フロントの詳細な內(nèi)訳-端と背面-監(jiān)視システムのインテリジェントアルゴリズム

1。フロント-エンドアルゴリズムの実裝

The フロント-エンド アルゴリズムはカメラユニット內(nèi)で直接動作し、しばしば活用します エッジコンピューティング 機能。これらのアルゴリズムの目的 生センサーデータをローカルで処理しますこれにより、カメラレベルで予備タスクを?qū)g行することにより、帯域幅とサーバーの負荷を削減します。主なコンポーネントを調(diào)べてみましょう。

a。カメラハードウェアとセンサーの統(tǒng)合

最新の監(jiān)視カメラには、複數(shù)のタイプのセンサーが組み込まれています。

• イメージセンサー（CMO、CCD）：さまざまな照明條件下で視覚データ（畫像とビデオ）をキャプチャします。
• 赤外線（IR）センサー：カメラが低光または完全な暗闇でビデオをキャプチャできるようにします。
• LIDARおよび深度センサー：距離を測定し、3Dスペースでオブジェクトを検出します。シーンのオブジェクトと背景を區(qū)別するのに役立ちます。
• マイク：オーディオ-ベースの分析用に統(tǒng)合されることがあります。

これらのセンサーは、アルゴリズムのようなアルゴリズムを処理ユニットに送信します 畫像pre -処理 適用されます。

b。畫像の事前-処理とノイズリダクション

複雑な分析を適用する前に、 畫像pre -処理 特に照明條件の低下や騒々しい環(huán)境の下で、映像の品質(zhì)を向上させるには重要です。

• 除去アルゴリズム：通常、ようなフィルターを使用してセンサーノイズを取り外します ガウスブルール or 非ローカルとは除去を意味します.
• コントラストと輝度の調(diào)整：のようなアルゴリズム 適応ヒストグラム均等化 視界を向上させるために、明るさとコントラストを調(diào)整します。
• エッジ検出：エッジ検出（例： ソベルオペレーター, キャニーエッジ検出）オブジェクトの追跡に不可欠なオブジェクトの境界を定義するのに役立ちます。

c。モーション検出とバックグラウンド減算

モーション検出 フロント- endアルゴリズムによって実行される基本的なタスクの1つです。多くの場合、連続したフレームを比較して移動オブジェクトを検出する原則に基づいています。

• 背景減算：アルゴリズムが現(xiàn)在のフレームから參照バックグラウンドモデルを差し引く手法。重要な変更は動きとしてフラグを立てます。
• フレームの違い：アルゴリズムが連続したフレーム、変更が発生した領(lǐng)域にフラグを立てる領(lǐng)域の違いを計算するより単純なアプローチ。
• 光フロー：連続したフレーム全體でピクセル強度の動きを分析するより洗練された方法で、しばしば組み合わせて使用??される動きを検出します カルマンフィルター 追跡用。

d。オブジェクトの検出と追跡

前面では、オブジェクト（人、車両、動物など）を識別および追跡するために、オブジェクトの検出と追跡が局所的に行われます。主な手法には次のものがあります。

• ヨロ（あなたは一度だけ見ています）：狀態(tài)- - the - - ARTアルゴリズムは、実際の時間で複數(shù)のオブジェクトを検出できます。 Yoloは畫像をグリッドに分割し、グリッド內(nèi)の各オブジェクトの境界ボックスを予測します。
• Haar Cascade分類器：プリ-トレーニングされた分類器に基づいて、顔検出などのより単純なオブジェクト検出タスクに使用されます。
• カルマンフィルター：に使用されます トラッキング フレーム全體にオブジェクトを移動します。移動オブジェクト（位置、速度）の狀態(tài)を推定し、將來の位置を予測します。

e。異常検出とイベントがトリガーされます

フロントでの異常検出-エンドは、通常、ビデオフィードの異常なイベントの識別に焦點を當てています。

• 突然の動き：走ったり突然の群衆(zhòng)形成や突然の群衆(zhòng)の形成など、迅速なまたは予測不可能な動きの検出。
• クロス-ライン検出：オブジェクトが交差するときにアラートをトリガーする仮想トリップワイヤーまたはラインを使用します。
• 領(lǐng)域の侵入：オブジェクトがフレーム內(nèi)の事前定義された領(lǐng)域に入るか終了するかを検出します。

これらのアルゴリズムは、実際の-タイムアラートをトリガーできます 戻る-終わり システムまたは即時通知をセキュリティ擔當者に送信します。

2。バック-エンドアルゴリズムの実裝

The 戻る-終わりシステムは、重いリフティング、複雑なデータ分析の処理、大量のビデオデータの保存を擔當します。フロント-エンドカメラからビデオストリームまたはメタデータを受信し、AIと機械學習の手法を使用して高度な分析を?qū)g行することで機能します。これが故障です 重要なタスク バックによって実行される-エンドアルゴリズム：

a。ビデオストリームとデータ送信

• データ収集：カメラは、直接的なインターネット接続、ローカルエリアネットワーク（LAN）、またはクラウドサービスのいずれかを使用して、ビデオデータを背面に送信します。
• 圧縮：帯域幅の使用を減らすために、ビデオストリームはしばしば標準を使用して圧縮されます H.264 or H.265、ファイルサイズを最小限に抑えながらビデオ品質(zhì)を保持します。

b。ビデオ分析と深い學習

• オブジェクトの検出：back - endは、ような深い學習モデルを使用します ヨロ, より速いr - cnn、 または SSD （シングルショットマルチボックス検出器）非常に正確なオブジェクトの検出と分類のための。これらのモデルは、人、車両、動物などのさまざまなオブジェクトを認識するために、大きなデータセットでトレーニングされています。

• 顔認識：アイデンティティの検証または監(jiān)視のために、通常は次のような深い學習モデルに基づいて、顔認識アルゴリズムが使用されます FaceNet or ディープフェイス。これらのモデルは、ビデオ映像の顔を既知の個人のデータベースと比較します。

• アクション認識：オブジェクトの検出に加えて、背面-端はビデオ內(nèi)のアクションまたは動作を分類することもできます。たとえば、戦い、疑わしい動き、または使用したその他の事前定義された行動の検出 RNNS（再発性ニューラルネットワーク） or 3D CNNS.

