Pecahan terperinci di hadapan - Akhir dan Kembali - Algoritma Pintar Berakhir dalam Sistem Pengawasan

1. Depan - Pelaksanaan Algoritma Akhir

Algoritma depan - akhir beroperasi secara langsung di dalam unit kamera, sering memanfaatkan keupayaan pengkomputeran kelebihan. Algoritma ini bertujuan untuk memproses data sensor mentah secara tempatan, dengan itu mengurangkan lebar jalur dan beban pelayan dengan melaksanakan tugas awal di peringkat kamera. Mari kita meneroka komponen utama:

a. Perkakasan kamera dan integrasi sensor

Kamera pengawasan moden menggabungkan pelbagai jenis sensor:

• Sensor Imej (CMOS, CCD): Menangkap data visual (imej dan video) di bawah keadaan pencahayaan yang berbeza -beza.
• Sensor Inframerah (IR): Dayakan kamera untuk menangkap video dalam cahaya rendah atau kegelapan lengkap.
• Lidar dan Sensor Kedalaman: Mengukur jarak dan mengesan objek dalam ruang 3D, berguna untuk membezakan antara objek dan latar belakang di tempat kejadian.
• Mikrofon: kadang -kadang disepadukan untuk analisis audio - berasaskan.

Sensor ini menghantar data mentah ke unit pemprosesan, di mana algoritma seperti pra -imej pra - pemprosesan digunakan.

b. Imej Pra - Pengurangan dan Pengurangan Kebisingan

Sebelum menggunakan sebarang analisis kompleks, Pra -Imej Pra - adalah penting untuk meningkatkan kualiti rakaman, terutamanya di bawah keadaan pencahayaan yang lemah atau persekitaran yang bising:

• Algoritma Denoising: Keluarkan bunyi sensor, biasanya menggunakan penapis seperti Gaussian Blur atau bukan - Local Means Denoising.
• Pelarasan Kontras dan Kecerahan: Algoritma seperti penyamaan histogram penyesuaian menyesuaikan kecerahan dan kontras untuk meningkatkan penglihatan.
• Pengesanan Edge: Pengesanan kelebihan (mis., Operator Sobel, Pengesanan Kelebihan Canny) boleh membantu menentukan sempadan objek, yang penting untuk pengesanan objek.

c. Pengesanan gerakan dan pengurangan latar belakang

Pengesanan gerakan adalah salah satu tugas asas yang dilakukan oleh algoritma akhir - akhir. Ia sering berdasarkan prinsip membandingkan bingkai berturut -turut untuk mengesan objek bergerak.

• Penolakan latar belakang: Teknik di mana algoritma menolak model latar belakang rujukan dari bingkai semasa. Sebarang perubahan ketara ditandakan sebagai gerakan.
• Perbezaan bingkai: Pendekatan yang lebih mudah di mana algoritma mengira perbezaan antara bingkai berturut -turut, membekalkan kawasan di mana perubahan telah berlaku.
• Aliran optik: Kaedah yang lebih canggih yang menganalisis gerakan intensiti piksel merentasi bingkai berturut -turut untuk mengesan gerakan, sering digunakan bersamaan dengan penapis Kalman untuk menjejaki.

d. Pengesanan dan Penjejakan Objek

Di bahagian depan, pengesanan objek dan penjejakan dilakukan secara tempatan untuk mengenal pasti dan menjejaki objek (mis., Orang, kenderaan, haiwan). Teknik utama termasuk:

• YOLO (anda hanya melihat sekali): Negeri - Algoritma Art - yang dapat mengesan pelbagai objek dalam masa yang nyata. Yolo membahagikan imej ke dalam grid dan meramalkan kotak sempadan untuk setiap objek dalam grid.
• Pengelas Haar Cascade: Digunakan untuk tugas pengesanan objek yang lebih mudah, seperti pengesanan muka, berdasarkan pengelas terlatih pra -
• Penapis Kalman: Digunakan untuk menjejaki objek bergerak di seluruh bingkai. Ia menganggarkan keadaan objek bergerak (kedudukan, halaju) dan meramalkan kedudukan masa depannya.

e. Pengesanan anomali dan pencetus acara

Pengesanan anomali di bahagian depan - akhir biasanya memberi tumpuan kepada mengenal pasti peristiwa luar biasa dalam suapan video:

• Pergerakan tiba -tiba: Pengesanan pergerakan cepat atau tidak dapat diramalkan, seperti seseorang yang berlari atau pembentukan orang ramai secara tiba -tiba.
• Salib - Pengesanan Talian: Menggunakan Tripwires atau garis maya yang mencetuskan makluman apabila objek melintasi mereka.
• Pencerobohan Kawasan: Mengesan jika objek memasuki atau keluar dari kawasan yang telah ditetapkan dalam bingkai.

