Детальний розрив переднього - К?нця ? спини - К?нець ?нтелектуальних алгоритм?в у системах спостереження

1. Передня - Впровадження алгоритму к?нця

Алгоритми переднього - К?нцевого д?лянки працюють безпосередньо в блоц? камери, часто використовуючи обчислювальн? можливост? краю. Ц? алгоритми спрямован? на обробку даних сировини локально, тим самим зменшуючи завантаження пропускання та сервера, виконуючи попередн? завдання на р?вн? камери. Давайте вивчимо основн? компоненти:

а. ?нтеграц?я апаратного забезпечення камери та датчика

Сучасн? камери спостереження включають к?лька тип?в датчик?в:

• Датчики зображень (CMOS, CCD): Захоплення в?зуальних даних (зображення та в?део) в р?зних умовах осв?тлення.
• ?нфрачервон? (?Ч) датчики: дозвольте камеру зн?мати в?део в низькому осв?тленн? або повн?й темряв?.
• Датчики LIDAR та глибини: вим?рюють в?дстан? та виявляють об'?кти в 3D -простор?, корисн? для розмежування предмет?в та фону в сцен?.
• М?крофони: ?нод? ?нтегрований для ауд?о - на основ? анал?тики.

Ц? датчики надсилають необроблен? дан? до блоку обробки, де застосовуються так? алгоритми, як зображення попередньо? обробки.

б. Зображення перед - обробкою та зменшенням шуму

Перш н?ж застосувати будь -який складний анал?з, обробка перед -

• Позначення алгоритм?в: Видал?ть шум датчика, як правило, використовуючи так? ф?льтри, як гауссова розмиття або не - локальн? засоби, що позначають.
• Контраст ? регулювання яскравост?: так? алгоритми, як адаптивна вир?внювання г?стограми, регулюють яскрав?сть та контраст для п?двищення видимост?.
• Виявлення краю: виявлення краю (наприклад, оператор Sobel, виявлення краю Canny) може допомогти визначити меж? об'?кта, що ма? вир?шальне значення для в?дстеження об'?кт?в.

c. Виявлення руху та в?дн?мання фону

Виявлення руху - одне з основних завдань, виконаних алгоритмами Front - End. В?н часто заснований на принцип? пор?вняння посл?довних кадр?в з виявленням рухомих предмет?в.

• Фоновий в?дн?мання: методика, коли алгоритм в?дн?ма? опорну фонову модель в?д поточного кадру. Будь -яка сутт?ва зм?на познача?ться як рух.
• Р?зниця кадру: прост?ший п?дх?д, коли алгоритм обчислю? р?зницю м?ж посл?довними кадрами, позначення областей, де в?дбулися зм?ни.
• Оптичний пот?к: б?льш складний метод, який анал?зу? рух ?нтенсивност? п?ксел?в у посл?довних кадрах для виявлення руху, часто використову?ться сп?льно з ф?льтрами Калмана для в?дстеження.

д. Виявлення та в?дстеження об'?кт?в

На передн?й частин? - Виявлення та в?дстеження об'?кт?в проводяться локально для ?дентиф?кац?? та в?дстеження предмет?в (наприклад, людей, транспортних засоб?в, тварин). Основн? методи включають:

• Йоло (ви дивитесь лише один раз): стан - алгоритму мистецтва - - Йоло д?лить зображення на с?тку ? прогнозу? обмежувальн? поля для кожного об'?кта в с?тц?.
• Класиф?катори каскаду HAAR: використовуються для прост?ших завдань виявлення об'?кт?в, як виявлення обличчя, заснован? на навчальних класиф?каторах.
• Ф?льтр Калмана: Використову?ться для в?дстеження рухомих об'?кт?в через кадри. В?н оц?ню? стан рухомого об'?кта (положення, швидк?сть) ? прогнозу? його майбутн? положення.