• イベント分類：back - endは、検出されたオブジェクトまたは動作を意味のあるイベントに分類します（たとえば、「検出された人」、「車両が長すぎる」、「群衆(zhòng)の形成」）。

c。メタデータのタグ付けと検索性

• タグ付け：各フレームまたはビデオセグメントには、関連するメタデータ（時間、場所、識別されたオブジェクト、イベントなど）がタグ付けされています。
• インデックス付け：ビデオとイベントのデータは、効率的な検索を可能にするためにインデックス付けされています。のようなテクノロジーを使用します ElasticSearch、タグまたはメタデータに基づいて膨大な量のビデオデータを簡単に検索できます。

たとえば、「制限區(qū)域で午後2時から午後3時まで検出された人」を検索できます。

d。行動分析と異常検出

• パターン認識：機械學習モデルを使用すると、システムは大量の履歴データから、特定の環(huán)境（店舗、街角など）にある典型的な動作が何であるかを?qū)W習します。その後、モデルは標準から逸脫にフラグを立てます。

• イベント相関：バック-エンドシステムは、複數(shù)のイベントまたはデータストリームを相関させることができます（たとえば、組み合わせて モーション検出 と 顔認識）。異常なアクティビティが検出された場合、システムは実行可能なアラートを生成できます。

• 長期分析：時間が経つにつれて、システムはトレンドとパターンを追跡し、予測機能を提供します（たとえば、盜難の潛在的な領(lǐng)域を特定し、特定のゾーンが活動の急増を経験する時期を予測します）。

e。クラウドの統(tǒng)合とスケーラビリティ

• クラウドストレージ：ビデオデータ、特に高-定義ビデオはクラウドに保存でき、ローカルインフラストラクチャを過負荷にすることなくスケーラブルなストレージを可能にします。

• クラウドAI処理：一部の処理は、強力なハードウェアを利用するためにクラウドで行われます（たとえば、深い學習タスクのGPU）。クラウドは、大きなデータセットでモデルをトレーニングするためにも使用できます。

3。アプリケーションシナリオ

フロント-エンドとバックの高度な機能により、インテリジェントアルゴリズムのインテリジェントアルゴリズムがあるため、監(jiān)視システムがさまざまなアプリケーションで使用されています。

a。スマートシティの都市監(jiān)視

• 交通監(jiān)視：カメラは、交通の流れを監(jiān)視し、事故を検出し、スピード違反やレッドライトの実行などの違反の車両を追跡できます。

• 群衆(zhòng)管理：人のカウントと行動分析アルゴリズムを裝備したカメラは、群衆(zhòng)の動きを管理し、公共空間での安全性を確保するのに役立ちます。

• 公安：カメラは、異常な動作を検出し（たとえば、戦闘やlo弾など）、すぐに當局に警告することができます。

b。盜難防止と顧客の洞察のための小売監(jiān)視

• 盜難防止：AIアルゴリズムは、買い物客の動きにおける萬引きや異常なパターンなどの疑わしい行動を検出します。

• 顧客分析：小売業(yè)者は、カメラを使用して顧客の流れを追跡し、顧客が特定のセクションで費やす時間を分析し、トラフィックパターンに基づいてストアレイアウトを最適化することができます。

c。ヘルスケアと病院のセキュリティ

• 患者の監(jiān)視：病院では、インテリジェントな監(jiān)視カメラは、患者の動きを監(jiān)視して、転倒、敏感な地域への不正アクセス、または苦しんでいる患者を検出できます。

• スタッフの安全：セキュリティ擔當者は、攻撃的な行動や不正なスタッフのアクセスの場合にアラートを受けることができます。

d。重要なインフラストラクチャ保護

• 高-セキュリティエリア：監(jiān)視システムは、アクセス制御、顔認識、異常検出にアルゴリズムが使用されるデータセンター、発電所、政府の建物などの高度な場所を保護します。

e。ホームセキュリティ

• 侵入者の検出：ホームセキュリティでは、顔認識とモーショントラッキングアルゴリズムを備えたカメラは、侵入者を識別し、住宅所有者を警告し、アラームをトリガーできます。

• パッケージ盜難防止：カメラは、パッケージ盜難に関連する疑わしい活動を検出し、住宅所有者に通知することができます。

結(jié)論

の統(tǒng)合 インテリジェントアルゴリズム 両方で フロント-エンド そして 戻る-終わり の分野に革命をもたらしています 監(jiān)視。カメラレベルでの初期のデータ収集と基本的なイベントの検出から、サーバーでの高度な分析や機械學習まで、これらのアルゴリズムはさまざまな業(yè)界向けの包括的なソリューションを提供します。 AIと機械學習が進化し続けるにつれて、これらのシステムはさらに強力になり、セキュリティの強化、リソース管理の改善、および潛在的な脅威をエスカレートする前に潛在的な脅威を防ぐことができる予測機能を提供します。