Урд талын задаргаа. - Т?гсг?л ба буцах - Хяналтын системд ухаалаг алгоритмууд

1. Урд тал - Алгоритм хэрэгжилт

Хэнд бол] Албаатдын т?гсг?л нь COOLONDORN-д шууд камер дотор ажилла. Эдгээр алгоритмууд нь дэмий мэдрэгчийн ?г?гдлийг боловсруулах зорилготой, форумын т?вшинд урьдчилсан даалгаврыг боловсруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, серверийн ачааллыг бууруулж, ?ндсэн б?рэлдэх??н хэсг??дийг судалж ?зье.

. Камерын техник хангамж, мэдрэгчийг нэгтгэх

Орчин ?еийн хяналтын камерууд олон т?рлийн мэдрэгчийг агуулдаг:

• Зургийн мэдрэгч (CMOS, CCD): ??р ??р гэрэлт??лгийн н?хц?лд харааны ?г?гдлийг (зураг, видео) авах.
• Infround (IR) мэдрэгч: Бага гэрлээр эсвэл б?рэн харанхуйд видео бичлэг хийх боломжтой.
• Лидар ба г?нзгий мэдрэгч: Алсын зай, объектыг хэмжих, объектыг д?р эсгэх,
• Микрофон: Заримдаа аудио дээр нэгдсэн - дээр суурилсан аналитик.

Эдгээр мэдрэгч нь т??хий датаг боловсруулалтад х?ргэх нэгж р?? илгээдэг, theporithms-д х?ргэлт хийхэд х?ргэлтийг боловсруулдаг.

б. Зургийг урьдчилан - боловсруулах, дуу чимээний бууралт

Аливаа нарийн т?в?гтэй шинжилгээ хийхээс ?мн? Preoge Pre - боловсруулалт нь бичлэгийн чанарыг сайжруулах нь маш чухал б?г??д ялангуяа гэрэлт??лэг, дуу чимээ муутай орчинд:

• Диспиритменциональ: Gaussian Blur гэх мэт ш??лт??р??дийг ашиглан ихэвчлэн ш??лт??рийн ш??лт??рийг арилгана.
• Эсрэг ялгаа, тод байдлын тохируулга: дасан зохицох гистограмжилж буй алгоритмууд нь тэгшитгэлийн тэгш байдал, ?зэгдэх байдлыг сайжруулахын тулд тод, тодрох явдал юм.
• EDGE илр??лэх: Edge илр??лэх (E.G., SOBEL, SOBER OPERING OPLECTECTECTECTECTECTER нь обьектын замыг илр??лэхэд тусалдаг.

в. Х?д?лг??нийг илр??лэх ба арын боомт

Х?д?лг??нийг илр??лэх нь урд талбайн г?йцэтгэсэн ?ндсэн ажлуудын нэг юм. - Эцсийн алгоритмууд юм. Х?д?лж буй объектуудыг илр??лэхийн тулд дараалсан х?рээтэй харьцуулах зарчимд суурилсан зарчим нь ихэвчлэн тулгуурладаг.

• ALCEAL COMPTRACE: Algorithm нь одоогийн х?рээнээс лавлагаа арын дэвсгэрийг хасдаг техник. Аливаа чухал ??рчл?лтийг х?д?лг??н гэж тэмдэглэсэн болно.
• Х?д?лг??р ялгаа: Алгоритм нь дараалсан х?рээ, ??рчл?лт гарсан газруудын ялгааг тооцоолоход хялбар арга.
• Оптик урсгал: Х?д?лг??нийг илр??лэхийн тулд Pixel-ийн эрчмийг илр??лэх х?д?лг??нийг илр??лдэг.

г. Обьект илр??лэх, хянах

Урд тал - Т?гсг?л, объект илр??лэх, хянах объектыг тодорхойлох, хянах (жишээ нь, х?м??с, тээврийн хэрэгсэл, амьтан). Гол техник нь дараахь з?йлийг агуулдаг:

• Yolo (та з?вх?н нэг удаа хардаг): Улс - Улсын - -ийн - -ийн - -ийн - -ийн - -ийг бодит объектыг илр??лж чаддаг урлагийн алгоритм. Yolo нь зургийг с?лжээнд хувааж, с?лжээнд байгаа объект б?рт байгаа хайрцгийг таамаглаж байна.
• HAAR Cascade Classifiers: Simper обьект илр??лэх даалгавруудыг ашиглан Pre - Сургууль дээр ?ндэслэсэн ангилал.
• KALMAN CHELL: Х?д?лг??рийн дээг??р х?дл?х объектуудыг хянахад ашигладаг. Энэ нь х?дл?х объектын т?л?в байдлыг (байрлал, хурд, хурд) б?г??д ирээд?йн байр суурийг урьдчилан таамаглаж байна.

д. Anomaly илр??лэх ба ?йл явдлыг ?д??д?г

Урд талын аномали илр??лэх - Т?гсг?л нь видео тэжээл дэх ер бусын ?йл явдлыг тодорхойлоход ихэвчлэн анхаардаг.

