可播放的亚洲男同网站,免费+无码+在线,不卡国产片高清完整视频,与亲女洗澡伦了东北

Гарачы прадукт

?нтэграцыя AI Deep Learning з камерам? наз?рання

applsci-07-00841-g001.png
?нтэграцыя AI Deep Learning з камерам? наз?рання: усёабдымны агляд

Сучасная бяспека абап?раецца на AI - Камеры нагляду за харчаваннем як?я выходзяць за рамк? пас??нага зап?су. Убудаваны глыбок? пазнаваць Людз?, твары, транспартныя сродк? (машыны, лодк?, самалёты, бесп?лотн?к?) ? жывёлы ? рэальным - час. Н?жэй прыведзена падрабязная разборка з тлумачальнай в?зуальнасцю таго, як працуе гэтая ?нтэграцыя ? чаму гэта мае значэнне.


1.

Наз?ранне AI варта структураванага трубаправода:

  1. Захоп в?дэа: High - Паток? дазволу з камеры IP/PTZ.

  2. Папярэдне - апрацо?ка: Выманне кадра?, змяненне памеру, нармал?зацы?.

  3. Выснова: Выя?ленне ? клас?ф?кацыя аб'екта? праз CNNS (напрыклад, Yolov7, хутчэй r - cnn).

  4. Паведамленне - Апрацо?ка: Адсочванне, генерацыя папярэджання?, лесанарыхто?чыя метададзеныя.

  5. Дзеянне: Нац?сн?це апавяшчэнн?, зап?сы зап?са?, запуск доступу - С?стэмы к?равання.


2. Edge vs. Cloud AI арх?тэктура

  • Край AI:

    • Выснова на - камеры альбо на - памяшканне NVR/DVR.

    • Плюса: Ultra - Н?зкая затрымка, зн?жаная прапускная здольнасць, аперацыя ? а?таномным рэжыме.

    • М?нусы: Абмежаваная складанасць мадэл?, кошт абсталявання.

  • Воблачны ??:

    • Паток? адпра?ляюцца ? магутныя граф?чныя працэсары апрацо?к? дадзеных.

    • Плюса: Больш прасунутыя мадэл?, цэнтрал?заваныя абна?ленн?.

    • М?нусы: Вышэйшая затрымка, меркаванн? аб прыватнасц?, пастаянныя выдатк? на сетку.

  • Г?брыд: Крытычнае выя?ленне на ?скрайку; Больш глыбок? анал?з у воблаку.
    64e3840f756417834cea5270_Feature image - The anatomy of a machine learning pipeline.jpg


3. Магчымасц? распазнання

Тып аб'екта Асно?ныя тэхналог?? Уплы? бяспек?
Чалавечы Мадэл? выя?лення чалавека (напрыклад, OpenPose) Апавяшчэнн? пра ?варванне; памяншае ?лжывыя с?гнал?зацы? ад не - чалавека
Твар Выя?ленне ? ?будаванне асобы (FaceNet, Deepface) Кантроль доступу; Глядзець - Перал?к сп?са?
Транспартны сродак Multi - Detectors класа + LPR (Л?цэнз?я - распазнаванне пласц?на) Ман?торынг руху/лаг?стык?; Несанкцыянаваныя - Абвестк? пра транспартны сродак
Лодка/самалёт/бесп?лотн?к Спецыял?заваныя дэтэктары, падрыхтаваныя на марск?х/аэрасетах Бяспека порта ? аэрадрома; Не - лятаючы - Зона
Жывёла Клас?ф?катары дз?кай прыроды/хатн?х жывёл Ман?торынг захавання; ?лжывае - памяншэнне с?гнал?зацы?

4. Практычныя прыкладанн? ? выпадк? выкарыстання

  1. Абарона перыметра

    • Выя?ленне выя?лення, парушэнн? Tripwire, несанкцыянаваныя - Уваходная с?гнал?зацыя.

