Detalyadong pagkasira ng harap - pagtatapos at likod - magtapos ng mga intelihenteng algorithm sa mga sistema ng pagsubaybay

1. Front - End Algorithm Implementation

Ang harap - end algorithm ay gumana nang direkta sa loob ng yunit ng camera, madalas na gumagamit ng mga kakayahan sa computing sa gilid. Ang mga algorithm na ito ay naglalayong iproseso ang data ng raw sensor nang lokal, sa gayon binabawasan ang bandwidth at pag -load ng server sa pamamagitan ng pagsasagawa ng paunang gawain sa antas ng camera. Galugarin natin ang mga pangunahing sangkap:

a. Pagsasama ng Camera Hardware at Sensor

Ang mga modernong camera ng pagsubaybay ay nagsasama ng maraming uri ng mga sensor:

• Mga sensor ng imahe (CMOS, CCD): Kumuha ng visual data (mga imahe at video) sa ilalim ng iba't ibang mga kondisyon ng pag -iilaw.
• Mga sensor ng infrared (IR): Paganahin ang camera upang makuha ang video sa mababang ilaw o kumpletong kadiliman.
• Lidar at lalim na sensor: Sukatin ang mga distansya at tiktik ang mga bagay sa puwang ng 3D, kapaki -pakinabang para sa pagkilala sa pagitan ng mga bagay at background sa isang eksena.
• Mga mikropono: Minsan isinama para sa audio - batay sa analytics.

Ang mga sensor na ito ay nagpapadala ng hilaw na data sa yunit ng pagproseso, kung saan inilalapat ang mga algorithm tulad ng pagproseso ng imahe.

b. Imahe Pre - Pagproseso at Pagbabawas ng ingay

Bago ilapat ang anumang kumplikadong pagsusuri, ang pagproseso ng imahe ay kritikal upang mapahusay ang kalidad ng footage, lalo na sa ilalim ng hindi magandang kondisyon ng pag -iilaw o maingay na mga kapaligiran:

• Denoising algorithm: Alisin ang ingay ng sensor, karaniwang gumagamit ng mga filter tulad ng Gaussian blur o non - lokal na nangangahulugang denoising.
• Pag -aayos ng kaibahan at ningning: Ang mga algorithm tulad ng adaptive histogram equalization ay nag -aayos ng ningning at kaibahan upang mapahusay ang kakayahang makita.
• Ang pagtuklas ng gilid: ang pagtuklas ng gilid (hal., Sobel operator, canny edge detection) ay makakatulong na tukuyin ang mga hangganan ng object, na mahalaga para sa pagsubaybay sa object.

c. Paggalaw ng paggalaw at pagbabawas sa background

Ang pagtuklas ng paggalaw ay isa sa mga pangunahing gawain na isinagawa ng harap - end algorithm. Ito ay madalas na batay sa prinsipyo ng paghahambing ng sunud -sunod na mga frame upang makita ang mga gumagalaw na bagay.

• Pagbabawas ng background: Isang pamamaraan kung saan binabawasan ng algorithm ang isang modelo ng background ng sanggunian mula sa kasalukuyang frame. Ang anumang makabuluhang pagbabago ay na -flag bilang paggalaw.
• Pagkakaiba -iba ng Frame: Isang mas simpleng diskarte kung saan kinakalkula ng algorithm ang pagkakaiba sa pagitan ng magkakasunod na mga frame, pag -flag ng mga rehiyon kung saan naganap ang mga pagbabago.
• Optical Flow: Isang mas sopistikadong pamamaraan na pinag -aaralan ang paggalaw ng mga intensidad ng pixel sa magkakasunod na mga frame upang makita ang paggalaw, na madalas na ginagamit kasabay ng mga filter ng Kalman para sa pagsubaybay.

