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前後的詳細(xì)分解-端-終端智能算法在監(jiān)視系統(tǒng)中


前後的詳細(xì)分解-端-終端智能算法在監(jiān)視系統(tǒng)中


1。前-結(jié)束算法實(shí)現(xiàn)

前-結(jié)束 算法直接在相機(jī)單元內(nèi)運(yùn)行,通常利用 邊緣計(jì)算 功能。這些算法旨在 本地處理原始傳感器數(shù)據(jù),從而通過在相機(jī)級別執(zhí)行初步任務(wù)來減少帶寬和服務(wù)器負(fù)載。讓我們探索主要組成部分:


一個(gè)。相機(jī)硬件和傳感器集成

現(xiàn)代監(jiān)視攝像機(jī)包含多種類型的傳感器:

  • 圖像傳感器(CMOS,CCD):在不同的照明條件下捕獲視覺數(shù)據(jù)(圖像和視頻)。
  • 紅外(IR)傳感器:使相機(jī)能夠在弱光或完整的黑暗中捕獲視頻。
  • 激光鏡頭傳感器:測量距離和檢測3D空間中的對象,可用於區(qū)分場景中的對象和背景。
  • 麥克風(fēng):有時(shí)集成為基於音頻的分析。

這些傳感器將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到處理單元,算法像 圖像預(yù)-處理 應(yīng)用。


b。圖像預(yù)-處理和降噪

在應(yīng)用任何復(fù)雜分析之前, 圖像預(yù)-處理 對於提高鏡頭的質(zhì)量至關(guān)重要,尤其是在較差的照明條件或嘈雜的環(huán)境下:

  • 剝奪算法:刪除傳感器噪聲,通常使用過濾器 高斯模糊 or 非本地意味著denoing.
  • 對比度和亮度調(diào)整:類似的算法 自適應(yīng)直方圖均衡 調(diào)整亮度和對比度以提高可見度。
  • 邊緣檢測:邊緣檢測(例如, SOBEL操作員, Canny Edge檢測)可以幫助定義對象邊界,這對於對象跟蹤至關(guān)重要。

c。運(yùn)動(dòng)檢測和背景減法

運(yùn)動(dòng)檢測 是前-結(jié)束算法執(zhí)行的基本任務(wù)之一。它通常基於比較連續(xù)幀以檢測移動(dòng)對象的原理。

  • 背景減法:一種算法從當(dāng)前幀中減去參考背景模型的技術(shù)。任何重大變化都被標(biāo)記為運(yùn)動(dòng)。
  • 框架差異:一種更簡單的方法,即算法計(jì)算連續(xù)幀之間的差異,標(biāo)記發(fā)生變化的區(qū)域。
  • 光流:一種更複雜的方法,可以分析連續(xù)幀跨連續(xù)幀的像素強(qiáng)度的運(yùn)動(dòng),以檢測運(yùn)動(dòng),通常與 卡爾曼過濾器 用於跟蹤。

d。對象檢測和跟蹤

在正面-端,當(dāng)?shù)剡M(jìn)行對象檢測和跟蹤以識別和跟蹤對象(例如,人,車輛,動(dòng)物)。主要技術(shù)包括:

  • Yolo(您只看一次):- - - ART算法的狀態(tài)-可以在實(shí)際-時(shí)間內(nèi)檢測多個(gè)對象。 Yolo將圖像分為網(wǎng)格,並預(yù)測網(wǎng)格中每個(gè)對象的邊界框。
  • HAAR級聯(lián)分類器:用於基於訓(xùn)練的分類器,用於簡單的對象檢測任務(wù),例如面部檢測。
  • 卡爾曼過濾器:用於 追蹤 跨幀移動(dòng)對象。它估計(jì)移動(dòng)對象(位置,速度)的狀態(tài),並預(yù)測其未來位置。

e。異常檢測和事件觸發(fā)器

前端-端的異常檢測通常專注於識別視頻供稿中的異常事件:

