Падрабязная разб??ка пярэдняй

1. Фронт - Укараненне алгарытму канца

Пярэдн?я - канцавыя алгарытмы працуюць непасрэдна ? блоку камеры, часта выкарысто?ваючы магчымасц? выл?чэння краё?. Гэтыя алгарытмы нак?раваны на апрацо?ку дадзеных неапрацаваных датчыка? на мясцовым узро?н?, тым самым зн?жаючы прапускную здольнасць ? нагрузку на сервер, выконваючы папярэдн?я задачы на ???зро?н? камеры. Давайце вывучым асно?ныя кампаненты:

a. Абсталяванне камеры ? ?нтэграцыя датчыка?

Сучасныя камеры наз?рання ?ключаюць у сябе некальк? тыпа? датчыка?:

• Датчык? малюнка? (CMOS, CCD): Захоп в?зуальных дадзеных (выявы ? в?дэа) пры розных умовах асвятлення.
• ?нфрачырвоныя (?Ч) датчык?: Уключыце камеру здымаць в?дэа ? н?зк?м асвятленн? або по?най цемры.
• Датчык? Lidar ? Depth: Вымерайце адлегласц? ? выя?ляюць аб'екты ? 3D -прасторы, карысныя для адрознення аб'екта? ? фону ? сцэне.
• М?крафоны: часам ?нтэграваны для а?дыё - Анал?тыка.

Гэтыя датчык? адпра?ляюць неапрацаваныя дадзеныя ? апрацо?ку, дзе прымяняюцца алгарытмы, так?я як малюнак PRE - Апрацо?ка.

нар. Выява папярэдне - апрацо?ка ? зн?жэнне шуму

Перш чым прымяняць любы складаны анал?з, выява папярэдняй апрацо?к? мае вырашальнае значэнне для павышэння якасц? кадра?, асабл?ва ? дрэнных умовах асвятлення альбо шумных умо?:

• Алгарытмы дэназнання: Выдал?це ??датчык шуму, звычайна выкарысто?ваючы ф?льтры, так?я як га?савы размытасць або не - лакальныя сродк?, як?я абазначаюць.
• Карэкц?ро?ка кантраснасц? ? яркасц?: алгарытмы, так?я як адапты?ная г?стаграма, выра?но?ваюць яркасць ? кантраснасць з павышэннем бачнасц?.
• Выя?ленне краё?: выя?ленне краё? (напрыклад, аператар Sobel, Danny Edge Detement) можа дапамагчы вызначыць межы аб'екта?, што мае вырашальнае значэнне для адсочвання аб'екта?.

c. Выя?ленне руху ? адн?манне фону

Выя?ленне руху - гэта адна з асно?ных задач, як?я выконваюцца пярэдн?м? - Алгарытмы канчатковых. Ён часта грунтуецца на прынцыпе пара?нання паслядо?ных кадра? для выя?лення рухаюцца аб'екта?.

• Адн?манне фону: методыка, кал? алгарытм адымае эталонную фонавую мадэль ад бягучага кадра. Любыя значныя змены пазначаныя як рух.
• Дыферэнцыяванне кадра?: больш просты падыход, кал? алгарытм выл?чвае розн?цу пам?ж паслядо?ным? кадрам?, рэг?ёнам? пазнак?, дзе адбыл?ся змены.
• Аптычны паток: больш дасканалы метад, як? анал?зуе рух ?нтэнс??насц? п?кселя? праз паслядо?ныя кадры для выя?лення руху, як? часта выкарысто?ваецца ? спалучэнн? з ф?льтрам? Kalman для адсочвання.

в. Выя?ленне ? адсочванне аб'екта?

На пярэдняй частцы - Канец, выя?ленне ? адсочванне аб'екта? праводзяцца на мясцовым узро?н? для ?дэнтыф?кацы? ? адсочвання аб'екта? (напрыклад, людзей, транспартных сродка?, жывёл). Асно?ныя метады ?ключаюць:

• YOLO (вы выглядаеце тольк? адз?н раз): стан - з - алгарытм мастацтва, як? можа выя?ляць некальк? аб'екта? у рэальны - час. Yolo падзяляе малюнак на сетку ? прагназуе абмежавальныя скрынк? для кожнага аб'екта ? сетцы.
• Клас?ф?катары каскаду HAAR: выкарысто?ваюцца для больш простых задач па выя?ленн? аб'екта?, як выя?ленне асобы, на аснове папярэдне - падрыхтаваных клас?ф?катара?.
• Кальман ф?льтр: выкарысто?ваецца для адсочвання рухаюцца аб'екта? у рамках. Ён ацэньвае стан рухомага аб'екта (станов?шча, хуткасць) ? прагназуе яго будучае станов?шча.