d. Object detection at pagsubaybay

Sa harap - dulo, ang pagtuklas ng object at pagsubaybay ay ginagawa nang lokal upang makilala at subaybayan ang mga bagay (hal., Mga tao, sasakyan, hayop). Ang pangunahing pamamaraan ay kasama ang:

• YOLO (Minsan ka lamang tumingin): Isang Estado - ng - Ang - Art Algorithm na maaaring makakita ng maraming mga bagay sa totoong - oras. Hinahati ni Yolo ang imahe sa isang grid at hinuhulaan ang mga kahon ng pagbubuklod para sa bawat bagay sa grid.
• Haar Cascade Classifier: Ginamit para sa mas simpleng mga gawain sa pagtuklas ng object, tulad ng pagtuklas ng mukha, batay sa pre - sinanay na mga klasipikasyon.
• Kalman Filter: Ginamit para sa pagsubaybay sa mga gumagalaw na bagay sa mga frame. Tinatantya nito ang estado ng isang gumagalaw na bagay (posisyon, bilis) at hinuhulaan ang posisyon sa hinaharap.

e. Anomaly detection at mga nag -trigger ng kaganapan

Anomaly detection sa harap - Ang pagtatapos ay karaniwang nakatuon sa pagkilala sa hindi pangkaraniwang mga kaganapan sa feed ng video:

• Biglang paggalaw: pagtuklas ng mabilis o hindi mahuhulaan na paggalaw, tulad ng isang tao na tumatakbo o biglaang pagbuo ng karamihan.
• Cross - Line Detection: Gumagamit ng virtual tripwires o linya na nag -trigger ng mga alerto kapag ang isang bagay ay tumatawid sa kanila.
• Intrusion ng lugar: Nakita kung ang isang bagay ay pumapasok o lumabas ng isang paunang natukoy na lugar sa loob ng frame.

Ang mga algorithm na ito ay maaaring mag -trigger ng tunay na mga alerto sa oras para sa likod - end system o magpadala ng agarang mga abiso sa mga tauhan ng seguridad.

2. Bumalik - End Algorithm Implementation

Ang Back - End System ay may pananagutan para sa mabibigat na pag -angat, paghawak ng kumplikadong data analytics at pag -iimbak ng malalaking dami ng data ng video. Gumagana ito sa pamamagitan ng pagtanggap ng mga stream ng video o metadata mula sa harap - end camera at nagsasagawa ng advanced na pagsusuri, madalas na gumagamit ng mga diskarte sa pag -aaral ng AI at machine. Narito ang isang pagkasira ng mga pangunahing gawain na isinagawa ng Back - End Algorithms:

a. Pag -stream ng video at paghahatid ng data

• Koleksyon ng Data: Ang mga camera ay nagpapadala ng data ng video sa likod - magtapos alinman sa pamamagitan ng direktang koneksyon sa internet, mga lokal na network ng lugar (LANS), o mga serbisyo sa ulap.
• Compression: Upang mabawasan ang paggamit ng bandwidth, ang mga stream ng video ay madalas na na -compress gamit ang mga pamantayan tulad ng H.264 o H.265, na nagpapanatili ng kalidad ng video habang binabawasan ang laki ng file.

b. Pagtatasa ng video at malalim na pag -aaral

• Object Detection: Ang Back - End ay gumagamit ng malalim na mga modelo ng pag -aaral tulad ng yolo, mas mabilis na R - CNN, o SSD (solong shot multibox detector) para sa lubos na tumpak na pagtuklas ng object at pag -uuri. Ang mga modelong ito ay sinanay sa mga malalaking datasets upang makilala ang iba't ibang mga bagay tulad ng mga tao, sasakyan, hayop, atbp.

• Pagkilala sa mukha: Para sa pag -verify ng pagkakakilanlan o pagsubaybay, ginagamit ang mga algorithm ng pagkilala sa mukha, karaniwang batay sa mga malalim na modelo ng pag -aaral tulad ng facenet o deepface. Inihambing ng mga modelong ito ang mga mukha sa footage ng video sa isang database ng mga kilalang indibidwal.