Algoritma ini kemudiannya boleh mencetuskan makluman masa sebenar untuk sistem akhir - akhir atau menghantar pemberitahuan segera kepada kakitangan keselamatan.

2. Kembali - Pelaksanaan Algoritma Akhir

Sistem Back - End bertanggungjawab untuk mengangkat berat, mengendalikan analisis data kompleks dan menyimpan jumlah data video yang besar. Ia berfungsi dengan menerima aliran video atau metadata dari depan - Kamera akhir dan melakukan analisis lanjutan, sering menggunakan teknik pembelajaran AI dan mesin. Berikut adalah pecahan tugas utama yang dilakukan oleh algoritma akhir -

a. Aliran video dan penghantaran data

• Pengumpulan Data: Kamera menghantar data video ke belakang - Akhir sama ada melalui sambungan internet langsung, rangkaian kawasan tempatan (LAN), atau perkhidmatan awan.
• Mampatan: Untuk mengurangkan penggunaan jalur lebar, aliran video sering dimampatkan menggunakan piawaian seperti H.264 atau H.265, yang mengekalkan kualiti video sambil meminimumkan saiz fail.

b. Analisis video dan pembelajaran mendalam

• Pengesanan Objek: Back - End menggunakan model pembelajaran mendalam seperti YOLO, R - CNN, atau SSD (pengesan Multibox Single Multibox) untuk pengesanan dan klasifikasi objek yang sangat tepat. Model -model ini dilatih pada dataset besar untuk mengenali pelbagai objek seperti orang, kenderaan, haiwan, dll.

• Pengiktirafan muka: Untuk pengesahan identiti atau pengawasan, algoritma pengiktirafan muka digunakan, biasanya berdasarkan model pembelajaran mendalam seperti Facenet atau Deepface. Model -model ini membandingkan wajah dalam rakaman video ke pangkalan data individu yang diketahui.

• Pengiktirafan Tindakan: Sebagai tambahan kepada mengesan objek, belakang - akhir juga boleh mengklasifikasikan tindakan atau tingkah laku dalam video. Sebagai contoh, mengesan pergaduhan, pergerakan yang mencurigakan, atau tingkah laku yang telah ditetapkan yang lain menggunakan RNNs (rangkaian saraf berulang) atau CNN 3D.

• Klasifikasi Acara: Klasifikasi Back - End Klasifikasi objek atau tingkah laku yang dikesan ke dalam peristiwa yang bermakna (mis., "Orang yang dikesan", "kenderaan yang diletakkan terlalu lama", "pembentukan kerumunan").

c. Penandaan dan pencarian metadata

• Tagging: Setiap bingkai atau segmen video ditandakan dengan metadata yang berkaitan (mis., Masa, lokasi, objek yang dikenal pasti, peristiwa).
• Pengindeksan: Data video dan acara diindeks untuk membolehkan pencarian yang cekap. Menggunakan teknologi seperti Elasticsearch, ia menjadi mudah untuk mencari melalui sejumlah besar data video berdasarkan tag atau metadata.

Sebagai contoh, anda boleh mencari "orang yang dikesan di kawasan terhad dari 2 petang hingga 3 petang."

d. Analisis tingkah laku dan pengesanan anomali

• Pengiktirafan corak: Menggunakan model pembelajaran mesin, sistem belajar dari sejumlah besar data sejarah yang tingkah laku biasa dalam persekitaran tertentu (mis., Kedai, sudut jalan). Model itu kemudian membendung penyimpangan dari norma.

• Korelasi Acara: Kembali - Sistem akhir boleh menghubungkan pelbagai peristiwa atau aliran data (mis., Menggabungkan pengesanan gerakan dengan pengiktirafan muka). Jika aktiviti luar biasa dikesan, sistem boleh menghasilkan makluman yang boleh dilakukan.

