Detaljni prekid prednjeg - kraja i natrag - Krajnih inteligentnih algoritmi u nadzornim sistemima

1. PREDNJI - PRETVORI ALGORITM

Prednji - krajnji algoritmi djeluju direktno unutar jedinice kamere, ?esto utje?e na rubne ra?unarske mogu?nosti. Ovi algoritmi imaju za cilj obra?ivati ??sirove senzorske podatke lokalno, ?ime se smanjuje opseg opsega i optere?enja poslu?itelja izvo?enjem preliminarnih zadataka na nivou kamere. Istra?imo glavne komponente:

a. Integracija hardvera i senzora kamere

Moderni nadzorni fotoaparati uklju?uju vi?e vrsta senzora:

• Senzori slike (CMOS, CCD): Sni?ete vizualne podatke (slike i video zapise) pod razli?itim uvjetima osvjetljenja.
• Infracrveni (IR) senzori: Omogu?ite kameru da snimi video u slabim svjetlosnim ili potpunim mrakom.
• Senzori Lidra i dubine: Izmjerite udaljenosti i otkrijte objekte u 3D prostoru, korisno za razlikovanje objekata i pozadine u sceni.
• Mikrofoni: ponekad integrirani za analitiku zasnovanu na audio -.

Ovi senzori ?alju sirove podatke u procesnoj jedinici, gdje se primjenjuju algoritmi poput slike pre - obrade.

b. Image Pre - obrada i smanjenje buke

Prije primjene bilo koje slo?ene analize, slika pre - obrada je kriti?na za pobolj?anje kvaliteta snimka, posebno pod lo?im uslovima osvjetljenja ili bu?nim okru?enjima:

• Dnouzing algoritmi: uklonite buku senzora, obi?no koriste filtere poput Gaussovog zamagljenog ili ne-lokalnog jezika koji ozna?ava.
• Pode?avanje kontrasta i svjetline: Algoritmi poput adaptivnog izjedna?avanja histograma Podesite svjetlinu i kontrast za pobolj?anje vidljivosti.
• Detekcija ivica: Detekcija ivica (npr. Operator Sobel, Canny Detection Edge) mo?e pomo?i u definiranju granica objekata, ?to je klju?no za pra?enje objekata.

c. Otkrivanje pokreta i pozadinsko oduzimanje

Detekcija pokreta jedan je od temeljnih zadataka koji obavljaju prednji - krajnji algoritmi. ?esto se temelji na principu uspore?ivanja uzastopnih okvira za otkrivanje pokretnih objekata.

• Pozadina oduzimanje: tehnika u kojoj algoritam oduzme referentni pozadinski model iz trenutnog okvira. Svaka zna?ajna promjena ozna?ena su kao kretanje.
• Okvir razliku: jednostavniji pristup u kojem algoritam izra?unava razliku izme?u uzastopnih okvira, ozna?avaju?e regije u kojima su se dogodile promjene.
• Opti?ki protok: sofisticiranija metoda koja analizira prijedlog intenziteta piksela u uzastopnim okvirima za otkrivanje kretanja, ?esto kori?tenim u kombinaciji s kalman filtrima za pra?enje.

d. Otkrivanje i pra?enje objekata

Na prednjem trenutku - kraj otkrivanje objekata i pra?enje obavljaju se lokalno za identifikaciju i pra?enje objekata (npr. Ljudi, vozila, ?ivotinje). Glavne tehnike uklju?uju:

• Yolo (vi izgledate samo jednom): dr?ava - - art algoritma koji mo?e otkriti vi?e objekata u stvarnom vremenu. Yolo je podijeli sliku u mre?u i predvi?a ograni?enje kutija za svaki objekt u mre?i.
• Haar Cascade Classiferiers: Koristi se za jednostavnije zadatke otkrivanja objekata, poput prepoznavanja lica, na osnovu pre - obu?enih klasifikatora.
• Kalman filter: Koristi se za pra?enje pokretnih objekata preko okvira. Procjenjuje stanje pokretnog objekta (polo?aj, brzina) i predvi?a svoj budu?i polo?aj.