• Pagkilala sa Pagkilos: Bilang karagdagan sa pagtuklas ng mga bagay, ang likod - end ay maaari ring pag -uri -uriin ang mga aksyon o pag -uugali sa loob ng video. Halimbawa, ang pagtuklas ng mga fights, kahina -hinalang paggalaw, o iba pang mga paunang natukoy na pag -uugali gamit ang RNNs (paulit -ulit na mga neural network) o 3D CNNs.

• Pag -uuri ng Kaganapan: Ang Balik - Pagtatapos ay nag -uuri ng mga napansin na mga bagay o pag -uugali sa mga makabuluhang kaganapan (hal., "Napansin ng Tao", "Ang sasakyan na naka -park na masyadong mahaba", "karamihan ng tao na bumubuo").

c. Metadata Tagging at Searchability

• Pag -tag: Ang bawat frame o segment ng video ay naka -tag na may kaugnay na metadata (hal., Oras, lokasyon, kinilala na mga bagay, mga kaganapan).
• Pag -index: Ang data ng video at kaganapan ay na -index upang payagan ang mahusay na paghahanap. Gamit ang mga teknolohiya tulad ng ElasticSearch, madali itong maghanap sa pamamagitan ng malawak na halaga ng data ng video batay sa mga tag o metadata.

Halimbawa, maaari kang maghanap para sa "mga taong napansin sa pinigilan na lugar mula 2 ng hapon hanggang 3 ng hapon."

d. Pag -aaral ng pag -uugali at pagtuklas ng anomalya

• Pagkilala sa pattern: Paggamit ng mga modelo ng pag -aaral ng makina, natututo ang system mula sa malaking halaga ng makasaysayang data kung ano ang karaniwang mga pag -uugali sa mga tiyak na kapaligiran (hal., Isang tindahan, isang sulok ng kalye). Ang modelo pagkatapos ay i -flag ang mga paglihis mula sa pamantayan.

• Pagwasto ng Kaganapan: Bumalik - Ang mga sistema ng pagtatapos ay maaaring maiugnay ang maraming mga kaganapan o mga stream ng data (hal., Pagsasama ng pagtuklas ng paggalaw na may pagkilala sa mukha). Kung ang hindi pangkaraniwang aktibidad ay napansin, ang system ay maaaring makabuo ng mga naaangkop na alerto.

• Long - Term Analysis: Sa paglipas ng panahon, ang system ay maaaring subaybayan ang mga uso at pattern, na nag -aalok ng mga mahuhulaan na kakayahan (hal., Ang pagkilala sa mga potensyal na lugar ng pagnanakaw, na hinuhulaan kung ang ilang mga zone ay maaaring makaranas ng isang pagsulong sa aktibidad).

e. Pagsasama ng ulap at scalability

• Cloud Imbakan: Ang data ng video, lalo na ang High - kahulugan ng video, ay maaaring maiimbak sa ulap, na nagpapahintulot sa nasusukat na imbakan nang walang labis na labis na pag -iingat sa lokal na imprastraktura.

• Pagproseso ng Cloud AI: Ang ilang pagproseso ay ginagawa sa ulap upang samantalahin ang malakas na hardware (hal., GPU para sa malalim na mga gawain sa pag -aaral). Maaari ring magamit ang ulap upang sanayin ang mga modelo sa malalaking mga datasets.

3. Mga Eksena sa Application

Gamit ang mga advanced na kakayahan ng harap - pagtatapos at likod - Tapusin ang mga intelihenteng algorithm, ang mga sistema ng pagsubaybay ay ginagamit na ngayon sa iba't ibang mga aplikasyon:

a. Urban Surveillance sa Smart Cities

• Pagsubaybay sa trapiko: Maaaring masubaybayan ng mga camera ang daloy ng trapiko, makita ang mga aksidente, at subaybayan ang mga sasakyan para sa mga paglabag tulad ng pagpabilis o pagpapatakbo ng mga pulang ilaw.