• Analisis jangka panjang: dari masa ke masa, sistem boleh menjejaki trend dan corak, yang menawarkan keupayaan ramalan (mis., Mengenal pasti bidang pencurian yang berpotensi, meramalkan apabila zon tertentu mungkin mengalami lonjakan dalam aktiviti).

e. Integrasi awan dan skalabiliti

• Penyimpanan Awan: Data video, terutamanya Video Definisi Tinggi, boleh disimpan di awan, yang membolehkan penyimpanan berskala tanpa melampaui infrastruktur tempatan.

• Pemprosesan AI Cloud: Sesetengah pemprosesan dilakukan di awan untuk memanfaatkan perkakasan yang kuat (mis., GPU untuk tugas pembelajaran mendalam). Awan juga boleh digunakan untuk melatih model pada dataset yang besar.

3. Senario Aplikasi

Dengan keupayaan maju depan - akhir dan belakang - Algoritma pintar akhir, sistem pengawasan kini digunakan dalam pelbagai aplikasi:

a. Pengawasan Bandar di Bandar Pintar

• Pemantauan Lalu Lintas: Kamera boleh memantau aliran lalu lintas, mengesan kemalangan, dan mengesan kenderaan untuk pelanggaran seperti mempercepatkan atau menjalankan lampu merah.

• Pengurusan Ramai: Kamera yang dilengkapi dengan orang mengira dan algoritma analisis tingkah laku membantu menguruskan pergerakan orang ramai, memastikan keselamatan di ruang awam.

• Keselamatan Awam: Kamera dapat mengesan tingkah laku yang luar biasa (mis., Berjuang atau melepak) dan segera memberi amaran kepada pihak berkuasa.

b. Pengawasan runcit untuk pencegahan kecurian dan pandangan pelanggan

• Pencegahan kecurian: Algoritma AI mengesan tingkah laku yang mencurigakan seperti mengutil atau corak luar biasa dalam pergerakan pembeli.

• Analisis Pelanggan: Peruncit boleh menggunakan kamera untuk mengesan aliran pelanggan, menganalisis berapa lama pelanggan menghabiskan bahagian tertentu, dan mengoptimumkan susun atur kedai berdasarkan corak lalu lintas.

c. Penjagaan kesihatan dan keselamatan hospital

• Pemantauan Pesakit: Di hospital, kamera pengawasan pintar boleh memantau pergerakan pesakit untuk mengesan jatuh, akses yang tidak dibenarkan ke kawasan sensitif, atau pesakit dalam kesusahan.

• Keselamatan Kakitangan: Kakitangan keselamatan boleh menerima makluman sekiranya berlaku tingkah laku yang agresif atau akses kakitangan yang tidak dibenarkan.

d. Perlindungan Infrastruktur Kritikal

• Tinggi - Kawasan Keselamatan: Sistem pengawasan melindungi lokasi nilai tinggi seperti pusat data, loji kuasa, dan bangunan kerajaan, di mana algoritma digunakan untuk kawalan akses, pengiktirafan muka, dan pengesanan anomali.

e. Keselamatan rumah

• Pengesanan penceroboh: Di rumah keselamatan, kamera dengan pengiktirafan wajah dan algoritma pengesanan gerakan dapat mengenal pasti penceroboh, pemilik rumah yang berjaga -jaga, dan pencetus penggera.

• Pencegahan pencurian pakej: Kamera dapat mengesan aktiviti yang mencurigakan yang berkaitan dengan kecurian pakej dan memberitahu pemilik rumah.

Kesimpulan

Penyepaduan algoritma pintar di kedua -dua bahagian depan dan belakang - akhir adalah merevolusikan bidang pengawasan. Dari pengambilalihan data awal dan pengesanan peristiwa asas di peringkat kamera ke analisis lanjutan dan pembelajaran mesin di sisi pelayan, algoritma ini menyediakan penyelesaian yang komprehensif untuk pelbagai industri. Memandangkan AI dan pembelajaran mesin terus berkembang, sistem ini akan menjadi lebih berkuasa, menawarkan keselamatan yang lebih baik, pengurusan sumber yang lebih baik, dan keupayaan ramalan yang dapat menghalang ancaman yang berpotensi sebelum mereka meningkat.