前后的詳細分解-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)行初步任務來減少帶寬和服務器負載。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，可用于區(qū)分場景中的對象和背景。
• 麥克風：有時集成為基于音頻的分析。

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-處理 應用。

b。圖像預-處理和降噪

在應用任何復雜分析之前， 圖像預-處理 對于提高鏡頭的質(zhì)量至關重要，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，這對于對象跟蹤至關重要。

c。運動檢測和背景減法

運動檢測 是前-結(jié)束算法執(zhí)行的基本任務之一。它通?；诒容^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。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：一種更復雜的方法，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 用于跟蹤。

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，并預測網(wǎng)格中每個對象的邊界框。
• HAAR級聯(lián)分類器：用于基于訓練的分類器，用于簡單的對象檢測任務，例如面部檢測。
• 卡爾曼過濾器：用于 追蹤 跨幀移動對象。它估計移動對象（位置，速度）的狀態(tài)，并預測其未來位置。

e。異常檢測和事件觸發(fā)器

前端-端的異常檢測通常專注于識別視頻供稿中的異常事件：

• 突然移動：檢測快速或不可預測的動作，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：檢測對象是否進入或退出框架內(nèi)的預定義區(qū)域。

這些算法然后可以觸發(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，處理復雜的數(shù)據(jù)分析并存儲大量視頻數(shù)據(jù)。它通過從前面的攝像機接收視頻流或元數(shù)據(jù)，并經(jīng)常使用AI和機器學習技術進行高級分析。這是 關鍵任務 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（LAN）或云服務將視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶竺?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）用于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：對于身份驗證或監(jiān)視，使用面部識別算法，通常基于深度學習模型 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：除了檢測對象外，后-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)斗，可疑運動或其他預定義的行為 RNN（經(jīng)常性神經(jīng)網(wǎng)絡） or 3D CNN.

• 事件分類：背面-結(jié)束將檢測到的對象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 Elasticsearch，很容易根據(jù)標簽或元數(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）。然后，該模型會標記與規(guī)范的偏差。

• 事件相關：Back - End系統(tǒng)可以關聯(lián)多個事件或數(shù)據(jù)流（例如，組合 運動檢測 和 面部識別）。如果檢測到異常活動，則系統(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，提供預測能力（例如，識別盜竊的潛在區(qū)域，預測某些區(qū)域何時可能會發(fā)生活動激增）。

e。云集成和可擴展性

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

• 云AI處理：在云中進行了一些處理，以利用強大的硬件（例如，用于深度學習任務的GPU）。云也可用于在大型數(shù)據(jù)集上訓練型號。

3。應用程序方案

憑借前-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，檢測事故并追蹤車輛，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于管理人群的運動，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)斗或游蕩），并立即提醒當局。

b。預防盜竊和客戶見解的零售監(jiān)視

• 預防盜竊：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，分析客戶在特定部分的支出多長時間，并根據(jù)流量模式優(yōu)化商店布局。

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。關鍵的基礎設施保護

• 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)電廠和政府建筑物，這些建筑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。

• 預防包裝盜竊：相機可以檢測到與包裝盜竊有關的可疑活動并通知房主。

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)采集和基本事件檢測到服務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測能力，這些功能可以防止?jié)撛诘耐{升級。