е. Виявлення аномал?? та тригери под?й

Виявлення аномал?? на передн?й частин? - К?нець, як правило, фокусу?ться на виявленн? незвичайних под?й у в?део -канал?:

• Раптовий рух: Виявлення швидких або непередбачуваних рух?в, таких як хтось, що б?жить або раптово утворення натовпу.
• Хрест - Виявлення л?н?й: використову? в?ртуальн? тривоги або л?н??, як? викликають спов?щення, коли об’?кт перетина? ?х.
• Вторгнення област?: Виявля?, якщо об'?кт входить або виходить ?з заздалег?дь визначеною областю всередин? кадру.

Пот?м ц? алгоритми можуть викликати реальн? - попередження про час для задньо? - к?нцево? системи або надсилати негайн? спов?щення персоналу безпеки.

2. Назад - Впровадження алгоритму зак?нчення

Система Back - End в?дпов?да? за важкий п?дйом, обробку складно? анал?тики даних та збер?гання великих обсяг?в в?део даних. В?н працю?, отримуючи в?деопотоки або метадан? з передн?х - к?нцевих камер та викону? розширений анал?з, часто використовуючи методи AI та машинного навчання. Ось розбиття ключових завдань, виконаних алгоритмами Back - End:

а. В?деопот?к та передача даних

• Зб?р даних: Камери передають в?деоканчини на задн?й - к?нець або через пряме п?дключення до ?нтернету, локальн? мереж? (LANS) або хмарн? послуги.
• Стиснення: Для зменшення використання пропускно? здатност? в?део часто стискаються за допомогою стандарт?в, таких як H.264 або H.265, як? збер?гають як?сть в?део, м?н?м?зуючи розм?р файл?в.

б. В?деоанал?з та глибоке навчання

• Виявлення об'?кт?в: Задн?й - К?нець використову? модел? глибокого навчання, так? як Yolo, швидший R - CNN, або SSD (одноразовий мультиб?рок -детектор) для високоточного виявлення та класиф?кац?? об'?кт?в. Ц? модел? навчаються на великих наборах даних, щоб розп?знати р?зноман?тн? предмети, так? як люди, транспортн? засоби, тварини тощо.

• Розп?знавання обличчя: Для перев?рки ?дентичност? чи спостереження використовуються алгоритми розп?знавання обличчя, як правило, заснован? на моделях глибокого навчання, таких як Facenet або Deepface. Ц? модел? пор?внюють обличчя у в?деоматер?алах ?з базою даних в?домих ос?б.

• Розп?знавання д?й: Окр?м виявлення об'?кт?в, задн?й - к?нець може також класиф?кувати д?? чи повед?нку у в?део. Наприклад, виявлення бо?в, п?дозр?лих рух?в або ?нших заздалег?дь визначених повед?нок за допомогою RNN (рецидивуюч? нейронн? мереж?) або 3D CNN.

• Класиф?кац?я под?й: Назад - К?нець класиф?ку? виявлен? предмети чи повед?нку на зм?стовн? под?? (наприклад, "людина виявлена", "транспортний зас?б припаркований занадто довго", "натовп, що форму?ться").

c. Маг?стрування метаданих та пошукова здатн?сть

• Тегування: кожен кадр або сегмент в?део познача?ться в?дпов?дними метаданими (наприклад, час, розташування, ?дентиф?кован? об'?кти, под??).
• ?ндексац?я: Дан? в?део та под?й ?ндексуються, щоб забезпечити ефективне пошук. Використовуючи так? технолог??, як Elasticsearch, ста? легко шукати через величезну к?льк?сть в?деоданих на основ? тег?в або метаданих.

Наприклад, ви можете шукати "людей, виявлених у обмежен?й област? з 14:00 до 15:00".

д. Анал?з повед?нки та виявлення аномал??

• Розп?знавання шаблон?в: Використовуючи модел? машинного навчання, система вчиться з великих к?лькостей ?сторичних даних, що ? типовими повед?нками в конкретних умовах (наприклад, магазин, куточок вулиц?). Пот?м модель прапорать в?дхилення в?д норми.

• Кореляц?я под?й: Назад - К?нцев? системи можуть сп?вв?днести к?лька под?й або поток?в даних (наприклад, по?днання виявлення руху з розп?знаванням обличчя). Якщо виявлена ??незвична активн?сть, система може генерувати д??в? спов?щення.

