Падрабязная разб??ка пярэдняй

1. Фронт - Укараненне алгарытму канца

А спераду - канец Алгарытмы працуюць непасрэдна ? блоку камеры, часта выкарысто?ваючы краёвыя выл?чэнн? магчымасц?. Гэтыя алгарытмы ?мкнуцца апрацо?ваць дадзеныя датчыка неапрацаваных лакальна, тым самым зн?жаючы прапускную здольнасць ? нагрузку на сервер, выконваючы папярэдн?я задачы на ???зро?н? камеры. Давайце вывучым асно?ныя кампаненты:

a. Абсталяванне камеры ? ?нтэграцыя датчыка?

Сучасныя камеры наз?рання ?ключаюць у сябе некальк? тыпа? датчыка?:

• Датчык? выявы (CMOS, CCD): Захоп в?зуальных дадзеных (выявы ? в?дэа) у розных умовах асвятлення.
• ?нфрачырвоныя (?Ч) датчык?: Уключыце камеру, каб заф?ксаваць в?дэа ? н?зк?м асвятленн? або по?най цемры.
• Датчык? л?дара ? глыб?н?: Вымерайце адлегласц? ? выя?ляйце аб'екты ? 3D -прасторы, карысныя для адрознення аб'екта? ? фону ? сцэне.
• М?крафоны: Часам ?нтэграваны для а?дыё - Анал?тыка на аснове.

Гэтыя датчык? адпра?ляюць неапрацаваныя дадзеныя ? апрацо?ку, дзе алгарытмы любяць Выява папярэдне - апрацо?ка прымяняюцца.

нар. Выява папярэдне - апрацо?ка ? зн?жэнне шуму

Перш чым прымяняць любы складаны анал?з, Выява папярэдне - апрацо?ка Важна для павышэння якасц? кадра?, асабл?ва пры дрэнных умовах асвятлення ц? шумных умо?:

• Алгарытмы дэназ?ру: Выдал?це ??шум датчыка, звычайна выкарысто?ваючы ф?льтры, як Га?савы размытасць or не - мясцовыя сродк?, як?я абазначаюць.
• Карэкц?ро?ка кантрасту ? яркасц?: Алгарытмы, як Адапты?нае выра?но?ванне г?стаграмы Адрэгулюйце яркасць ? кантраст для павышэння бачнасц?.
• Выя?ленне краю: Выя?ленне краю (напрыклад, Аператар Sobel, Выя?ленне краё? краю) можа дапамагчы вызначыць межы аб'екта?, што мае вырашальнае значэнне для адсочвання аб'екта?.

c. Выя?ленне руху ? адн?манне фону

Выя?ленне руху з'я?ляецца адной з асно?ных задач, як?я выконваюцца пярэдн?м? - Алгарытмы канчатковых. Ён часта грунтуецца на прынцыпе пара?нання паслядо?ных кадра? для выя?лення рухаюцца аб'екта?.

• Адн?манне фону: Тэхн?ка, кал? алгарытм адымае эталонную фонавую мадэль ад бягучага кадра. Любыя значныя змены пазначаныя як рух.
• Дыферэнцыяванне кадра: Больш просты падыход, кал? алгарытм выл?чвае розн?цу пам?ж паслядо?ным? кадрам?, рэг?ёнам? пазнак?, дзе адбыл?ся змены.
• Аптычны паток: Больш дасканалы метад, як? анал?зуе рух ?нтэнс??насц? п?кселя? праз паслядо?ныя кадры для выя?лення руху, як? часта выкарысто?ваецца ? спалучэнн? з Кальман ф?льтры для адсочвання.

в. Выя?ленне ? адсочванне аб'екта?

На пярэдняй частцы - Канец, выя?ленне ? адсочванне аб'екта? праводзяцца на мясцовым узро?н? для ?дэнтыф?кацы? ? адсочвання аб'екта? (напрыклад, людзей, транспартных сродка?, жывёл). Асно?ныя метады ?ключаюць:

• Yolo (ты глядз?ш тольк? адз?н раз): Стан - of - - алгарытм мастацтва, як? можа выя?ляць некальк? аб'екта? у рэальным - час. Yolo падзяляе малюнак на сетку ? прагназуе абмежавальныя скрынк? для кожнага аб'екта ? сетцы.
• Клас?ф?катары каскаду Haar: Выкарысто?ваецца для больш простых задач па выя?ленн? аб'екта?, так?х як выя?ленне асобы, на аснове папярэдне - падрыхтаваных клас?ф?катара?.
• Кальман ф?льтр: Выкарысто?ваецца для адсочванне Перамяшчэнне аб'екта? праз кадры. Ён ацэньвае стан рухомага аб'екта (станов?шча, хуткасць) ? прагназуе яго будучае станов?шча.

