Что касается области мониторинга безопасности, технология обнаружения объектов на основе видео является одной из основных технологий. Это способствует обновлению системы мониторинга от просто «видимой» до «понятной». Он может автоматически идентифицировать людей, автомобили и объекты на изображении, а также определять их поведение, что значительно повышает инициативность и эффективность предотвращения безопасности. Эта технология широко используется во многих сценариях, таких как общественная безопасность, управление дорожным движением, умные города и т. д., и стала незаменимым интеллектуальным «глазом» в современной безопасности.
В чем заключается основной принцип технологии обнаружения объектов видеонаблюдения?
Основной принцип — интеграция компьютерного зрения и моделей глубокого обучения. Камеры наблюдения непрерывно собирают видеопотоки, а система извлекает изображения ключевых кадров. Эти изображения вводятся в предварительно обученные модели глубокого обучения (такие как YOLO, SSD и т. д.). Модель слой за слоем извлекает признаки с помощью сверточных нейронных сетей и, наконец, находит целевой объект на изображении, отмечает его прямоугольной рамкой и указывает категорию объекта и уровень достоверности.
Весь процесс можно разбить на следующие ключевые этапы: вводятся изображения, извлекаются признаки, генерируются регионы-кандидаты, классифицируются и позиционируются. Современные системы обычно используют модель сквозного обнаружения, при этом скорость обработки значительно повышается. Чтобы обеспечить анализ в реальном времени, многие решения будут развертывать высокопроизводительные периферийные вычислительные устройства на стороне камеры или использовать облачные серверы для выполнения централизованной обработки, и то и другое имеет свои собственные применимые сценарии.
Как системы видеонаблюдения обеспечивают точное распознавание объектов
Для точного распознавания он опирается на высококачественные обучающие данные и оптимизированные алгоритмы. Что касается данных, то необходимо большое количество размеченных изображений, охватывающих целевые объекты при различных условиях освещения, погодных условиях, угловых условиях и условиях окклюзии, чтобы обеспечить способность модели к обобщению. Что касается алгоритмов, исследователи продолжают совершенствовать структуру сети, искать наилучший баланс между точностью и скоростью и проводить специальную оптимизацию для таких трудностей, как небольшие цели и плотные цели.
При фактическом развертывании точность также ограничивается условиями на месте. Поэтому требуется профессиональная отладка установленного угла и фокусного расстояния камеры, чтобы гарантировать, что снятое изображение будет четким и не закроет углы. Кроме того, с помощью инфракрасного ночного видения, широкого динамического диапазона и других технологий можно гарантировать эффект распознавания в суровых условиях, таких как низкая освещенность и сильная контровая подсветка. Регулярная калибровка и техническое обслуживание системы также являются ключом к поддержанию долгосрочной точности.
Каковы основные приложения обнаружения объектов в интеллектуальной безопасности?
Наиболее типичными приложениями являются обнаружение вторжений и предотвращение периметра. Система может настроить виртуальную зону предупреждения. Как только человек или транспортное средство незаконно проникнет, немедленно сработает сигнализация, и изображение будет передано сотрудникам службы безопасности. Это более интеллектуально, чем традиционные методы съемки инфракрасным лучом, и может эффективно фильтровать помехи, такие как летающие птицы и опавшие листья, тем самым уменьшая количество ложных тревог.
Эта система автоматически фиксирует нарушения транспортных средств, распознает номерные знаки, статистику транспортных потоков и выявляет несчастные случаи. Эта система играет важную роль в дорожных сценах. Анализ покупательского потока, статистика горячих зон, включая обнаружение отсутствия товара на полках, используются в сфере розничной торговли. С помощью этой системы в заводском парке можно осуществлять управление безопасностью производства, например, обнаружение ношения шлемов, сигнализацию о вторжении в опасную зону и идентификацию фейерверков. Эти приложения преобразуют безопасность от ретроспективы к раннему предупреждению и вмешательству во время инцидента.
Какие факторы необходимо учитывать при развертывании системы обнаружения объектов видеонаблюдения?
Основными факторами, которые необходимо учитывать, являются требования к месту происшествия и цели анализа. Различные сцены, такие как дороги, площади и внутренние вестибюли, должны обнаруживать цели, такие как транспортные средства, пешеходы, определенные предметы и правила поведения. Они все совершенно разные. Только после того, как потребности будут ясны, мы можем выбрать оборудование с соответствующей вычислительной мощностью, а затем решить, использовать ли периферийные вычисления или облачный анализ, и разработать соответствующие правила сигнализации и связи.
Затем нам необходимо рассмотреть архитектуру и стоимость системы, которая включает в себя выбор и расположение камеры, а также пропускную способность сети, решение для хранения, то есть хранить ли исходное видео или только фрагменты тревожных событий, и метод интеграции с другими подсистемами безопасности, то есть контролем доступа и хостом тревог. Разумный план обеспечивает баланс между производительностью, стабильностью, масштабируемостью и общей стоимостью владения. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
С какими проблемами и ограничениями сталкивается в настоящее время технология обнаружения объектов видеонаблюдения?
Хотя технология становится все более зрелой, она по-прежнему сталкивается со многими практическими проблемами. Основной проблемой является сложное вмешательство окружающей среды, такое как экстремальные погодные условия, включая сильный дождь, сильный туман, сильные изменения света и тени, а также серьезную закупорку, вызванную плотным скоплением людей. Это приведет к значительному снижению эффективности обнаружения. В этих сценариях надежность алгоритма все еще необходимо постоянно улучшать.
Еще одна серьезная проблема заключается в защите конфиденциальности и этических вопросах. Повсеместное интеллектуальное наблюдение заставило общественность беспокоиться о нарушении частной жизни. Как провести четкую грань между улучшением общественной безопасности и защитой прав граждан на неприкосновенность частной жизни, а также сформулировать разумную политику использования и хранения данных — это социальные и юридические вопросы, которые необходимо решить для продвижения технологий.
Какова тенденция развития технологии обнаружения объектов видеонаблюдения в будущем?
Будущей тенденцией является развитие более тонкого «понимания поведения» и «понимания сцены». Система может не только идентифицировать «что», но и анализировать «что она делает» и «что может произойти». Например, он может развиваться от обнаружения человека до определения того, бежит ли он, блуждает или падает, и даже прогнозирования потенциальных рисков безопасности для достижения действительно интеллектуального раннего предупреждения.
Видео, аудио, радарные и другие данные датчиков будут интегрированы в будущие системы для принятия комплексных решений и повышения надежности. Это один из аспектов мультимодального слияния и периферийного интеллекта. Благодаря повышению вычислительной мощности чипов более мощные алгоритмы искусственного интеллекта можно будет запускать непосредственно на камерах или периферийных устройствах для достижения ответов в реальном времени с меньшей задержкой и большей конфиденциальностью и безопасностью, что также уменьшит зависимость от сети и облака. Это еще один аспект мультимодального слияния и периферийного интеллекта.
Следя за постоянным проникновением технологий, помните об этом при установке интеллектуальных систем видеонаблюдения с функциями распознавания лиц в общественных местах. Как следует формулировать правила, чтобы достичь наиболее приемлемого для общества баланса между преимуществами безопасности и неприкосновенностью частной жизни? Если вы считаете, что эта статья имеет справочную ценность, поставьте ей лайк и перешлите ее друзьям, которым она может понадобиться. Вы также можете поделиться своим мнением в области комментариев.
Добавить комментарий