• Гэнэтийн х?д?лг??н: Ажиллаж байгаа эсвэл гэнэт олон х?н ажиллаж байгаа эсвэл гэнэт олон х?н ажиллаж байгаа эсвэл гэнэт ??сэх гэх мэт хурдан эсвэл урьдчилан таамаглах боломжг?й х?д?лг??нийг илр??лэх.
• ЗУРАГ - ШУУД ?ЗЭХ: МЭДЭЭЛЛИЙГ ХЭРЭГЖ??ЛЭХ ХЭРЭГЛЭГЧДИЙГ ХЭРЭГЖ??ЛЖ БАЙНА.
• Талбайг довтлох: Хэрэв объект нь х?рээний х?рээнд урьдчилан тогтоосон хэсэгт орвол илр??лэх эсвэл гарах тохиолдолд илр??лдэг.

Эдгээр алгоритмууд дараа нь бодитоор ?д??ж болно - Буцах цаг хугацааны сэрэмжл??лэг нь Аюулг?й байдлын ажилтнууд эсвэл аюулг?й байдлын ажилтнуудад шууд мэдэгдэх?йц мэдэгдэл хийх.

2. Буцах - Альгоритмын хэрэгжилт

Буцах - Т?гсг?лийн систем нь х?нд даацын системийг идэвхж??лж, мэдээллийн нарийн т?в?гтэй аналитикийг хариуцаж, томоохон хэмжээний видео ?г?гдлийг хадгалах явдал юм. It works by receiving video streams or metadata from the front-end cameras and performs advanced analysis, often using AI and machine learning techniques. Буцах гол даалгавруудыг ашиглан задаргаа энд байна. - Эцсийн алгоритмууд:

. Видео урсгал ба мэдээллийн дамжуулалт

• Мэдээллийн цуглуулга: Камерууд видео ?г?гдлийг ар талд нь дамжуулдаг.
• Дараах: зурвасын ?рг?нийг бууруулах, видео урсгалыг багасгах, файлын хэмжээг багасгахын тулд видео чанарыг ашиглан видео чанарыг ашигладаг.

б. Видео шинжилгээ, г?нзгий сурах

• Объект илр??лэх: Train - нь yolo - нь yolo - нь йоло, хурдан сурах загварууд нь объектын г?нзгийр??лж буй объектын илр??лэлт, ангилал. Эдгээр загварууд нь х?м??с, тээврийн хэрэгсэл, амьтан, амьтан гэх мэт олон т?рлийн объектуудыг танихын тулд томоохон мэдээллийн сан дээр бэлтгэгдсэн байдаг.

• Н??рний таних: иргэний ?нэмлэх, тандалт, тандалт, хяналтын тоог форменциональ туулах алгоритмыг ашиглан фаунетет эсвэл г?н г?нзгий сургалтын загваруудыг ашигладаг. Эдгээр загварууд нь видео бичлэгийг видео бичлэгийн н??р царайг мэддэг, иргэний мэд??лгийн мэдээллийн санд харьцуулж ?здэг.

• Action х?лээн авалт: Обьектуудыг илр??лэхээс гадна буцах (буцах - т?гсг?л нь видео доторх ?йлдл??д эсвэл зан авирыг ангилж болно. Жишээлбэл, зодолдох, сэжигтэй х?д?лг??нийг илр??лэх, эсвэл rnnes (давтагдах мэдрэлийн с?лжээ) эсвэл 3D CNN-ийг ашиглан урьдчилан тодорхойлсон зан ?йл.

• ?йл явдлын ангилал: Буцах - Т?гсг?л нь тодорхойлсон объектууд эсвэл зан ?йлийг утга учиртай ?йл явдлуудыг илэрхийлсэн (жишээ нь "Машин зогсоосон",

в. Мета ?г?гдлийг тэмдэглэх, хайх чадвар

• Шошго: х?рээ эсвэл видео сегмент б?рийг холбогдох мета,, цаг хугацаа, тогтоосон объект, тодорхойлсон объектууд.
• Индексж??лэх: Видео, ?йл явдлын мэдээллийг ?р д?нтэй хайлт хийхийг з?вш??рд?г. Elasticsearch гэх мэт технологийг ашиглан TAGS эсвэл Metadata дээр суурилсан видео ?г?гдлийг ашиглан ашиглахад хялбар болно.

Жишээлбэл, та "Хайлсан газар нутгийг" ХУДАЛДАН АВЧ БАЙНА. "

г. Зан ?йл шинжилгээ, аномали илр??лэх

• Загвар х?лээн авах: Машины сургалтын загваруудыг ашиглан систем нь тодорхой орчинд тодорхой орчинд суралцдаг (E.G., гудамж, гудамж Дараа нь загвар нь нормоос хазайлтыг тэмдэглэв.