е. Выя?ленне анамал?? ? трыгеры падзей

Выя?ленне анамал?? спераду - Канец звычайна засяроджваецца на выя?ленн? незвычайных падзей у в?дэа -канале:

• Рапто?ны рух: Выя?ленне хутк?х ц? непрадказальных руха?, так?х як хтосьц?, як? працуе ц? рапто?нае фарм?раванне нато?пу.
• Крыж - Выя?ленне л?н??: Выкарысто?вае в?ртуальныя трывалыя або л?н??, як?я выкл?каюць апавяшчэнн?, кал? аб'ект перасякае ?х.
• Уварванне ? вобласць: Выя?ляе, кал? аб'ект трапляе або выходз?ць з загадзя вызначанай вобласц? ? рамцы.

Гэтыя алгарытмы могуць запусц?ць рэальныя - Часовыя абвестк? для Назад - канец с?стэма альбо адправ?ць неадкладныя апавяшчэнн? супрацо?н?кам службы бяспек?.

2. Назад - Укараненне алгарытму канца

А Назад - канец С?стэма адказвае за цяжкае ?здым, апрацо?ку складанай анал?тык? дадзеных ? захо?ванне вял?к?х аб'ёма? в?дэа. Ён працуе, атрымл?ваючы в?дэа -паток? альбо метададзеныя з пярэдняй - Канчатковыя камеры ? праводзяць прасунуты анал?з, часта выкарысто?ваючы тэхн?ку AI ? машыннага навучання. Вось разбор Асно?ныя задачы выконваецца сп?ной - Алгарытмы канца:

a. Паток в?дэа ? перадача дадзеных

• Збор дадзеных: Камеры перадаюць дадзеныя в?дэа ? заднюю - заканчвайце альбо праз прамое падключэнне да ?нтэрнэту, лакальныя сетк? (лакальныя сродк?), альбо хмарныя паслуг?.
• Сц?ск: Каб паменшыць выкарыстанне прапускной здольнасц?, в?дэа паток? часта сц?скаюцца з выкарыстаннем стандарта?, як H.264 or H.265, як?я захо?ваюць якасць в?дэа, м?н?м?зуючы памер файла.

нар. Анал?з в?дэа ? глыбокае навучанне

• Выя?ленне аб'екта?: У задн? - канец выкарысто?вае так?я мадэл? глыбокага навучання, як Ёла, Хутчэй r - cnnальбо SSD (Аднаразовы дэтэктар Multibox) для высокадакладнага выя?лення аб'екта? ? клас?ф?кацы?. Гэтыя мадэл? навучаюцца на вял?к?х наборах дадзеных, каб распазнаць розныя аб'екты, так?я як людз?, транспартныя сродк?, жывёлы ? г.д.

• Распазнаванне асобы: Для праверк? асобы альбо наз?рання выкарысто?ваюцца алгарытмы распазнавання асобы, як прав?ла, на аснове мадэля? глыбокага навучання, як Фасанет or Глыбока. Гэтыя мадэл? пара?но?ваюць асобы ? в?дэаматэрыялах з базай дадзеных вядомых людзей.

• Прызнанне дзеяння?: У дадатак да выя?лення аб'екта?, задн? - канец таксама можа клас?ф?каваць дзеянн? ц? паводз?ны ? в?дэа. Напрыклад, выя?ленне баё?, падазроных руха? ц? ?ншых загадзя зададзеных паводз?н, як?я выкарысто?ваюць RNNS (перыядычныя нейронныя сетк?) or 3D CNNS.

• Клас?ф?кацыя падзей: Задняя - Канчатковая клас?ф?куе выя?леныя аб'екты ц? паводз?ны ? значныя падзе? (напрыклад, "выя?лены чалавек", "транспартны сродак, прыпаркаваны занадта до?га", "нато?п фарм?равання").

c. Пазначэнне метададзеных ? пошук?

• Пазначэнне: Кожны сегмент кадра або в?дэа пазначана адпаведным? метададзеным? (напрыклад, час, месцазнаходжанне, ?дэнтыф?каваныя аб'екты, падзе?).
• ?нветацыя: Дадзеныя в?дэа ? падзей ?ндэксуюцца, каб забяспечыць эфекты?нае пошук. Выкарыстанне так?х тэхналог?й, як Elasticsearch, станов?цца лёгка ? пошуку праз вел?зарную колькасць в?дэа дадзеных на аснове тэга? або метададзеных.

Напрыклад, вы можаце шукаць "людзей, выя?леных у абмежаванай плошчы з 14 гадз?н да 15 гадз?н".

в. Анал?з паводз?н ? выя?ленне анамал??

• Распазнаванне ?зору: Выкарысто?ваючы мадэл? машыннага навучання, с?стэма даведаецца з вял?кай колькасц? г?старычных дадзеных, як?я тыповыя паводз?ны ? пэ?ных умовах (напрыклад, крама, вуглавы кут). Затым мадэль адцягвае адх?ленн? ад нормы.

• Карэляцыя падзей: Назад - Канчатковыя с?стэмы могуць карэляваць некальк? патока? або патока? дадзеных (напрыклад, спалучэнне Выя?ленне руху з Распазнаванне асобы). Кал? выя?лена незвычайная акты?насць, с?стэма можа ствараць дзейсныя абвестк?.