• Pamamahala ng Crowd: Ang mga camera na nilagyan ng mga tao na nagbibilang at mga algorithm ng pagsusuri ng pag -uugali ay tumutulong sa pamamahala ng paggalaw ng karamihan, tinitiyak ang kaligtasan sa mga pampublikong puwang.

• Kaligtasan ng Publiko: Ang mga camera ay maaaring makakita ng hindi pangkaraniwang pag -uugali (hal., Paglaban o pag -loitering) at agad na alerto ang mga awtoridad.

b. Ang pagsubaybay sa tingi para sa pag -iwas sa pagnanakaw at mga pananaw sa customer

• Pag -iwas sa Pagnanakaw: Ang mga algorithm ng AI ay nakakakita ng mga kahina -hinalang pag -uugali tulad ng pag -shoplift o hindi pangkaraniwang mga pattern sa mga paggalaw ng mamimili.

• Customer Analytics: Ang mga nagtitingi ay maaaring gumamit ng mga camera upang subaybayan ang daloy ng customer, pag -aralan kung gaano katagal ang mga customer na gumugol sa mga partikular na seksyon, at mai -optimize ang mga layout ng tindahan batay sa mga pattern ng trapiko.

c. Pangangalaga sa kalusugan at seguridad sa ospital

• Pagmamanman ng pasyente: Sa mga ospital, ang mga intelihenteng pagsubaybay sa camera ay maaaring masubaybayan ang mga paggalaw ng pasyente upang makita ang pagbagsak, hindi awtorisadong pag -access sa mga sensitibong lugar, o mga pasyente sa pagkabalisa.

• Kaligtasan ng Staff: Ang mga tauhan ng seguridad ay maaaring makatanggap ng mga alerto kung sakaling ang agresibong pag -uugali o hindi awtorisadong pag -access ng kawani.

d. Kritikal na Proteksyon ng Infrastructure

• Mataas - Mga Lugar ng Seguridad: Ang mga sistema ng pagsubaybay ay nagpoprotekta sa mataas na mga lokasyon ng halaga tulad ng mga sentro ng data, mga halaman ng kuryente, at mga gusali ng gobyerno, kung saan ginagamit ang mga algorithm para sa control control, pagkilala sa mukha, at pagtuklas ng anomalya.

e. Seguridad sa bahay

• Intruder Detection: Sa seguridad sa bahay, ang mga camera na may pagkilala sa mukha at mga algorithm sa pagsubaybay sa paggalaw ay maaaring makilala ang mga nanghihimasok, alerto sa mga may -ari ng bahay, at mag -trigger ng mga alarma.

• Pag -iwas sa Pagnanakaw ng Package: Maaaring makita ng mga camera ang mga kahina -hinalang aktibidad na may kaugnayan sa pagnanakaw sa pakete at ipaalam sa mga may -ari ng bahay.

Konklusyon

Ang pagsasama ng mga intelihenteng algorithm sa parehong harapan - pagtatapos at likod - Ang pagtatapos ay rebolusyon ang larangan ng pagsubaybay. Mula sa paunang pagkuha ng data at pangunahing pagtuklas ng kaganapan sa antas ng camera hanggang sa mga advanced na analytics at pag -aaral ng makina sa Server - Side, ang mga algorithm na ito ay nagbibigay ng komprehensibong solusyon para sa iba't ibang mga industriya. Habang patuloy na nagbabago ang pag -aaral ng AI at machine, ang mga sistemang ito ay magiging mas malakas, na nag -aalok ng pinahusay na seguridad, mas mahusay na pamamahala ng mapagkukunan, at mga mahuhulaan na kakayahan na maaaring maiwasan ang mga potensyal na banta bago sila tumaas.