Детален преглед на предниот дел - Кра? и назад - Кра? на интелигентни алгоритми во системите за надзор

1. Имплементаци?а на алгоритмот на фронтот -

Алгоритмите на предната - кра? работат директно во рамките на единицата за фотоапарати, честопати искористува??и ги можностите за комп?утери на работ. Овие алгоритми имаат за цел да ги обработуваат податоците за сурови сензори локално, со што ?е се намали широчината на опсегот и оптоварува?ето на серверот со извршува?е на прелиминарни задачи на ниво на камера. А?де да ги истражиме главните компоненти:

а. Хардвер на камера и интеграци?а на сензорите

Современите камери за надзор вклучуваат пове?е типови сензори:

• Сензори за слика (CMOS, CCD): Снима?те визуелни податоци (слики и видеа) под различни услови на осветлува?е.
• Инфрацрвени (IR) сензори: Овозможете му на камерата да снима видео во слаба осветленост или целосна темнина.
• Сензори за лидар и длабочина: Измерете ги расто?ани?ата и откри?те ги предметите во 3Д простор, корисни за разликува?е поме?у предметите и позадината на една сцена.
• Микрофони: Понекогаш интегрирано за аудио - базирана на аналитика.

Овие сензори испра?аат сурови податоци во единицата за обработка, каде што се применуваат алгоритми како што се пред - обработка.

б. ПРЕД - Обработка и намалува?е на бучавата

Пред да се примени каква било комплексна анализа, обработката на сликата е клучна за подобрува?е на квалитетот на снимките, особено под лоши услови за осветлува?е или бучни околини:

• Алгоритми за деноизира?е: Отстранете ?а бучавата на сензорот, обично користе??и филтри како Gaussian Blur или Non - Local значи деноизира?е.
• Прилагодува?е на контраст и осветленост: Алгоритми како адаптивна изедначува?е на хистограмот ?а прилагодуваат осветленоста и контрастот за подобрува?е на видливоста.
• Открива?е на работ: Открива?е на работ (на пр., Оператор на Собел, открива?е на работ на работ) може да помогне да се дефинираат границите на предметите, што е клучно за следе?е на предметите.

в. Открива?е на движе?е и одзема?е на позадината

Открива?е на движе?е е една од основните задачи извршени од алгоритмите на предните - Честопати се заснова на принципот на споредува?е на последователни рамки за открива?е на подвижни предмети.

• Одзема?е на позадината: Техника каде алгоритмот одзема референтен модел на позадина од тековната рамка. Секо?а знача?на промена е обележана како движе?е.
• Разликува?е на рамки: Поедноставен пристап каде алгоритмот ?а пресметува разликата поме?у последователните рамки, регионите со знами?а каде се случиле промени.
• Оптички проток: Пософистициран метод што го анализира движе?ето на интензитетот на пиксели во последователни рамки за открива?е на движе?е, честопати се користи во врска со филтрите Калман за следе?е.

Д. Открива?е и следе?е на предметите

На предниот дел - Кра?, открива?ето и следе?ето на предметите се прават локално за да се идентификуваат и следат предметите (на пр., Лу?е, возила, животни). Главните техники вклучуваат:

• ?оло (само еднаш гледаш): состо?ба - на - алгоритмот за уметност што може да открие пове?е предмети во реално - време. ?оло ?а дели сликата во решетка и предвидува ограничувачки кутии за секо? предмет во решетката.
• Класификатори на каскада на Хаар: Се користи за поедноставни задачи за открива?е на предмети, како открива?е на лице, засновано на пред - обучени класификатори.
• Калман филтер: Се користи за следе?е на подвижни предмети низ рамки. ?а проценува состо?бата на подвижен предмет (позици?а, брзина) и ?а предвидува не?зината идна позици?а.

е. Открива?е на аномали?а и предизвикувачи на настани

Открива?е на аномали?а на фронтот - Кра? обично се фокусира на идентификува?е на необични настани во видео -изворот:

• Ненаде?но движе?е: Открива?е на брзи или непредвидливи движе?а, како што е неко? што работи или ненаде?но формира?е на толпата.
• Cross - Открива?е на лини?ата: Користете виртуелни патува?а или линии што предизвикуваат предупредува?а кога неко? предмет ги преминува.
• Упад на областа: открива дали неко? предмет влегува или излегува од претходно дефинирана област во рамките.

Овие алгоритми потоа можат да предизвикаат реални - временски сигнали за задниот систем - Кра?ни систем или да испратат итни известува?а до безбедносниот персонал.

2.

Системот за заден - кра? е одговорен за тешката крева?е, ракува?е со сложени анализи на податоци и складира?е на големи количини на видео податоци. Работи со прима?е на видео потоци или метаподатоци од предните - кра?ни фотоапарати и врши напредна анализа, честопати користе??и АИ и техники за уче?е машини. Еве дефект на клучните задачи извршени од алгоритмите за кра? - Кра?ни алгоритми:

а. Пренесува?е на видео и пренос на податоци

• Собира?е на податоци: Камерите пренесуваат видео податоци на задниот дел - Заврши или преку директна интернет врска, локални мрежи (LAN) или услуги за облак.
• Компреси?а: За да се намали употребата на ширина на опсег, видеото потоци често се компресираат со употреба на стандарди како H.264 или H.265, кои го зачувуваат квалитетот на видеото додека ?а минимизираат големината на датотеката.

б. Видео анализа и длабоко уче?е

• Открива?е на об?екти: The Back - End користи модели на длабоко уче?е како YOLO, побрзо R - CNN, или SSD (детектор со единечна снимка мултибокс) за многу точно открива?е и класификаци?а на об?екти. Овие модели се обучени на големи податоци за да препознаат различни предмети како што се лу?е, возила, животни, итн.

