Подробно разбиване на предните - край и отзад - Крайни интелигентни алгоритми в системите за наблюдение

1. Преден - Реализиране на алгоритъма на края

Theотпред - край Алгоритмите работят директно в рамките на камерата, често се използват Изчисляване на ръба възможности. Тези алгоритми имат за цел да обработвайте суровите данни за сензора локално, като по този начин намалява честотната лента и натоварването на сървъра чрез изпълнение на предварителни задачи на нивото на камерата. Нека проучим основните компоненти:

a. Интеграция на хардуер на камерата и сензор

Съвременните камери за наблюдение включват множество видове сензори:

• Сензори за изображение (CMOS, CCD): Заснемане на визуални данни (изображения и видеоклипове) при различни условия на осветление.
• Инфрачервени (IR) сензори: Активирайте камерата да заснема видео при ниска светлина или пълна тъмнина.
• Сензори за лидар и дълбочина: Измервайте разстоянията и открийте обекти в 3D пространство, полезни за разграничаване между обекти и фон в дадена сцена.
• Микрофони: Понякога интегриран за аудио - базиран аналитика.

Тези сензори изпращат сурови данни до обработващия блок, където алгоритмите като изображение предварително - обработка се прилагат.

б. Предварително - обработка и намаляване на шума

Преди да се приложи някакъв сложен анализ, изображение предварително - обработка е от решаващо значение за повишаване на качеството на кадрите, особено при лоши условия на осветление или шумна среда:

• Обозначаване на алгоритми: Отстранете шума от сензора, като обикновено използвате филтри като Gaussian Blur or Не - местни средства Обозначаване.
• Регулиране на контраста и яркостта: Алгоритми като Изравняване на адаптивно хистограма Регулирайте яркостта и контраста, за да подобрите видимостта.
• Откриване на ръба: Откриване на ръбове (например, Sobel Operator, Откриване на ръба на Canny) може да помогне за определяне на границите на обекта, което е от решаващо значение за проследяване на обекти.

c. Откриване на движение и изваждане на фона

Откриване на движение е една от основните задачи, изпълнявани от предните - край алгоритми. Често се основава на принципа за сравняване на последователни рамки за откриване на движещи се обекти.

• Извличане на фона: Техника, при която алгоритъмът изважда референтен фонов модел от текущия кадър. Всяка значителна промяна се маркира като движение.
• Разлика на рамката: По -опростен подход, при който алгоритъмът изчислява разликата между последователни рамки, региони за маркиране, където са настъпили промени.
• Оптичен поток: По -сложен метод, който анализира движението на интензитета на пикселите в последователни рамки за откриване на движение, често използван заедно с Калман филтри за проследяване.

г. Откриване и проследяване на обекти

Отпред - край, откриването и проследяването на обекти се извършват локално, за да се идентифицират и проследяват обекти (например хора, превозни средства, животни). Основните техники включват:

• Йоло (гледаш само веднъж): Състояние - от - Алгоритъмът на ART, който може да открие множество обекти в реално - време. Йоло разделя изображението на решетка и прогнозира ограничаващи кутии за всеки обект в мрежата.
• Класификатори на каскада на Хаар: Използва се за по -прости задачи за откриване на обекти, като откриване на лица, базирани на обучени класификатори.
• Калман филтър: Използва се за проследяване Преместване на обекти в рамките. Той оценява състоянието на движещ се обект (позиция, скорост) и прогнозира бъдещата му позиция.

Е. Откриване на аномалия и задействания на събитията

Откриването на аномалия отпред - край обикновено се фокусира върху идентифициране на необичайни събития във видео емисията:

• Внезапно движение: Откриване на бързи или непредсказуеми движения, като например някой, който бяга или внезапното образуване на тълпата.
• Крос - Откриване на линията: Използва виртуални трипроводника или линии, които задействат сигнали, когато обект ги пресича.
• Нахлуване на зона: Открива, ако обект влезе или излезе от предварително определена зона в рамките.

След това тези алгоритми могат да задействат реални - сигнали за време за обратно - край система или изпращане на незабавни известия до служителите по сигурността.

2. Изпълнение на алгоритъма за край -

Theобратно - крайСистемата е отговорна за тежкото повдигане, обработка на сложни анализи на данни и съхраняване на големи обеми видео данни. Той работи, като получава видео потоци или метаданни от предните - крайни камери и извършва напреднал анализ, често използвайки AI и техники за машинно обучение. Ето разбивка на ключови задачи Извършва се от Back - End Algorithms:

a. Видео поток и предаване на данни

• Събиране на данни: Камерите предават видео данни отзад - Завършете или чрез директна интернет връзка, локални мрежи (LAN) или облачни услуги.
• Компресия: За да се намали използването на честотната лента, видео потоците често се компресират с помощта на стандарти като H.264 or H.265, които запазват качеството на видео, като в същото време минимизират размера на файла.

б. Видео анализ и дълбоко обучение

• Откриване на обекти: Отзад - End използва модели за дълбоко обучение като Йоло, По -бързо r - cnn, или SSD (Еднократна мултибокс детектор) за високо точно откриване и класификация на обекти. Тези модели се обучават на големи набори от данни за разпознаване на различни предмети като хора, превозни средства, животни и т.н.

