بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
تعرّف كيف يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 تعزيز الأمن من خلال الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي، وتقليل الإنذارات الكاذبة، وتحسين المراقبة.
عندما تغادر منزلك، على الرغم من فحص الأقفال مرتين والتأكد من أن كل شيء آمن، لا تزال هناك لحظات قد تتساءل فيها، "هل كل شيء آمن؟ هل نسيت إغلاق نافذة أو اثنتين؟" هذا لأن الأمن جزء أساسي من الحياة اليومية، خاصة عندما لا نتمكن من التواجد هناك لمراقبة الأمور بأنفسنا.
في الواقع، المنازل التي لا تحتوي على أنظمة أمان هي أكثر عرضة للاقتحام بنسبة 300٪ من المنازل التي تحتوي على نظام أمان مرئي، مما يسلط الضوء على أهمية وجود تدابير أمنية موثوقة في مكانها الصحيح. ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر أنظمة الأمان التقليدية إلى المراقبة في الوقت الفعلي ولا يمكنها تقديم تحديثات واضحة أثناء التهديدات المحتملة.
لحسن الحظ، تحسنت الحلول الأمنية بمرور الوقت لمعالجة هذه المشكلات. في الوقت الحاضر، يمكن للأنظمة الأمنية إرسال تنبيهات فورية إلى هواتفنا الذكية، مع صور توضح بالضبط ما يحدث حول العقار.
بدلاً من الاعتماد فقط على مستشعرات الحركة، تستخدم الكاميرات الذكية الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يحلل البيانات المرئية. تسمح أنظمة الذكاء الاصطناعي للرؤية للكاميرات detect الحركة، وتحديد نوع الحركة، وتحديد ما الذي أدى إلى إطلاق الإنذار.
نماذج الرؤية الحاسوبية، مثل Ultralytics YOLO11detect الأجسام track classify عبر إطارات الفيديو. على وجه التحديد، بمساعدة YOLO11 على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الأمان إرسال تنبيهات مرئية تلقائيًا والتمييز بين التهديدات الحقيقية والإنذارات الكاذبة. في هذه المقالة، سنستكشف كيف يساعد YOLO11 في بناء أنظمة أمان أكثر ذكاءً وسرعة وموثوقية. لنبدأ!
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO11 track الأجسام.
نظرة عامة على مراقبة الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي
ترسل أنظمة الأمان التقليدية، مثل مستشعرات الحركة، تنبيهات عندما detect أشياء مثل فتح باب أو حركة مفاجئة. على الرغم من أن هذا يعمل إلى حد ما، إلا أن هذه الأنظمة لا تستطيع التمييز بين التهديد الحقيقي والنشاط غير المؤذي، مثل حيوان أليف يركض في الأرجاء. وغالباً ما يؤدي ذلك إلى إطلاق إنذارات كاذبة بسبب أشياء مثل الحيوانات الأليفة أو الرياح التي تهب على الستائر.
تعمل أنظمة الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي على حل هذه المشكلة عن طريق جعل الكاميرات أكثر ذكاءً. فمن خلال الرؤية الحاسوبية، يمكن لهذه الأنظمة فهم وتحليل ما يحدث في الوقت الفعلي. وهي تستخدم نماذج Vision AI المدربة على التعرف على أشياء مثل الأشخاص أو السيارات أو الحيوانات في كل إطار فيديو.
على وجه الخصوص، تدعم نماذج مثل YOLO11 مهام الرؤية الحاسوبية مثل تجزئة المثيل (تحديد وفصل الأجسام الفردية داخل الصورة)، واكتشاف الأجسام (تحديد موقع الأجسام وتصنيفها داخل إطار)، وتتبع الأجسام (تتبع حركة الأجسام عبر إطارات الفيديو). تُمكِّن هذه المهام النظام من التركيز على التهديدات الحقيقية مع تصفية الأنشطة غير الضارة، مما يقلل من الإنذارات الكاذبة.
الشكل 2. استخدام YOLO11 segment بلوز YOLO11 )، المسؤول التنفيذي للكلب (DEO)، وشقيقته هابي.
كيف يعمل الكشف عن التهديدات في الوقت الحقيقي مع YOLO11
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل أنظمة الإنذار الأمني التي تعمل بواسطة Ultralytics YOLO11 .
لتوضيح المشهد، تخيل أن لديك كاميرا موجهة إلى بابك الخلفي، وكلبك يلعب في الفناء الخلفي. أنت تريد فقط تلقي تنبيهات إذا تم اكتشاف إنسان بالقرب من بابك الخلفي، وليس كلبك.
مع وضع ذلك في الاعتبار، دعنا نتعرف على كيفية عمل نظام الإنذار الأمني المدمج مع YOLO11:
التقاط بث الفيديو: تبدأ العملية بالتقاط لقطات حية من الكاميرا الموجهة إلى بابك الخلفي، والتي يستخدمها YOLO11 detect track أي تحركات في المنطقة.
اكتشاف الأجسام: يحلل YOLO11 كل إطار فيديو لتحديد الأجسام مثل الأشخاص أو الحيوانات الأليفة أو المركبات. في هذه الحالة، قد يتعرف على كلبك في الفناء الخلفي ولكن التركيز الحقيقي هو اكتشاف أي نشاط بشري بالقرب من الباب الخلفي.
تتبع الكائنات: بمجرد أن يكتشف YOLO11 الأجسام، فإنه يتتبعها أثناء تحركها عبر الإطارات. ويتم تعيين معرّف فريد لكل جسم يتم اكتشافه، مثل الشخص، مما يسمح للنظام بمراقبة حركته والإبلاغ عن أي سلوك غير عادي بالقرب من الباب الخلفي، مثل تسكع شخص ما.