e. Anomato za otkrivanje i doga?aj okida?i

Otkrivanje anomalije na prednjem trenutku - kraj se obi?no fokusira na identifikaciju neobi?nih doga?aja u video feedu:

• Iznenadni pokret: otkrivanje brzih ili nepredvidivih pokreta, poput nekoga koja tr?i ili naglo formiranje gomile.
• Cross - Detekcija line: koristi virtualne trivere ili linije koje pokre?u upozorenja kada ih objekt pre?e.
• Prostor za upad: otkriva ako objekt u?e ili izlazi na unaprijed definirano podru?je unutar okvira.

Ovi algoritmi tada mogu pokrenuti realnu - vremenu za povratak - krajnjim sistemom ili ?alju neposredne obavijesti osoblju sigurnosti.

2. Povratak - Implementacija krajnjeg algoritma

Povratak - krajnji sistem odgovoran je za te?ke dizanje, rukovanje slo?enim analitikom podataka i pohranu velikih koli?ina video podataka. Djeluje tako ?to prima video tokove ili metapodatke s prednjeg - krajnje kamere i izvodi naprednu analizu, ?esto koriste?i tehnike AI i ma?inskih u?enja. Evo kvara klju?nih zadataka koje obavljaju nazad - krajnji algoritmi:

a. Video stream i prijenos podataka

• Prikupljanje podataka: Kamere prenose video podatke na stra?nju stranu - zavr?avaju se kroz izravnu internetsku vezu, lokalne mre?e (LAN) ili obla?ne usluge.
• Kompresija: Za smanjenje upotrebe propusnosti, video streami su ?esto komprimirani koriste?i standarde poput H.264 ili H.265, koji sa?uvaju kvalitetu video zapisa tokom minimiziranja veli?ine datoteke.

b. Video analiza i duboko u?enje

• Detekcija objekta: Povratak - Kraj koristi modele dubokih u?enja poput Yolo, br?i R - CNN ili SSD (pojedina?ni multiboks detektor) za vrlo precizno otkrivanje objekata i klasifikaciju. Ovi su modeli obu?eni za velike skupove podataka kako bi prepoznali razli?ite predmete kao ?to su ljudi, vozila, ?ivotinja itd.

• Priznavanje lica: Za provjeru identiteta koriste se algoritmi za prepoznavanje lica, obi?no se temelje na modelima dubokih u?enja poput faceneta ili deepfacea. Ovi modeli uspore?uju lica u video snimci u bazi podataka poznatih pojedinaca.

• Prepoznavanje akcije: Pored otkrivanja objekata, nazad - kraj mo?e klasificirati i akcije ili pona?anja unutar videa. Na primjer, otkrivanje borbi, sumnjivih pokreta ili drugih unaprijed definiranih pona?anja pomo?u RNN-ova (ponavljaju?e neuronske mre?e) ili 3D CNN-a.

• Klasifikacija doga?aja: Povratak - kraj klasificira otkrivene predmete ili pona?anja u smislene doga?aje (npr. "Osoba otkrivena" "," "Forming" Forming ").

c. Metapodaci ozna?avanje i pretrage

• Ozna?avanje: Svaki okvir ili video segment ozna?en je relevantnim metapodacima (npr., Vreme, lokacija, identificirani objekti, doga?aji).
• Indeksiranje: Video i doga?aji su indeksirani kako bi se omogu?ilo efikasno pretra?ivanje. Kori?tenje tehnologija poput elasticseachaeploa, postaje lako pretra?ivati ??kroz ogromne iznose video podataka na osnovu oznaka ili metapodataka.

Na primjer, mogli biste pretra?ivati ??"Ljudi su otkriveni u ograni?enom podru?ju od 14 sati do 15 sati."

d. Analiza pona?anja i detekcija anomalije

• Priznavanje uzoraka: Upotreba modela ure?aja za u?enje, sustav saznaje iz velikih koli?ina povijesnih podataka ono ?to su tipi?na pona?anja u specifi?nim okru?enjima (npr., Trgovina, ugao). Model tada zastave odstupanja od norme.