• Разпознаване на лицето: За проверка или наблюдение на идентичността се използват алгоритми за разпознаване на лица, обикновено базирани на модели за дълбоко обучение като Facenet or Deepface. Тези модели сравняват лица във видео кадри с база данни от известни хора.

• Разпознаване на действия: В допълнение към откриването на обекти, задният - край може също да класифицира действия или поведение във видеото. Например, откриване на битки, подозрителни движения или други предварително дефинирани поведения, използвайки RNN (повтарящи се невронни мрежи) or 3D CNN.

• Класификация на събитията: Back - End класифицира откритите предмети или поведение в смислени събития (например ?човек, открит“, ?превозно средство, паркирано твърде дълго“, ?образуване на тълпата“).

c. Маркиране и търсене на метаданни

• Маркиране: Всеки кадър или видео сегмент е маркиран със съответните метаданни (например време, местоположение, идентифицирани обекти, събития).
• Индексиране: Данните за видео и събития са индексирани, за да позволят ефективно търсене. Използване на технологии като Elasticsearch, става лесно да се търси чрез огромни количества видео данни въз основа на маркери или метаданни.

Например, можете да търсите ?хора, открити в ограничената зона от 14:00 до 15:00“.

г. Анализ на поведението и откриване на аномалия

• Разпознаване на модел: Използвайки модели за машинно обучение, системата се учи от големи количества исторически данни какви типични поведения са в специфични среди (например магазин, ъгъл на улицата). След това моделът маркира отклонения от нормата.

• Корелация на събитието: Назад - Крайните системи могат да корелират множество събития или потоци от данни (например комбиниране Откриване на движение с разпознаване на лицето). Ако се открие необичайна активност, системата може да генерира полезни сигнали.

• Дълъг - термин анализ: С течение на времето системата може да проследява тенденциите и модели, предлагайки прогнозни възможности (например, идентифициране на потенциални области на кражба, прогнозиране кога определени зони могат да изпитат скок в активността).

Е. Облачна интеграция и мащабируемост

• Облачно съхранение: Видео данните, особено високо - Дефиниция, видео, може да се съхранява в облака, което позволява мащабируемо съхранение, без да се претоварва локалната инфраструктура.

• Облачна обработка на AI: Някои обработки се извършват в облака, за да се възползват от мощен хардуер (например GPU за задачи за дълбоко обучение). Облакът може да се използва и за трениране на модели на големи набори от данни.

3. Сценарии на кандидатстване

С усъвършенстваните възможности на предните - край и отзад - крайни интелигентни алгоритми, системите за наблюдение вече се използват в различни приложения:

a. Градско наблюдение в умни градове

• Мониторинг на трафика: Камерите могат да наблюдават потока на трафика, да откриват злополуки и да проследяват превозни средства за нарушения като скорост или работещи червени светлини.

• Управление на тълпата: Камерите, оборудвани с алгоритмите за преброяване и анализ на поведението, помагат да се управлява движението на тълпата, като гарантира безопасността в обществените пространства.

• Обществена безопасност: Камерите могат да открият необичайно поведение (напр. Борба или лотинг) и незабавно да предупреждават властите.

б. Наблюдение на дребно за предотвратяване на кражби и прозрения на клиентите

• Превенция на кражбите: AI алгоритмите откриват подозрителни поведения като кражба на кражба или необичайни модели при движенията на купувачите.

• Анализ на клиентите: Търговците на дребно могат да използват камери, за да проследяват потока на клиентите, да анализират колко дълго клиентите харчат в определени секции и да оптимизират оформлението на магазините въз основа на моделите на трафика.

c. Здравно обслужване и болнична сигурност

• Мониторинг на пациентите: В болниците интелигентните камери за наблюдение могат да наблюдават движенията на пациентите за откриване на падания, неоторизиран достъп до чувствителни райони или пациенти в бедствие.

• Безопасност на персонала: Служителите по сигурността могат да получат сигнали в случай на агресивно поведение или неоторизиран достъп на персонала.

г. Защита на критичната инфраструктура

• Високи - Зони за сигурност: Системите за наблюдение защитават високи места за стойности като центрове за данни, електроцентрали и правителствени сгради, където алгоритмите се използват за контрол на достъпа, разпознаване на лица и откриване на аномалия.

Е. Домашна сигурност

• Откриване на натрапници: В домашната сигурност камерите с алгоритми за разпознаване и проследяване на движение могат да идентифицират натрапници, предупредителни собственици на жилища и аларми за задействане.

• Превенция на кражбите на пакети: Камерите могат да открият подозрителни дейности, свързани с кражба на пакети и да уведомят собствениците на жилища.

Заключение

Интеграцията на Интелигентни алгоритми и при двете отпред - край и обратно - край революционизира полето на наблюдение. От първоначалното събиране на данни и основното откриване на събития на нивото на камерата до усъвършенстваната анализа и машинното обучение на сървъра -, тези алгоритми предоставят изчерпателни решения за различни индустрии. Тъй като AI и машинното обучение продължават да се развиват, тези системи ще станат още по -мощни, предлагайки подобрена сигурност, по -добро управление на ресурсите и прогнозни възможности, които могат да предотвратят потенциални заплахи, преди да ескалират.