• Препознава?е на лицето: За верификаци?а на идентитет или надзор, се користат алгоритми за препознава?е на лицето, обично засновани на модели на длабоки уче?а како Facenet или Deepface. Овие модели ги споредуваат лицата во видео снимките со базата на податоци на познати лица.

• Признава?е на акци?а: Покра? открива?е на предмети, задниот дел - Кра? може да ги класифицира и де?ствата или однесува?ето во рамките на видеото. На пример, открива?е борби, сомнителни движе?а или други претходно дефинирани однесува?а со употреба на RNN (повторливи нервни мрежи) или 3Д CNN.

• Класификаци?а на настани: Задниот - Кра? ги класифицира откриените предмети или однесува?а во знача?ни настани (на пр.

в. Означува?е и пребарува?е на метаподатоци и пребарува?е

• Означува?е: Секо?а рамка или видео сегмент е обележана со релевантни метаподатоци (на пр., Време, локаци?а, идентификувани предмети, настани).
• Индексира?е: Податоците за видео и настани се индексираат за да се овозможи ефикасно пребарува?е. Користе??и технологии како Elasticsearch, станува лесно да се пребаруваат низ огромни количини на видео податоци засновани на ознаки или метаподатоци.

На пример, можете да пребарувате ?лу?е откриени во ограничената област од 14 до 15 часот“.

Д. Анализа на однесува?ето и открива?е на аномали?а

• Препознава?е на моделот: Користе??и модели на машинско уче?е, системот учи од големи количини на историски податоци какви типични однесува?а се во специфични околини (на пр., Продавница, уличен агол). Моделот потоа ги означува отстапува?ата од нормата.

• Корелаци?а на настанот: Назад - Кра?ните системи можат да корелираат пове?е настани или проток на податоци (на пр., Комбинира?е на открива?е на движе?е со препознава?е на лицето). Ако е откриена необична активност, системот може да генерира сигнали за активни.

• Долга - терминска анализа: Со текот на времето, системот може да ги следи трендовите и обрасците, нуде??и предвидливи способности (на пр., Идентификува?е на потенци?алните области на кражба, предвидува??и кога одредени зони може да доживеат наплив на активност).

е. Интеграци?а и приспособливост на облак

• Складира?е на облак: Видео податоци, особено високо - Видео за дефиници?а, може да се чуваат во облакот, овозможува??и скалабилно складира?е без преоптоварува?е на локалната инфраструктура.

• Обработка на облак АИ: Некои обработка се прават во облакот за да се искористи мо?ниот хардвер (на пр., ГПУ за задачи за длабоко уче?е). Облакот може да се користи и за обука на модели на големи податоци.

3. Сценари за апликаци?а

Со напредните можности на предниот дел - Кра? и назад - Кра? на интелигентни алгоритми, системите за надзор сега се користат во различни апликации:

а. Урбан надзор во паметните градови

• Следе?е на сообра?а?от: Камерите можат да го следат протокот на сообра?а?, да детектираат несре?и и да следат возила за прекршува?а како што се забрзува?е или трча?е црвени светла.

• Управува?е со толпата: Камери опремени со лу?е што брои и алгоритми за анализа на однесува?ето помагаат во управува?ето со движе?ето на толпата, обезбедува??и безбедност на ?авните простори.

• ?авна безбедност: Камерите можат да детектираат невообичаено однесува?е (на пр., Борба или слабее?е) и веднаш да ги предупредат властите.

б. Надзор за малопродажба за превенци?а на кражба и увид на клиентите

• Превенци?а на кражба: Алгоритмите на АИ откриваат сомнителни однесува?а, како што се продавници или необични обрасци во движе?ата на купувачите.

• Анализа на клиентите: Трговците на мало можат да користат камери за да го следат протокот на клиенти, да анализираат колку долго потрошуваат клиентите во одредени делови и да ги оптимизираат распоредот на продавниците врз основа на моделите на сообра?а?.

в. Здравствена заштита и болничка безбедност

• Мониторинг на пациенти: Во болниците, интелигентните камери за надзор можат да ги следат движе?ата на пациентите за да откриваат водопади, неовластен пристап до чувствителни области или пациенти во невол?а.

• Безбедност на персоналот: Безбедносниот персонал може да добие сигнали во случа? на агресивно однесува?е или неовластен пристап до персоналот.

Д. Критичка заштита на инфраструктурата

• Високи - Безбедносни области: Системите за надзор ги штитат локациите за високи вредности, како што се центри за податоци, електрани и владини згради, каде што алгоритмите се користат за контрола на пристап, препознава?е на лицето и открива?е на аномали?а.

е. Домашна безбедност

• Открива?е на натрапникот: Во домашната безбедност, камерите со алгоритми за препознава?е на лицето и движе?е за следе?е на движе?е можат да ги идентификуваат натрапниците, да ги предупредат сопствениците на домови и да активираат аларми.

• Превенци?а на кражба на пакет: Камерите можат да детектираат сомнителни активности поврзани со кражба на пакети и да ги известат сопствениците на домови.

Заклучок

Интеграци?ата на интелигентните алгоритми и на фронтот - Кра? и назад - Кра?от го револуционизира полето на надзор. Од почетното стекнува?е на податоци и основно открива?е на настани на ниво на камера до напредна аналитика и машинско уче?е на серверот - страна, овие алгоритми обезбедуваат сеопфатни решени?а за разни индустрии. Биде??и АИ и машинското уче?е продолжуваат да се развиваат, овие системи ?е станат уште помо?ни, нуде??и засилена безбедност, подобро управува?е со ресурсите и предвидливи способности што можат да ги спречат потенци?алните закани пред да ги ескалираат.