• Korelacija doga?aja: Povratak - Krajnji sustavi mogu korelirati vi?e doga?aja ili tokova podataka (npr. Kombiniraju?i otkrivanje pokreta sa prepoznavanjem lica). Ako se otkrije neobi?na aktivnost, sustav mo?e generirati djelotvorne upozorenja.

• Duga?ka - pojam analiza: S vremenom sistem 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 nalet u aktivnosti).

e. Integracija i skalabilnost u oblaku

• Skladi?tenje u oblaku: Video Podaci, posebno Visoki - Definicijski video, mo?e se pohraniti u oblaku, koji omogu?ava skalabilno skladi?tenje bez preoptere?enja lokalne infrastrukture.

• Obrada Cloud AI: Neki obrada se vr?i u oblaku kako bi iskoristio sna?an hardver (npr., GPU za zadatke dubokog u?enja). Oblak se mo?e koristiti i za obuku modela na velikim skupovima podataka.

3. Scenariji aplikacija

Sa naprednim mogu?nostima prednjeg - kraja i natrag - krajnji inteligentni algoritmi, sustavi za nadzor sada se koriste u razli?itim aplikacijama:

a. Urbani nadzor u pametnim gradovima

• Nadgledanje saobra?aja: Kamere mogu nadgledati protok prometa, otkrivanje nesre?a i pra?enje vozila za kr?enje poput ubrzavanja ili tr?anja crvenih svjetla.

• Menad?ment gomile: Kamere opremljene brojanjem i algoritmima analize pona?anja poma?u u upravljanju kretanju gu?ve, osiguravaju?i sigurnost u javnim prostorima.

• Javna sigurnost: Kamere mogu otkriti neobi?no pona?anje (npr. Borbe ili lova) i odmah upozorenja.

b. Nadzor nad maloprodajnim nadzorom za prevenciju kra?e i uvida kupaca

• Prevencija kra?e: AI algoritmi otkrivaju sumnjivo pona?anje poput kupovine ili neobi?nih uzoraka u pokretima kupca.

• Analitika kupaca: Trgovina na malo mogu koristiti kamere za pra?enje protoka kupaca, analizirati koliko dugo kupci tro?e na odre?ene odjeljke i optimiziraju izgled trgovine na temelju obrazaca prometa.

c. Zdravstvena za?tita i bolni?ka sigurnost

• Monitoring pacijenta: u bolnicama, inteligentne nadzorne kamere mogu nadgledati pokrete pacijenta za otkrivanje padova, neovla?tenog pristupa osjetljivim podru?jima ili pacijentima u nevolji.

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

d. Kriti?na za?tita od infrastrukture

• Visoka - Sigurnosna podru?ja: Nadzorni sustavi ?tite visoke lokacije za 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?i za ku?nu sigurnost, kamere sa prepoznavanjem lica i algoritmi za pra?enje pokreta mogu identificirati uljeze, opreme za upozorenje i pokretanje alarma.

• Prevencija kra?e paketa: Kamere mogu otkriti sumnjive aktivnosti vezane za kra?u paketa i obavijestiti vlasnike ku?a.

Zaklju?ak

Integracija inteligentnih algoritama na prednje strane - krajnje i natrag - kraj je revolucioniranje polja nadzora. Od po?etnog prikupljanja podataka i osnovnog otkrivanja doga?aja na nivou kamere do napredne analitike i ma?inskog u?enja na strani poslu?itelja, ovi algoritmi pru?aju sveobuhvatna rje?enja za razli?ite industrije. Kao AI i ma?insko u?enje i dalje se razvijaju, ovi sistemi postat ?e jo? sna?niji, nude?i pobolj?anu sigurnost, bolje upravljanje resursima i prediktivnim mogu?nostima koji mogu sprije?iti potencijalne prijetnje prije nego ?to bi eskalirali potencijalne prijetnje prije eskalacije.