• Довгий - Терм?нний анал?з: З часом система може в?дстежувати тенденц?? та законом?рност?, пропонуючи прогнозн? можливост? (наприклад, визначення потенц?йних областей крад?жок, прогнозування, коли певн? зони можуть зазнати сплеску активност?).

е. ?нтеграц?я та масштабован?сть хмар

• Хмарне збер?гання: В?део дан?, особливо високе - В?део визначення, можна збер?гати в хмар?, що дозволя? масштабованому збер?гання без перевантаження локально? ?нфраструктури.

• Хмарна обробка AI: деяка обробка проводиться в хмар?, щоб скористатися потужним обладнанням (наприклад, граф?чн? процесори для завдань глибокого навчання). Хмара також може використовуватися для п?дготовки моделей на великих наборах даних.

3. Сценар?? додатк?в

Завдяки розширеним можливостям переднього - к?нця ? спини - К?нцев? ?нтелектуальн? алгоритми, системи спостереження зараз використовуються в р?зних додатках:

а. М?ське спостереження в розумних м?стах

• Мон?торинг руху: камери можуть контролювати пот?к руху, виявляти авар?? та в?дстежувати транспортн? засоби для порушень, таких як швидк?сть або запуску червоних вогн?в.

• Управл?ння натовпом: камери, оснащен? людьми, що п?драховують та алгоритми анал?зу повед?нки, допомагають керувати рухом натовпу, забезпечуючи безпеку в громадських просторах.

• Громадська безпека: камери можуть виявити незвичну повед?нку (наприклад, боротьбу чи лот?нг) та негайно попередити органи влади.

б. Роздр?бний нагляд за запоб?ганням крад?жок та розум?нням кл??нт?в

• Проф?лактика крад?жок: Алгоритми AI виявляють п?дозр?л? повед?нки, так? як крад?жки або незвичн? зразки в рухах покупц?в.

• Анал?тика кл??нт?в: роздр?бн? торговц? можуть використовувати камери для в?дстеження потоку кл??нт?в, анал?зу, як довго кл??нти витрачають у конкретних розд?лах, та оптим?зувати макети магазину на основ? моделей траф?ку.

c. Охорона здоров'я та л?карняна безпека

• Мон?торинг пац??нт?в: У л?карнях ?нтелектуальн? камери спостереження можуть стежити за рухами пац??нт?в для виявлення пад?ння, несанкц?онованого доступу до чутливих район?в або пац??нт?в, як? перебувають у б?д?.

• Безпека персоналу: сп?вроб?тники служби безпеки можуть отримувати спов?щення у раз? агресивно? повед?нки або несанкц?онованого доступу до персоналу.

д. Критична захист ?нфраструктури

• Висок? - Сфери безпеки: Системи спостереження захищають висок? - М?сцезнаходження ц?нност?, так? як центри обробки даних, електростанц?? та урядов? буд?вл?, де алгоритми використовуються для контролю доступу, розп?знавання обличчя та виявлення аномал??.

е. Домашня безпека

• Виявлення зловмисник?в: У домашн?й безпец? камери з алгоритмами розп?знавання обличчя та в?дстеження руху можуть ?дентиф?кувати зловмисник?в, попередити власник?в будинк?в та тривожн? тривоги.

• Проф?лактика крад?жок упаковки: камери можуть виявити п?дозр?л? заходи, пов'язан? з крад?жкою упаковки та спов?щати власник?в будинк?в.

Висновок

?нтеграц?я ?нтелектуальних алгоритм?в як на передн?й - к?нц?, так ? на задн?й - к?нець революц?ону? поле спостереження. В?д початкового збору даних та базового виявлення под?й на р?вн? камери до розширено? анал?тики та машинного навчання на сервер? - ц? алгоритми пропонують комплексн? р?шення для р?зних галузей. По м?р? того, як AI та машинне навчання продовжують розвиватися, ц? системи стануть ще б?льш потужними, пропонуючи п?двищену безпеку, краще управл?ння ресурсами та прогнозн? можливост?, як? можуть запоб?гти потенц?йним загрозам, перш н?ж вони посилюються.