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

Гарячий продукт

?нтеграц?я глибокого навчання AI з камерами спостереження

applsci-07-00841-g001.png
?нтеграц?я глибокого навчання AI з камерами спостереження: всеб?чний огляд

Сучасна безпека поклада?ться на AI - Камери спостереження Це виходить за рамки пасивного запису. Вбудовуючи глибок? - модел? навчання - або на камеру ("Edge ai"), або в хмар? - ц? системи можуть визнати Люди, обличчя, транспортн? засоби (машини, човни, л?таки, безп?лотники) та тварини в реальному - Нижче наведено детальний поломку з пояснювальними в?зуальними зображеннями про те, як працю? ця ?нтеграц?я ? чому вона ма? значення.


1

Спостереження AI сл?ду? за структурованим трубопроводом:

  1. Захоплення в?део: Висок? - Потоки розд?льно? здатност? з камер IP/PTZ.

  2. Попередня обробка: Видалення кадру, зм?на, нормал?зац?я.

  3. Висновок: Виявлення та класиф?кац?я об'?кт?в за допомогою CNN (наприклад, Yolov7, швидше R - CNN).

  4. Пост - Обробка: В?дстеження, генерац?я спов?щень, журнал метаданих.

  5. Д?я: Натискання спов?щень, записи кл?п?в, тригер доступу - Системи управл?ння.


2. Edge vs. Cloud AI арх?тектури

  • Edge AI:

    • Висновок на - камеру або на - прим?щення NVR/в?деоре?стратор.

    • Проф?: Ultra - Низька затримка, знижена пропускна здатн?сть, офлайн -операц?я.

    • М?нуси: Обмежена складн?сть модел?, варт?сть обладнання.

  • Хмара AI:

    • Потоки, що надсилаються в потужний граф?чний процесор обробки даних.

    • Проф?: Б?льш розширен? модел?, централ?зован? оновлення.

    • М?нуси: Б?льш висока затримка, м?ркування щодо конф?денц?йност?, поточн? мережев? витрати.

  • Г?брид: Критичне виявлення на краю; Б?льш глибокий анал?з у хмар?.
    64e3840f756417834cea5270_Feature image - The anatomy of a machine learning pipeline.jpg


3. Можливост? розп?знавання

Тип об'?кта Основн? технолог?? Вплив безпеки
Людський Модел? виявлення людини (наприклад, в?дкрито) Попередження про вторгнення; зменшу? помилков? тривоги в?д не - людини
Обличчя Виявлення та вбудовування обличчя (Facenet, Deepface) Контроль доступу; Див?ться - Список в?дпов?дност?
Транспортний зас?б Багато - Класн? детектори + LPR (л?ценз?я - розп?знавання табличок) Мон?торинг траф?ку/лог?стики; несанкц?онован? - попередження про транспортний зас?б
Човен/л?так/безп?лотник Спец?ал?зован? детектори, як? навчаються на наборах даних про морськ?/аеро Порт та аеродрому безпека; Н? - муха - Зонне виконання
Тварина Класиф?катори дико? природи/домашн?х тварин Мон?торинг збереження; помилково - Скорочення тривоги

4. Практичн? програми та використання випадк?в

  1. Оборона периметра

    • Виявлення лотування, порушення Tripwire, несанкц?онован? - сигнали тривоги входу.

  2. Контроль доступу

    • Обличчя - в?дпов?дн?сть проти баз даних прац?вник?в або VIP; Журнали входу в час?.

  3. Траф?к та безпека порту

    • П?драхунок транспортних засоб?в, LPR для плати за плату або обмежене - примусове виконання област?; В?дстеження суден.

  4. Аеропорт та критична ?нфраструктура

    • Виявлення вторгнення безп?лотник?в; Периметровий патрульний зб?льшення.

  5. Дика природа та мон?торинг навколишнього середовища

    • В?дстеження руху тварин; анти - браконь?рська п?дтримка патрулювання.

  6. Крим?нал?стичний пошук

    • AI - ?ндексован? под?? дозволяють "Знайти вс? кадри з човнами на доц? №3".


5. Прогноз ринку

  • Розм?р ринку 2024 року: ~ 6,5 м?льярда долар?в США при в?деозапис? AI.

  • Проекц?я 2030 року: 28,8 м?льярда долар?в США (CAGR ~ 30,6%)

  • Вод?? включають розумн? м?ста, транспортну безпеку, анал?тику роздр?бно? торг?вл? та збереження дико? природи.


6. Етичн?, конф?денц?йн?сть та оперативн? м?ркування

  • Приватн?сть: М?н?м?зац?я необроблено? передач? в?део; на - анон?м?зац?я пристрою (розмиття не - ц?лей).

  • Пом'якшення зм?щення: Навчання на р?зних наборах даних, щоб уникнути демограф?чних помилок.

  • В?дпов?дн?сть регулювання: GDPR, CCPA, нов? рамки управл?ння AI.

  • Безпека: Забезпечення самих моделей AI ? п?дробкою - ст?йк?.


7. Майбутн? тенденц??

  • Пост?йне навчання на краю: Камери, як? перекладають на м?сцев? дан? (федеральне навчання).

  • Мульти - датчик синтез: По?днуючи в?део RGB з тепловим, LIDAR, ауд?о для над?йного виявлення.

  • Контекстний Ш?: Модел?, як? розум?ють повед?нку (наприклад, "рука - п?днята" проти "збро? - готова").

  • Легк? спец?ал?зован? модел?: Оптим?зован? детектори для конкретних домен?в (морськ? судини, види птах?в).


Infographic-Smart-City.webp
Резюме

Вбудовуючи глибок? - навчальн? трубопроводи в апаратне забезпечення та програмне забезпечення, системи безпеки зараз Визначте загрози- в?д зловмисник?в до несанкц?онованих безп?лотник?в - в реальному час?, все, зменшуючи помилков? тривоги та експлуатац?йн? витрати. Ринок готовий до швидкого зростання, керованого вдосконаленнями в обчислювальних обчисленнях, мульти - датчика AI та в?дпов?дальн?й практиц? розгортання.

  • Попередн?й:
  • Дал?:
  • privacy settings?Налаштування конф?денц?йност?
    Керуйте згодою на печиво
    Для забезпечення найкращого досв?ду ми використову?мо так? технолог??, як файли cookie для збер?гання та/або доступу до ?нформац?? про пристро?. Згода на ц? технолог?? дозволить нам обробляти дан?, так? як повед?нка перегляду або ун?кальн? посв?дчення особи на цьому сайт?. Не згода або зняття згоди, може негативно впливати на певн? особливост? та функц??.
    ? Прийнято
    ? Прийняти
    В?дхилити ? закрити
    X