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

Топол производ

Интегрира?е на длабоко уче?е на АИ со камери за надзор

applsci-07-00841-g001.png
Интегрира?е на длабоко уче?е на АИ со камери за надзор: Сеопфатен преглед

Современата безбедност се потпира на АИ - Камери за надзор кои надминуваат пасивно снима?е. Со вградува?е длабоки - модели за уче?е - или на камерата (?Edge AI“) или во облакот - овие системи можат Препозна?те лу?е, лица, возила (автомобили, чамци, авиони, беспилотни летала) и животни во реално - време. Подолу е детален дефект, со об?аснувачки визуелни страни, за тоа како функционира оваа интеграци?а и зошто е важно.


1. Кра? - до - Заврши АИ Надзор за надзор

Надзорот АИ следи структуриран гасовод:

  1. Снима?е на видео: Високи - протоци на резолуци?а од IP/PTZ фотоапарати.

  2. Пред - обработка: Екстракци?а на рамки, промена на големината, нормализаци?а.

  3. Заклучок: Открива?е и класификаци?а на предмети преку CNN (на пр., Yolov7, побрз R - CNN).

  4. Пост - Обработка: Следе?е, генераци?а на предупредува?е, на?авува?е на метаподатоци.

  5. Акци?а: Известува?а за притиска?е, снима?е клипови, пристап до активира?е - Системи за контрола.


2. Е? против архитектурите на облак АИ

  • Edge ai:

    • Заклучок на - камера или на - простории NVR/DVR.

    • Добрите: Ultra - Ниска латентност, намалена ширина на опсег, офла?н операци?а.

    • Конс: Ограничена комплексност на моделот, хардверска цена.

  • Облак АИ:

    • Преноси испратени до мо?ни графички процесор на база на податоци.

    • Добрите: Понапредни модели, централизирани ажурира?а.

    • Конс: Повисока латентност, размислува?а за приватност, тековни мрежни трошоци.

  • Хибриден: Критичко открива?е на работ; Подлабока анализа во облак.
    64e3840f756417834cea5270_Feature image - The anatomy of a machine learning pipeline.jpg


3. Способности за препознава?е

Тип на предмет Клучни технологии Безбедносно вли?ание
Човечки Модели за открива?е на лица (на пр., Openpose) Сигнали за упад; ги намалува лажните аларми од не - лу?ето
Лице Открива?е на лице и вградува?е (Facenet, Deepface) Контрола на пристап; Гледа?те - Совпа?а?е на списокот
Возило Детектори на пове?е - класа + LPR (лиценца - препознава?е на плоча) Следе?е на сообра?а?/логистика; неовластено - сигнали за возила
Брод/авион/дрон Специ?ализирани детектори обучени на морски/аеро -податоци Безбедност на пристаништето и аеродромот; Не - мува - спроведува?е на зоната
Животно Класификатори на диви животни/миленичи?а Мониторинг на зачувува?е; Лажно - Намалува?е на алармот

4. Практични апликации и случаи на употреба

  1. Периметарска одбрана

    • Открива?е на губе?е, крше?е на Tripwire, неовластено - Аларми за влез.

  2. Контрола на пристап

    • Лице - натпревар против бази на податоци на вработените или ВИП; Дневници за влез во временска ознака.

  3. Сообра?а? и безбедност на пристаништето

    • Пребро?ува?е на возилото, LPR за патарина или ограничено - спроведува?е на областа; Следе?е на садови.

  4. Аеродром и критична инфраструктура

    • Открива?е на упад на дрон; Зголемува?е на патролата на периметар.

  5. Мониторинг на животински свет и животна средина

    • Следе?е на движе?е на животни; Анти - Поддршка за патрола за ловокрадство.

  6. Форензичко пребарува?е

    • АИ - Индексирани настани Овозможете ?На?дете ги сите рамки со чамци на пристаништето #3“.


5. Изгледи на пазарот

  • 2024 Големина на пазарот: ~ 6,5 мили?арди УСД во видео надзор на ВИ.

  • 2030 Проекци?а: 28,8 мили?арди американски долари (CAGR ~ 30,6%)

  • Возачите вклучуваат паметни градови, транспортна безбедност, мало аналитика и зачувува?е на дивиот свет.


6. Етички, приватност и оперативни размислува?а

  • Приватност: Минимизира?е на суров видео пренос; на - анонимизаци?а на уредот (замаглува?е не - цели).

  • Ублажува?е на пристрасност: Обука за различни бази на податоци за да се избегнат демографските погрешни класификации.

  • Усогласеност со регулативата: GDPR, CCPA, новите рамки за управува?е со АИ.

  • Безбедност: Обезбедува?е на самите модели на АИ се омаловажувачки - отпорни.


7. Идни трендови

  • Континуирано уче?е на работ: Камери што се преквалификуваат на локалните податоци (федерално уче?е).

  • Мулти - Фузи?а на сензори: Комбинира?е на RGB видео со термичко, лидар, аудио за робусно открива?е.

  • Контекстуално АИ: Модели кои ги разбираат однесува?ето (на пр., ?Рака - подигната“ наспроти ?оруж?е - подготвено“).

  • Лесни специ?ализирани модели: Оптимизирани детектори за специфични домени (морски садови, видови птици).


Infographic-Smart-City.webp
Резиме

Со вградува?е длабоко - цевководи за уче?е во хардвер и софтвер за надзор, безбедносните системи сега Идентификува?те закани- од натрапници на неовластени беспилотни летала - во реално - време, сè додека ги намалуваат лажните аларми и оперативните трошоци. Пазарот е подготвен за брз раст, управуван од напредокот во работ на комп?утери, мулти - сензор за АИ и одговорни практики за распоредува?е.

  • Претходно:
  • Следно:
  • privacy settings?Поставки за приватност
    Управува?те со согласност за колачи?а
    За да обезбедиме на?добри искуства, ние користиме технологии како колачи?а за чува?е и/или пристап до уредот. Согласува?ето на овие технологии ?е ни овозможи да обработуваме податоци, како што се однесува?е на прелистува?е или уникатни лични карти на оваа страница. Не согласност или повлекува?е согласност, може негативно да вли?ае на одредени карактеристики и функции.
    ? Прифатено
    ? прифати
    Отфрли и затвори
    X