  2. Кантроль доступу

    • Твар - супадзенне з базам? дадзеных супрацо?н?ка або VIP; часоп?сы часовых значэння?.

  3. Траф?к ? бяспека порта

    • Падл?к транспартных сродка?, LPR для платных плацяжо? альбо абмежаванага - выкананне вобласц?; Адсочванне судна.

  4. Аэрапорт ? крытычная ?нфраструктура

    • Выя?ленне пран?кнення бесп?лотн?ка?; Павышэнне патрулявання перыметра.

  5. Ман?торынг дз?кай прыроды ? навакольнага асяроддзя

    • Адсочванне руху жывёл; Анты - Падтрымка патрулявання браканьерства.

  6. Судова -медыцынск? пошук

    • AI - ?ндэксаваныя падзе? дазваляюць "знайсц? ?се кадры з ложкам? на док -доку № 3".


5. Прагноз на рынку

  • Памер рынку 2024 г.: ~ 6,5 м?льярда долара? ЗША ? в?дэаназ?ранн? AI.

  • Праекцыя 2030 года: 28,8 млрд долара? ЗША (CAGR ~ 30,6%)

  • К?ро?цы ?ключаюць разумныя гарады, бяспеку транспарту, розн?чную анал?тыку ? захаванне дз?кай прыроды.


6. Этычныя, прыватныя ? аператы?ныя меркаванн?

  • Прыватнасць: М?н?м?зацыя сырой перадачы в?дэа; на - Анан?м?зацыя прылады (размыванне не - мэты).

  • Змякчэнне наступства? прадузятасц?: Навучанне на розных наборах дадзеных, каб пазбегнуць дэмаграф?чных няправ?льных клас?ф?кацый.

  • Адпаведнасць прав?ла?: GDPR, CCPA, як?я ?зн?каюць рамк? к?равання AI.

  • Бяспека: Пераканайцеся, што сам? мадэл? AI падробк? - устойл?выя.


7. Будучыя тэндэнцы?

  • Бесперапыннае навучанне ? кра?: Камеры, як?я перавучваюцца на мясцовых дадзеных (федэраты?нае навучанне).

  • Multi - Sensor Fusion: Спалучэнне в?дэа RGB з цеплавым, Lidar, а?дыё для надзейнага выя?лення.

  • Кантэкстуальны ??: Мадэл?, як?я разумеюць паводз?ны (напрыклад, "Рука - падняты" супраць "зброю - гатовая").

  • Лёгк?я спецыял?заваныя мадэл?: Аптым?заваныя дэтэктары для пэ?ных дамена? (марск?я посуд, птушыны в?д).


Infographic-Smart-City.webp
Сц?слы пераказ

Убудаванне глыбок?х - Навучанне трубаправода? у абсталяванне ? праграмнае забеспячэнне наз?рання, с?стэмы бяспек? зараз Вызначце пагрозы- Ад зламысн?ка? да несанкцыянаваных бесп?лотн?ка? - у рэальным - час, пры гэтым зн?жаючы ?лжывыя с?гнал?зацы? ? эксплуатацыйныя выдатк?. Рынак гатовы да хуткага росту, абумо?лены поспехам? ? выл?чэнн? Edge, Multi - Sensor AI ? адказнасцю практык? разгортвання.

  • Папярэдн?:
  • Далей:
  • privacy settings?Налады прыватнасц?
    К?руйце згоды на кук?
    Каб забяспечыць найлепшы вопыт, мы выкарысто?ваем так?я тэхналог??, як кук? для захо?вання ?/або доступу да ?нфармацы? пра прылады. Згода на гэтыя тэхналог?? дазвол?ць нам апрацо?ваць дадзеныя, так?я як прагляд паводз?н або ун?кальныя ?дэнтыф?катары на гэтым сайце. Не згоду альбо адкл?каючы згоду, можа негаты?на па?плываць на пэ?ныя асабл?васц? ? функцы?.
    ? прынята
    ? Прым?це
    Адх?л?ць ? зачын?ць
    X