• До?г? - Анал?з тэрм?на: З цягам часу с?стэма можа адсочваць тэндэнцы? ? ?зоры, прапано?ваючы магчымасц? прагназавання (напрыклад, выя?ленне патэнцыйных абласцей крадзяжо?, прагназуючы, кал? пэ?ныя зоны могуць адчуваць перанапружанне ? дзейнасц?).

е. Воблачная ?нтэграцыя ? маштабаванасць

• Хмарнае схов?шча: Дадзеныя в?дэа, асабл?ва высокае - В?дэа вызначэння, могуць захо?вацца ? воблаку, што дазваляе маштабаваць захо?ванне без перагрузк? лакальнай ?нфраструктуры.

• Воблачная апрацо?ка ??: Некаторыя апрацо?к? ажыцця?ляюцца ? воблаку, каб скарыстацца магутным абсталяваннем (напрыклад, граф?чным? працэсарам? для глыбокага навучання). Воблака таксама можа быць выкарыстана для трэн?ро?к? мадэля? на вял?к?х наборах дадзеных.

3. Сцэнары? прыкладання?

З пашыраным? магчымасцям? спераду - End and Back - End Intelligent Algorithms, с?стэмы наз?рання выкарысто?ваюцца ? розных прыкладаннях:

a. Гарадское наз?ранне ? разумных гарадах

• Ман?торынг дарожнага руху: Камеры могуць адсочваць паток руху, выя?ляць авары? ? адсочваць транспартныя сродк? для так?х парушэння?, як перавышэнне хуткасц? або запуск чырвоных агнё?.

• К?раванне нато?пам: Камеры, абсталяваныя людзьм?, як?я падл?чваюць, а алгарытмы анал?зу паводз?н дапамагаюць к?раваць рухам нато?пу, забяспечваючы бяспеку ? грамадск?х месцах.

• Грамадская бяспека: Камеры могуць выя?ляць незвычайнае паводз?ны (напрыклад, барацьбу альбо праб?ванне) ? неадкладна папярэдз?ць улады.

нар. Наз?ранне за розн?чным гандлем для праф?лактык? крадзяжо? ? разумення кл?ента?

• Праф?лактыка крадзяжо?: Алгарытмы AI выя?ляюць падазроныя паводз?ны, так?я як крадзяжы альбо незвычайныя ?зоры ? руху пакупн?ко?.

• Анал?тыка кл?ента?: Рытэйлеры могуць выкарысто?ваць камеры для адсочвання патоку кл?ента?, анал?зуе, як до?га кл?енты праводзяць у пэ?ных раздзелах ? аптым?зуюць макеты крам на аснове мадэля? траф?ку.

c. Ахова здаро?я ? бальн?чная бяспека

• Ман?торынг пацыента: У бальн?цах ?нтэлектуальныя камеры наз?рання могуць сачыць за рухам? пацыента?, каб выяв?ць падзенн?, несанкцыянаваны доступ да адчувальных абласцей альбо пацыента?, як?я трап?л? ? бяду.

• Бяспека персаналу: Персанал бяспек? можа атрымл?ваць апавяшчэнн? ? выпадку агрэс??нага паводз?н альбо несанкцыянаванага доступу супрацо?н?ка?.

в. Крытычная абарона ?нфраструктуры

• Высок?я - абласцей бяспек?: С?стэмы наз?рання абараняюць высок?я - Месца значэння, так?я як цэнтры апрацо?к? дадзеных, электрастанцы? ? дзяржа?ныя будынк?, дзе алгарытмы выкарысто?ваюцца для кантролю доступу, распазнання асобы ? выя?лення анамал??.

е. Хатняя бяспека

• Выя?ленне зламысн?ка: У хатн?м бяспецы камеры з алгарытмам? распазнавання асобы ? адсочвання руху могуць ?дэнтыф?каваць зламысн?ка?, папярэджання? уладальн?ка? дамо? ? запусц?ць с?гнал?зацыю.

• Праф?лактыка крадзяжу пакета: Камеры могуць выяв?ць падазроныя мерапрыемствы, звязаныя з крадзяжом пакета? ? апавяшчэння ?ладальн?ка? жылля.

Выснова

?нтэграцыя ?нтэлектуальныя алгарытмы у абодвух спераду - канец ? Назад - канец рэвалюцыян?зуе поле нагляд. Ад першапачатковага збору дадзеных ? асно?нага выя?лення падзей на ?зро?н? камеры да пашыранай анал?тык? ? машыннага навучання на серверы - бакавыя алгарытмы забяспечваюць усёабдымныя рашэнн? для розных гал?н. Па меры таго, як AI ? машыннае навучанне працягваюць разв?вацца, гэтыя с?стэмы стануць яшчэ больш магутным?, прапано?ваючы пашыраную бяспеку, лепшае к?раванне рэсурсам? ? магчымасц? прагназавання, як?я могуць прадух?л?ць патэнцыйныя пагрозы, перш чым яны перарастаюць.