  • 突然移動(dòng):檢測快速或不可預(yù)測的動(dòng)作,例如某人跑步或突然的人群形成。
  • 交叉-線檢測:使用對象越過它們時(shí)觸發(fā)警報(bào)的虛擬TripWires或線路。
  • 區(qū)域入侵:檢測對像是否進(jìn)入或退出框架內(nèi)的預(yù)定義區(qū)域。

這些算法然後可以觸發(fā)真實(shí)的時(shí)間-時(shí)間警報(bào) 返回-結(jié)束 系統(tǒng)或向安全人員發(fā)送即時(shí)通知。


2。返回-結(jié)束算法實(shí)現(xiàn)

返回-結(jié)束系統(tǒng)負(fù)責(zé)繁重,處理複雜的數(shù)據(jù)分析並存儲(chǔ)大量視頻數(shù)據(jù)。它通過從前面的攝像機(jī)接收視頻流或元數(shù)據(jù),並經(jīng)常使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行高級分析。這是 關(guān)鍵任務(wù) 通過背面執(zhí)行-結(jié)束算法:


一個(gè)。視頻流和數(shù)據(jù)傳輸

  • 數(shù)據(jù)收集:相機(jī)通過直接Internet連接,局部網(wǎng)絡(luò)(LAN)或云服務(wù)將視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)结崦?結(jié)束。
  • 壓縮:為了減少帶寬的用法,通常使用標(biāo)準(zhǔn)來壓縮視頻流 H.264 or H.265,可以保持視頻質(zhì)量,同時(shí)最小化文件大小。

b。視頻分析和深度學(xué)習(xí)

  • 對象檢測:背面- End使用深度學(xué)習(xí)模型 YOLO, 更快的R - CNN, 或者 SSD (單鏡頭多貝克斯檢測器)用於高度準(zhǔn)確的對象檢測和分類。這些模型在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了培訓(xùn),以識別各種物體,例如人,車輛,動(dòng)物等。

  • 面部識別:對於身份驗(yàn)證或監(jiān)視,使用面部識別算法,通?;渡疃葘W(xué)習(xí)模型 面部 or 深面。這些模型將錄像中的面孔與已知個(gè)體的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了比較。

  • 行動(dòng)識別:除了檢測對像外,後-結(jié)束還可以對視頻中的操作或行為進(jìn)行分類。例如,檢測戰(zhàn)鬥,可疑運(yùn)動(dòng)或其他預(yù)定義的行為 RNN(經(jīng)常性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) or 3D CNN.

  • 事件分類:背面-結(jié)束將檢測到的對像或行為分類為有意義的事件(例如,“被檢測到的人”,“停放的車輛太長”,“人群形成”)。


c。元數(shù)據(jù)標(biāo)記和可搜索性

  • 標(biāo)記:每個(gè)幀或視頻段都用相關(guān)的元數(shù)據(jù)(例如時(shí)間,位置,已確定的對象,事件)標(biāo)記。
  • 索引:視頻和事件數(shù)據(jù)被索引以進(jìn)行有效的搜索。使用類似的技術(shù) Elasticsearch,很容易根據(jù)標(biāo)籤或元數(shù)據(jù)搜索大量視頻數(shù)據(jù)。

例如,您可以搜索“從下午2點(diǎn)到下午3點(diǎn)在限制區(qū)域中檢測到的人”。


d。行為分析和異常檢測

  • 模式識別:使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型,系統(tǒng)從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)了哪些在特定環(huán)境中的典型行為(例如,商店,街角)。然後,該模型會(huì)標(biāo)記與規(guī)範(fàn)的偏差。

  • 事件相關(guān):Back - End系統(tǒng)可以關(guān)聯(lián)多個(gè)事件或數(shù)據(jù)流(例如,組合 運(yùn)動(dòng)檢測面部識別)。如果檢測到異?;顒?dòng),則係統(tǒng)可以生成可操作的警報(bào)。