• Арга хэмжээний корреляци: Буцах - Эцсийн систем нь олон ?йл явдлууд эсвэл ?г?гдлийн урсгалыг холбож ?гд?г. Хэрэв ер бусын ?йл ажиллагаа илэрсэн бол систем нь ?йл ажиллагааны анхааруулга ??сгэж болно.

• Long - Нэр томъёоны д?н шинжилгээ: Цаг хугацаа ?нг?р?х тусам тогтолцоо, хэв маягийг хянах, хулгайлах чадварыг санал болгож болзошг?й, урьдчилан таамаглах боломжит талбайг хянах боломжтой.

д. Cloud-ийн нэгтгэл ба цар х?рээ

• Cloud Retice: Видео ?г?гд?л, ялангуяа ?нд?р - Тодорхойлолтын видео, орон нутгийн дэд б?тцийг хэт ачаалалг?йгээр хадгалах боломжтой.

• Cloud Ai боловсруулалт: Зарим боловсруулалт нь ??лэн дотор боловсруулалтыг ашиглан х?чирхэг техник хангамжийн давуу талыг ашиглахаар хийгддэг. ??л м?н том мэдээллийн сан дээрх загваруудыг сургахад ашиглаж болно.

3. Програмын хувилбар

Урд талын дэвшилтэт чадвартай - т?гсг?л ба буцах Аль т?гсг?л вэ - Эцсийн ухаалаг алгоритм, тандалтын системийг одоо янз б?рийн програмд ??ашиглаж байна.

. Ухаалаг хотуудад хотын хяналт шалгалт

• Замын х?д?лг??ний хяналт: камер нь замын х?д?лг??ний урсгалыг хянах, осол аваарыг хянах, осол, улаан гэрлийг ашиглан осол, осол, тээврийн хэрэгслийг хянах боломжтой.

• Олон т?мэн: Тоолох, зан т?л?вийн шинжилгээнд тоноглогдсон камерууд нь олон нийтийн х?д?лг??нийг удирдахад тусалдаг.

• Т?рийн аюулг?й байдал: Камер: Камер нь ер бусын зан авирыг илр??лж чаддаг (жишээ нь, тэмцэл, тэмцэх), эрх баригчдыг анхааралтай ажиглаж болно.

б. Хулгайлахаас урьдчилан сэргийлэх, ?йлчл??лэгчдийн ойлголтын жижиглэн худалдаа

• Хулгайгаас урьдчилан сэргийлэх: AI Algorithms нь дэлг??рийн х?д?лг??ний х?д?лг??н дэх дэлг??р, ер бусын хэв маягийг сэжигтэй зан авирыг илр??лдэг.

• Хэрэглэгчийн анализ: Жижиглэн худалдаачид ?йлчл??лэгчдийн урсгалыг хянахын тулд CARIORES-ийг ашиглан CARERAS-ийг ашиглаж болно.

в. Эр??л мэндийн болон эмнэлгийн аюулг?й байдал

• ?вчт?ний хяналт: Эмнэлэг, Ухаалаг хяналтын камерууд нь ?вчт?нд уналт, ?вчт?нд мэдрэмтгий газар, эсвэл ?вчт?нд эмзэг газар нутгийг хянах боломжтой.

• Ажилтнуудын аюулг?й байдал: Аюулг?й байдлын ажилтнууд т?рэмгий зан авиртай эсвэл з?вш??р?лг?й ажилтнуудад хандахдаа анхааруулга авах боломжтой.

г. Ш??мжлэлийн дэд б?тцийн хамгаалалт

• ?нд?р - Аюулг?й байдал: Хяналт сахамжийн хэсэг нь Wextendomms, algoriths-ийг хянах, аномали илр??лэх зорилгоор ?нэ цэнэтэй газрууд.

д. Гэрийн аюулг?й байдал

• Довчинд илр??лэх: Гэрийн аюулг?й байдал, н??рний таних, х?д?лг??нт м?лх?гч алгеритс нь халдагчдыг таних, дохиоллын эзэд, дохиолол, дохиолол ??сгэдэг.

• Багц хулгайн урьдчилан сэргийлэх: камерууд нь HOMERS HOLDECT-тай холбоотой сэжигтэй ?йл ажиллагааг илр??лж, гэрийн эзэд мэдэгдэх боломжтой.

Байгуулах

Ухаалаг алгоритмийг урд талдаа нэгтгэх - т?гсг?л ба арын - т?гсг?л - Т?гсг?л нь тандалт талбарыг хувьсгал болгож байна. Утасны мэдээллийг илр??лснээс ATTOOLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLLOLOLLOLOLLOLLOLOLLOLOLOLLOLOгЦаалтын т?вшинснээс эхлэн Fonep Monet Batiness-ийн сургалтын ангилалын т?вшинс, тэдгээрийн алгарины аливаа салбартуудын талаархи мэдийг хангадаг. AI болон MACK CIENCESCE-ийг ?ргэлжл??лэн х?гж??лэхэд эдгээр систем??д улам х?чтэй, сайжруулсан аюулг?й байдал, урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ, урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авах боломжтой б?г??д урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авах, урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авах боломжтой.