前後的詳細分解-端-終端智能算法在監(jiān)視系統(tǒng)中

1。前-結(jié)束算法實現(xiàn)

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

一個。相機硬件和傳感器集成

現(xiàn)代監(jiān)視攝像機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：有時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。運動檢測和背景減法

運動檢測 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)幀以檢測移動對象的原理。

• 背景減法：一種算法從當前幀中減去參考背景模型的技術(shù)。任何重大變化都被標記為運動。
• 框架差異：一種更簡單的方法，即算法計算連續(xù)幀之間的差異，標記發(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)幀的像素強度的運動，以檢測運動，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?shù)剡M行對象檢測和跟蹤以識別和跟蹤對象（例如，人，車輛，動物）。主要技術(shù)包括：

• Yolo（您只看一次）：- - - ART算法的狀態(tài)-可以在實際-時間內(nèi)檢測多個對象。 Yolo將圖像分為網(wǎng)格，並預(yù)測網(wǎng)格中每個對象的邊界框。
• HAAR級聯(lián)分類器：用於基於訓練的分類器，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 跨幀移動對象。它估計移動對象（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：檢測快速或不可預(yù)測的動作，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觸發(fā)警報的虛擬TripWires或線路。
• 區(qū)域入侵：檢測對像是否進入或退出框架內(nèi)的預(yù)定義區(qū)域。

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

2。返回-結(jié)束算法實現(xiàn)

這返回-結(jié)束系統(tǒng)負責繁重，處理複雜的數(shù)據(jù)分析並存儲大量視頻數(shù)據(jù)。它通過從前面的攝像機接收視頻流或元數(shù)據(jù)，並經(jīng)常使用AI和機器學習技術(shù)進行高級分析。這是 關(guān)鍵任務(wù) 通過背面執(zhí)行-結(jié)束算法：

一個。視頻流和數(shù)據(jù)傳輸

• 數(shù)據(jù)收集：相機通過直接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，通常使用標準來壓縮視頻流 H.264 or H.265，可以保持視頻質(zhì)量，同時最小化文件大小。

b。視頻分析和深度學習

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

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

• 行動識別：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行分類。例如，檢測戰(zhàn)鬥，可疑運動或其他預(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)標記和可搜索性

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

例如，您可以搜索“從下午2點到下午3點在限制區(qū)域中檢測到的人”。

d。行為分析和異常檢測

• 模式識別：使用機器學習模型，系統(tǒng)從大量的歷史數(shù)據(jù)中學習了哪些在特定環(huán)境中的典型行為（例如，商店，街角）。然後，該模型會標記與規(guī)範的偏差。

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

• 長期分析：隨著時間的流逝，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)域何時可能會發(fā)生活動激增）。

e。雲(yún)集成和可擴展性

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

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

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。智能城市的城市監(jiān)視

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

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

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

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動中的異常模式。

• 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)視攝像機可以監(jiān)視患者運動以檢測跌倒，未經(jīng)授權(quán)進入敏感區(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)的員工訪問時收到警報。

d。關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施保護

• 高-安全區(qū)域：監(jiān)視系統(tǒng)保護高價值位置，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，具有面部識別和運動跟蹤算法的攝像機可以識別入侵者，警報房主和觸發(fā)警報。

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

結(jié)論

整合 智能算法 在這兩個方面 前-結(jié)束 和 返回-結(jié)束 正在徹底改變 監(jiān)視。從相機級別的初始數(shù)據(jù)採集和基本事件檢測到服務(wù)器的高級分析和機器學習- side，這些算法為各種行業(yè)提供了全面的解決方案。隨著AI和機器學習的繼續(xù)發(fā)展，這些系統(tǒng)將變得更加強大，提供增強的安全性，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。