е. Выя?ленне анамал?? ? трыгеры падзей

Выя?ленне анамал?? спераду - Канец звычайна засяроджваецца на выя?ленн? незвычайных падзей у в?дэа -канале:

• Рапто?ны рух: выя?ленне хутк?х альбо непрадказальных руха?, так?х як хтосьц? бег ц? рапто?нае фарм?раванне нато?пу.
• Крыж - Выя?ленне радка: выкарысто?вае в?ртуальныя трывалыя або л?н??, як?я выкл?каюць абвестк?, кал? аб'ект перасякае ?х.
• Уварванне ? вобласць: выя?ляе, кал? аб'ект трапляе або выходз?ць з загадзя вызначанай вобласц? ? рамцы.

Гэтыя алгарытмы могуць запусц?ць рэальныя - Часовыя абвестк? для зваротнай с?стэмы альбо адпра?ляць неадкладныя апавяшчэнн? супрацо?н?кам службы бяспек?.

2. Назад - Укараненне алгарытму канца

Задняя - Канчатковая с?стэма нясе адказнасць за цяжкае ?здым, апрацо?ку складанай анал?тык? дадзеных ? захо?ванне вял?к?х аб'ёма? в?дэа дадзеных. Ён працуе, атрымл?ваючы в?дэа -паток? альбо метададзеныя з пярэдняй - Канчатковыя камеры ? праводзяць прасунуты анал?з, часта выкарысто?ваючы тэхн?ку AI ? машыннага навучання. Вось разбор ключавых задач, выкананых ззаду - Алгарытмы канчатковых:

a. Паток в?дэа ? перадача дадзеных

• Збор дадзеных: Камеры перадаюць в?дэа дадзеных у заднюю - заканчвайце альбо праз прамое падключэнне да ?нтэрнэту, лакальныя сетк? (лакальныя сродк?), альбо хмарныя паслуг?.
• Сц?ск: Каб паменшыць выкарыстанне прапускной здольнасц?, в?дэа -паток? часта сц?скаюцца з выкарыстаннем стандарта?, так?х як H.264 або H.265, як?я захо?ваюць якасць в?дэа, м?н?м?зуючы памер файла.

нар. Анал?з в?дэа ? глыбокае навучанне

• Выя?ленне аб'екта?: ??задняя - Канец выкарысто?вае мадэл? глыбокага навучання, так?я як Yolo, больш хутк? R - CNN, або SSD (аднаразовы дэтэктар Multibox) для высокадакладнага выя?лення аб'екта? ? клас?ф?кацы?. Гэтыя мадэл? навучаюцца на вял?к?х наборах дадзеных, каб распазнаць розныя аб'екты, так?я як людз?, транспартныя сродк?, жывёлы ? г.д.

• Распазнаванне асобы: Для праверк? ?дэнтычнасц? або наз?рання выкарысто?ваюцца алгарытмы распазнання асобы, як прав?ла, на аснове мадэля? глыбокага навучання, так?х як FaceNet або Deepface. Гэтыя мадэл? пара?но?ваюць асобы ? в?дэаматэрыялах з базай дадзеных вядомых людзей.

• Распазнаванне дзеяння?: Акрамя выя?лення аб'екта?, задн? - канец таксама можа клас?ф?каваць дзеянн? ц? паводз?ны ? в?дэа. Напрыклад, выя?ленне баё?, падазроных руха? ц? ?ншых загадзя вызначаных паводз?н з выкарыстаннем RNNS (перыядычныя нейронныя сетк?) або 3D CNN.

• Клас?ф?кацыя падзей: Задняя - Канчатковая клас?ф?кацыя выя?леных аб'екта? ц? паводз?н у значныя падзе? (напрыклад, "чалавек выя?лены", "транспартны сродак, прыпаркаваны занадта до?га", "нато?п фарм?равання").

c. Пазначэнне метададзеных ? пошук?

• Пазначэнне: Кожны кадра або в?дэа -сегмент пазначаны адпаведным? метададзеным? (напрыклад, час, месцазнаходжанне, ?дэнтыф?каваныя аб'екты, падзе?).
• ?ндэксацыя: дадзеныя в?дэа ? падзей ?ндэксуюцца, каб забяспечыць эфекты?нае пошук. Выкарысто?ваючы так?я тэхналог??, як Elasticsearch, станов?цца лёгка ? пошуку праз вел?зарную колькасць в?дэа дадзеных на аснове тэга? або метададзеных.

Напрыклад, вы можаце шукаць "людзей, выя?леных у абмежаванай плошчы з 14 гадз?н да 15 гадз?н".

в. Анал?з паводз?н ? выя?ленне анамал??

• Распазнаванне малюнка?: Выкарысто?ваючы мадэл? машыннага навучання, с?стэма даведаецца з вял?кай колькасц? г?старычных дадзеных, як?я тыповыя паводз?ны ? пэ?ных умовах (напрыклад, крама, вуглавы кут). Затым мадэль адцягвае адх?ленн? ад нормы.

• Карэляцыя падзей: Назад - Канчатковыя с?стэмы могуць суаднесц? некальк? патока? або патока? дадзеных (напрыклад, спалучэнне выя?лення руху з распазнаваннем асобы). Кал? выя?лена незвычайная акты?насць, с?стэма можа ствараць дзейсныя абвестк?.

