й ?ндексуються, щоб забезпечити ефективне пошук. Використання таких технолог?й Elasticsearch, ста? легко шукати через величезну к?льк?сть в?део даних на основ? тег?в або метаданих.

Наприклад, ви можете шукати "людей, виявлених у обмежен?й област? з 14:00 до 15:00".

д. Анал?з повед?нки та виявлення аномал??

• Розп?знавання в?зерунк?в: Використовуючи модел? машинного навчання, система д?зна?ться з велико? к?лькост? ?сторичних даних, що ? типовими повед?нками в конкретних умовах (наприклад, магазин, куточок вулиц?). Пот?м модель прапорать в?дхилення в?д норми.

• Кореляц?я под?й: Назад - К?нцев? системи можуть сп?вв?дносити к?лька под?й або поток?в даних (наприклад, по?днання Виявлення руху з розп?знавання обличчя.). Якщо виявлена ??незвична активн?сть, система може генерувати д??в? спов?щення.

• Довгий - Терм?нний анал?з: З часом система може в?дстежувати тенденц?? та законом?рност?, пропонуючи прогнозн? можливост? (наприклад, визначення потенц?йних областей крад?жок, прогнозування, коли певн? зони можуть зазнати сплеску д?яльност?).

е. ?нтеграц?я та масштабован?сть хмар

• Хмарне збер?гання: В?део дан?, особливо висок? - Визначення в?део, можуть збер?гатися в хмар?, що дозволя? масштабованому збер?гання без перевантаження локально? ?нфраструктури.

• Хмарна обробка AI: Деяка обробка проводиться в хмар?, щоб скористатися потужним обладнанням (наприклад, граф?чн? процесори для завдань глибокого навчання). Хмара також може використовуватися для п?дготовки моделей на великих наборах даних.

3. Сценар?? додатк?в

Завдяки розширеним можливостям переднього - к?нця ? спини - К?нцев? ?нтелектуальн? алгоритми, системи спостереження зараз використовуються в р?зних додатках:

а. М?ське спостереження в розумних м?стах

• Мон?торинг траф?ку: Камери можуть контролювати пот?к руху, виявляти авар?? та в?дстежувати транспортн? засоби на так? порушення, як швидк?сть або запуску червоних вогн?в.

• Управл?ння натовпом: Камери, оснащен? алгоритмами п?драхунку та анал?зу повед?нки людей, допомагають керувати рухом натовпу, забезпечуючи безпеку в громадських просторах.

• Громадська безпека: Камери можуть виявити незвичну повед?нку (наприклад, боротьбу чи ло?рування) та негайно попередити органи влади.

б. Роздр?бний нагляд за запоб?ганням крад?жок та розум?нням кл??нт?в

• Проф?лактика крад?жок: Алгоритми AI виявляють п?дозр?л? повед?нку, так? як крад?жки або незвичайн? в?зерунки в рухах покупц?в.

• Анал?тика кл??нт?в: Роздр?бн? торговц? можуть використовувати камери для в?дстеження потоку кл??нт?в, анал?зу, як довго кл??нти проводять у конкретних розд?лах, та оптим?зувати макети магазину на основ? моделей траф?ку.

c. Охорона здоров'я та л?карняна безпека

• Мон?торинг пац??нта: У л?карнях ?нтелектуальн? камери спостереження можуть стежити за рухами пац??нт?в для виявлення пад?нь, несанкц?онованого доступу до чутливих областей або пац??нт?в, як? перебувають у б?д?.

• Безпека персоналу: Персонал безпеки може отримувати спов?щення у випадку агресивно? повед?нки або несанкц?онованого доступу до персоналу.

д. Критична захист ?нфраструктури

• Висок? - зони безпеки: Системи спостереження захищають висок? - М?сцезнаходження ц?нностей, так? як центри обробки даних, електростанц?? та урядов? буд?вл?, де алгоритми використовуються для контролю доступу, розп?знавання обличчя та виявлення аномал??.

е. Домашня безпека

• Виявлення зловмисник?в: У домашн?й безпец? камери з алгоритмами розп?знавання обличчя та в?дстеження руху можуть ?дентиф?кувати зловмисник?в, попередити власник?в будинк?в та тривожн? тривоги.

• Упакувати запоб?гання крад?жц?: Камери можуть виявити п?дозр?л? заходи, пов'язан? з крад?жкою упаковки та спов?щати власник?в будинк?в.

Висновок

?нтеграц?я Розумн? алгоритми в обох спереду - к?нець ? Назад - К?нець революц?ону? поле нагляд. В?д початкового збору даних та базового виявлення под?й на р?вн? камери до розширено? анал?тики та машинного навчання на сервер? - ц? алгоритми пропонують комплексн? р?шення для р?зних галузей. По м?р? того, як AI та машинне навчання продовжують розвиватися, ц? системи стануть ще б?льш потужними, пропонуючи п?двищену безпеку, краще управл?ння ресурсами та прогнозн? можливост?, як? можуть запоб?гти потенц?йним загрозам, перш н?ж вони посилюються.