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將AI深度學(xué)習(xí)與監(jiān)視攝像機(jī)相結(jié)合

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將AI深度學(xué)習(xí)與監(jiān)視攝像機(jī)相結(jié)合:全面的概述

現(xiàn)代安全依賴 AI -電動(dòng)監(jiān)視攝像機(jī) 這超出了被動(dòng)錄音。通過(guò)嵌入深度-學(xué)習(xí)模型 - 在攝像機(jī)上(“邊緣AI”)或云中 - 這些系統(tǒng)可以 認(rèn)出 人,臉,車輛(汽車,船,飛機(jī),無(wú)人機(jī))和動(dòng)物在真實(shí)的時(shí)間內(nèi)。以下是一種詳細(xì)的細(xì)分,並具有解釋性的視覺(jué)效果,介紹了這種集成的工作原理以及它的重要性。


1。結(jié)束- -結(jié)束AI監(jiān)視管道

監(jiān)視AI遵循結(jié)構(gòu)化管道:

  1. 視頻捕獲:高- IP/PTZ攝像機(jī)的分辨率流。

  2. 預(yù)-處理:框架提取,調(diào)整大小,歸一化。

  3. 推理:通過(guò)CNNS(例如Yolov7,更快的R - CNN)進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和分類。

  4. 發(fā)布-處理:跟蹤,警報(bào)生成,元數(shù)據(jù)記錄。

  5. 行動(dòng):推送通知,記錄剪輯,觸發(fā)訪問(wèn)-控制系統(tǒng)。


2。邊緣與雲(yún)AI架構(gòu)

  • 邊緣AI:

    • 推斷-攝像機(jī)或-前提NVR/DVR。

    • 優(yōu)點(diǎn):Ultra -低潛伏期,減小帶寬,離線操作。

    • 缺點(diǎn):有限的模型複雜性,硬件成本。

  • 雲(yún)AI:

    • 流發(fā)送到功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心GPU。

    • 優(yōu)點(diǎn):更高級(jí)的模型,集中式更新。

    • 缺點(diǎn):更高的延遲,隱私注意事項(xiàng),持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)成本。

  • 雜交種:邊緣的臨界檢測(cè);在雲(yún)中進(jìn)行更深入的分析。
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3。識(shí)別功能

對(duì)像類型 關(guān)鍵技術(shù) 安全影響
人類 人檢測(cè)模型(例如,敞開(kāi)) 入侵警報(bào);減少非人類的錯(cuò)誤警報(bào)
面部檢測(cè)和嵌入(面,深面) 訪問(wèn)控制;觀看-列表匹配
車輛 多-類檢測(cè)器 + LPR(許可證-板識(shí)別) 流量/物流監(jiān)控;未經(jīng)授權(quán)-車輛警報(bào)
船/飛機(jī)/無(wú)人機(jī) 在海洋/航空數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練的專業(yè)探測(cè)器 港口和機(jī)場(chǎng)安全;否-飛行-區(qū)域執(zhí)法
動(dòng)物 野生動(dòng)植物/寵物分類器 保護(hù)監(jiān)測(cè);錯(cuò)誤-降低警報(bào)

4。實(shí)際應(yīng)用和用例

  1. 外圍防禦

    • 遊蕩檢測(cè),絆倒漏洞,未經(jīng)授權(quán)-進(jìn)入警報(bào)。

  2. 訪問(wèn)控制

    • 面對(duì)與員工或VIP數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配;時(shí)間戳入門日誌。

  3. 交通和港口安全

    • 車輛計(jì)數(shù),通行費(fèi)或限制-面積執(zhí)法;船隻跟蹤。

  4. 機(jī)場(chǎng)和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

    • 無(wú)人機(jī)入侵檢測(cè);外圍巡邏增大。

  5. 野生動(dòng)植物和環(huán)境監(jiān)測(cè)

    • 動(dòng)物運(yùn)動(dòng)跟蹤;反偷獵巡邏支持。

  6. 法醫(yī)搜索

    • AI -索引事件啟用“在Dock#3”查詢“在Dock#3中找到所有框架”。


5。市場(chǎng)前景

  • 2024年市場(chǎng)規(guī)模:?在AI視頻監(jiān)視中65億美元。

  • 2030投影:288億美元(CAGR?30.6%)

  • 駕駛員包括智能城市,運(yùn)輸安全,零售分析和野生動(dòng)植物保護(hù)。


6。道德,隱私和運(yùn)營(yíng)考慮因素

  • 隱私:最小化原始視頻傳輸;在-設(shè)備匿名化(模糊非-目標(biāo))。

  • 緩解偏差:對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行培訓(xùn),以避免人口統(tǒng)計(jì)學(xué)分類。

  • 法規(guī)合規(guī)性:GDPR,CCPA,新興的AI治理框架。

  • 安全:確保AI模型本身俱有篡改-耐藥性。


7。未來(lái)趨勢(shì)

  • 邊緣的持續(xù)學(xué)習(xí):對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行重新訓(xùn)練的相機(jī)(聯(lián)合學(xué)習(xí))。

  • 多-傳感器融合:將RGB視頻與熱,激光鏡頭,音頻相結(jié)合,以進(jìn)行健壯檢測(cè)。

  • 上下文AI:了解行為的模型(例如,“手-抬起”與“武器-準(zhǔn)備”)。

  • 輕巧的專業(yè)型號(hào):針對(duì)特定域(海洋血管,禽類)優(yōu)化檢測(cè)器。


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概括

通過(guò)將深度學(xué)習(xí)管道嵌入監(jiān)視硬件和軟件中,現(xiàn)在安全系統(tǒng) 確定威脅 - 從侵入者到未經(jīng)授權(quán)的無(wú)人機(jī) - 實(shí)際上是在減少錯(cuò)誤警報(bào)和操作成本的同時(shí)。在邊緣計(jì)算,多-傳感器AI和負(fù)責(zé)任的部署實(shí)踐的進(jìn)步驅(qū)動(dòng)的驅(qū)動(dòng)到驅(qū)動(dòng)的,市場(chǎng)有望為快速增長(zhǎng)。

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