• До?г? - Анал?з тэрм?на: з цягам часу с?стэма можа адсочваць тэндэнцы? ? ?зоры, прапано?ваючы магчымасц? прагназавання (напрыклад, выя?ленне патэнцыйных абласцей крадзяжу, прагназуючы, кал? пэ?ныя зоны могуць адчуваць ?сплёск акты?насц?).

е. Воблачная ?нтэграцыя ? маштабаванасць

• Воблачныя схов?шчы: дадзеныя в?дэа, асабл?ва высокае - В?дэа вызначэння, могуць захо?вацца ? воблаку, што дазваляе маштабуецца схов?шча без перагрузк? лакальнай ?нфраструктуры.

• Апрацо?ка AI Cloud AI: Некаторыя апрацо?к? ажыцця?ляюцца ? воблаку, каб скарыстацца магутным абсталяваннем (напрыклад, граф?чным? працэсарам? для задач глыбокага навучання). Воблака таксама можа быць выкарыстана для трэн?ро?к? мадэля? на вял?к?х наборах дадзеных.

3. Сцэнары? прыкладання?

З пашыраным? магчымасцям? спераду - End and Back - End Intelligent Algorithms, с?стэмы наз?рання выкарысто?ваюцца ? розных прыкладаннях:

a. Гарадское наз?ранне ? разумных гарадах

• Ман?торынг дарожнага руху: камеры могуць кантраляваць паток руху, выя?ляць авары? ? адсочваць транспартныя сродк? для так?х парушэння?, як перавышэнне хуткасц? або запуск чырвоных л?хтаро?.

• К?раванне нато?пам: камеры, абсталяваныя людзьм?, як?я л?чаць, ? алгарытмы анал?зу паводз?н дапамагаюць к?раваць рухам нато?пу, забяспечваючы бяспеку ? грамадск?х месцах.

• Грамадская бяспека: камеры могуць выя?ляць незвычайнае паводз?ны (напрыклад, барацьбу альбо праб?ванне) ? неадкладна папярэдз?ць улады.

нар. Наз?ранне за розн?чным гандлем для праф?лактык? крадзяжо? ? разумення кл?ента?

• Праф?лактыка крадзяжо?: алгарытмы AI выя?ляюць падазроныя паводз?ны, так?я як крадзяжы альбо незвычайныя ?зоры ? руху пакупн?ко?.

• Анал?тыка кл?ента?: Рытэйлеры могуць выкарысто?ваць камеры для адсочвання патоку кл?ента?, анал?зу, як до?га кл?енты праводзяць у асобных раздзелах, ? аптым?заваць макеты крам на аснове мадэля? траф?ку.

c. Ахова здаро?я ? бальн?чная бяспека

• Ман?торынг пацыента?: У бальн?цах ?нтэлектуальныя камеры наз?рання могуць кантраляваць рух пацыента?, каб выяв?ць падзенн?, несанкцыянаваны доступ да адчувальных абласцей альбо пацыента?, як?я трап?л? ? бяду.

• Бяспека персаналу: супрацо?н?к? службы бяспек? могуць атрымл?ваць апавяшчэнн? ? выпадку агрэс??нага паводз?н альбо несанкцыянаванага доступу супрацо?н?ка?.

в. Крытычная абарона ?нфраструктуры

• Высок?я - абласцей бяспек?: с?стэмы наз?рання абараняюць высок?я - значэнн?, так?я як цэнтры апрацо?к? дадзеных, электрастанцы? ? дзяржа?ныя будынк?, дзе алгарытмы выкарысто?ваюцца для кантролю доступу, распазнання асобы ? выя?лення анамал??.

е. Хатняя бяспека

• Выя?ленне зламысн?ка: у хатн?х умовах, камеры з распазнаваннем асобы ? алгарытмам? адсочвання руху могуць ?дэнтыф?каваць зламысн?ка?, папярэджання? уладальн?ка? дамо? ? запусц?ць с?гнал?зацыю.

• Праф?лактыка крадзяжо? пакета?: камеры могуць выяв?ць падазроныя мерапрыемствы, звязаныя з крадзяжом пакета? ? паведам?ць уладальн?кам жылля.

Выснова

?нтэграцыя ?нтэлектуальных алгарытма? як на пярэдняй частцы - Канец ? назад - Канец рэвалюцыян?зуе поле наз?рання. Ад першапачатковага збору дадзеных ? асно?нага выя?лення падзей на ?зро?н? камеры да пашыранай анал?тык? ? машыннага навучання на серверы - бакавыя алгарытмы забяспечваюць усёабдымныя рашэнн? для розных гал?н. Па меры таго, як AI ? машыннае навучанне працягваюць разв?вацца, гэтыя с?стэмы стануць яшчэ больш магутным?, прапано?ваючы пашыраную бяспеку, лепшае к?раванне рэсурсам? ? магчымасц? прагназавання, як?я могуць прадух?л?ць патэнцыйныя пагрозы, перш чым яны перарастаюць.