  • 長期分析:隨著時(shí)間的流逝,系統(tǒng)可以跟蹤趨勢和模式,提供預(yù)測能力(例如,識別盜竊的潛在區(qū)域,預(yù)測某些區(qū)域何時(shí)可能會(huì)發(fā)生活動(dòng)激增)。


e。雲(yún)集成和可擴(kuò)展性

  • 雲(yún)存儲(chǔ):視頻數(shù)據(jù),尤其是高-定義視頻,可以存儲(chǔ)在雲(yún)中,從而可以擴(kuò)展存儲(chǔ)而無需超載本地基礎(chǔ)架構(gòu)。

  • 雲(yún)AI處理:在雲(yún)中進(jìn)行了一些處理,以利用強(qiáng)大的硬件(例如,用於深度學(xué)習(xí)任務(wù)的GPU)。雲(yún)也可用於在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練型號。


3。應(yīng)用程序方案

憑藉前-末端和背面-結(jié)束智能算法的高級功能,現(xiàn)在在各種應(yīng)用中使用了監(jiān)視系統(tǒng):


一個(gè)。智能城市的城市監(jiān)視

  • 交通監(jiān)控:攝像機(jī)可以監(jiān)視交通流量,檢測事故並追蹤車輛,以違反超速或運(yùn)行紅燈。

  • 人群管理:配備人員計(jì)數(shù)和行為分析算法的攝像機(jī)有助於管理人群的運(yùn)動(dòng),從而確保在公共場所的安全。

  • 公安:攝像機(jī)可以檢測到異常行為(例如,戰(zhàn)鬥或遊蕩),並立即提醒當(dāng)局。


b。預(yù)防盜竊和客戶見解的零售監(jiān)視

  • 預(yù)防盜竊:AI算法檢測到可疑行為,例如入店行竊或購物者運(yùn)動(dòng)中的異常模式。

  • 客戶分析:零售商可以使用攝像頭跟蹤客戶流量,分析客戶在特定部分的支出多長時(shí)間,並根據(jù)流量模式優(yōu)化商店佈局。


c。醫(yī)療保健和醫(yī)院安全

  • 患者監(jiān)測:在醫(yī)院中,智能監(jiān)視攝像機(jī)可以監(jiān)視患者運(yùn)動(dòng)以檢測跌倒,未經(jīng)授權(quán)進(jìn)入敏感區(qū)域或遇到困擾的患者。

  • 員工安全:安全人員可以在侵略性行為或未經(jīng)授權(quán)的員工訪問時(shí)收到警報(bào)。


d。關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)

  • 高-安全區(qū)域:監(jiān)視系統(tǒng)保護(hù)高價(jià)值位置,例如數(shù)據(jù)中心,發(fā)電廠和政府建築物,這些建築物使用算法進(jìn)行訪問控制,面部識別和異常檢測。

e。家庭安全

  • 入侵者檢測:在家庭安全中,具有面部識別和運(yùn)動(dòng)跟蹤算法的攝像機(jī)可以識別入侵者,警報(bào)房主和觸發(fā)警報(bào)。

  • 預(yù)防包裝盜竊:相機(jī)可以檢測到與包裝盜竊有關(guān)的可疑活動(dòng)並通知房主。


結(jié)論

整合 智能算法 在這兩個(gè)方面 前-結(jié)束返回-結(jié)束 正在徹底改變 監(jiān)視。從相機(jī)級別的初始數(shù)據(jù)採集和基本事件檢測到服務(wù)器的高級分析和機(jī)器學(xué)習(xí)- side,這些算法為各種行業(yè)提供了全面的解決方案。隨著AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的繼續(xù)發(fā)展,這些系統(tǒng)將變得更加強(qiáng)大,提供增強(qiáng)的安全性,更好的資源管理和預(yù)測能力,這些功能可以防止?jié)撛诘耐{升級。

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