تحديد شروط التنبيه: تم إعداد النظام لإرسال تنبيهات فقط عند اكتشاف شخص بالقرب من الباب الخلفي، وليس كلبك. وهذا يضمن أن النظام يطلق التنبيهات بناءً على نشاط محدد وذو صلة.
إرسال تنبيهات فورية: عند اكتشاف شخص داخل المنطقة المحددة، يرسل النظام تنبيهًا مرئيًا إلى جهازك، حتى تتمكن من التحقق بسرعة من الموقف واتخاذ الإجراءات اللازمة إذا لزم الأمر.
الشكل 3. الكشف عن شخص في الفناء الخلفي للمنزل باستخدام YOLO11. الصورة للمؤلف.
YOLO11: تبسيط الحلول الأمنية للرؤية الحاسوبية
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ YOLO11 في مدى سهولة الوصول إليها، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليسوا خبراء في رؤية الكمبيوتر. على سبيل المثال، تقدم Ultralytics حلولاً جاهزة للاستخدام للذكاء الاصطناعي البصري تجعل من السهل البدء في استخدام تطبيقات الرؤية الحاسوبية الشائعة مثل إدارة طوابير الانتظار، وحساب المسافات، ومراقبة التمارين الرياضية، وأنظمة الإنذار الأمني.
فيما يتعلق بالتطبيقات الأمنية، يستخدم حل Ultralytics لأنظمة الإنذار الأمني قدرات تتبع الأجسام في الوقت الفعلي YOLO11لتحسين أنظمة المراقبة التقليدية. يراقب النظام موجزات الفيديو بشكل مستمر، ويكتشف ويتتبع الأجسام مثل الأشخاص والمركبات والحيوانات.
يتم تشغيل التنبيهات بعد عدد معين من عمليات الكشف خلال إطار زمني محدد، مما يضمن إرسال الإشعارات فقط عند وجود نمط نشاط واضح. يساعد هذا في تقليل الإنذارات الكاذبة الناتجة عن الحركات غير الضارة، مثل الحيوانات الأليفة أو التغيرات البيئية.
بالإضافة إلى ذلك، النظام سهل الإعداد والتخصيص. يمكنك ضبط أشياء مثل عدد الاكتشافات اللازمة لتشغيل التنبيه والمناطق التي تريد مراقبتها. ستتلقى أيضًا إشعارات بالبريد الإلكتروني في الوقت الفعلي مع الصور، حتى تتمكن من التحقق بسرعة من الموقف واتخاذ الإجراءات اللازمة إذا لزم الأمر.
لمزيد من التفاصيل حول كيفية إعداد هذا الحل، راجع وثائقUltralytics الرسمية.
استخدام YOLO11 للتطبيقات الأمنية
والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لأنظمة الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي Vision وكيف يعززها YOLO11 دعونا نستكشف بعض التطبيقات الواقعية للحلول الأمنية المدعومة بالرؤية الحاسوبية، بما يتجاوز مجرد أمن المنازل.
حماية المستودعات باستخدام رؤية الكمبيوتر و YOLO11
غالبًا ما تقوم المستودعات بتخزين مواد قيمة وحساسة، مما يجعل الأمن مصدر قلق بالغ. مع الحركة المستمرة للأفراد والمركبات والبضائع، قد يكون من الصعب التأكد من بقاء كل شيء آمنًا. يمكن أن تضيف الرؤية الحاسوبية طبقة ذكية من المراقبة إلى الإجراءات الأمنية الحالية.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك سيناريو حيث يشهد قسم من المستودع عادةً حركة قليلة خلال اليوم، مثل منطقة تخزين البضائع عالية القيمة. باستخدام YOLO11 يمكن للنظام مراقبة تلك المنطقة detect أي نشاط غير اعتيادي، مثل الوصول غير المصرح به أو حركة العناصر، مما يؤدي إلى إطلاق تنبيهات فورية.
وبالمثل، يمكن أن يساعد YOLO11 في track عدد الأشخاص والمركبات الذين يدخلون إلى المستودع ويخرجون منه عبر جميع نقاط الدخول. يمكن أن توفر مراقبة هذه الحركة رؤى حول محاولات الدخول غير المصرح بها، مما يؤكد أن الموظفين والمركبات المعتمدين فقط هم الذين يدخلون أو يخرجون من المبنى ويعزز الأمن العام.
الشكل 4. مراقبة النشاط في مستودع مع عرض YOLO11 التجريبي.
المراقبة الذكية للمدينة باستخدام كاميرات تعتمد على الرؤية و YOLO11
مع تزايد عدد سكان المدن، فإنها تواجه تحديات أمنية جديدة. عند مواجهة مشكلات مثل التجمعات غير المتوقعة للحشود والنشاط غير المعتاد في الشوارع وتعطيل حركة المرور، يمكن أن تؤدي طرق المراقبة التقليدية، حيث تشاهد فرق متعددة تغذية الكاميرات، إلى تفويت الحوادث. من خلال دمج الرؤية الحاسوبية في الأنظمة الحالية، يمكن لفرق الأمن detect الأشخاص والأشياء track وتحليلها تلقائياً في الوقت الفعلي، مما يحسن من وقت الاستجابة والوعي.
تُعد نماذج YOLO11 مثالية لهذه المهمة، حيث يمكنها track عدة أجسام عبر عدة كاميرات في وقت واحد. يمكن تدريب YOLO11 على تحديد الأحداث بسهولة مثل الحشود المتجمعة في المناطق المحظورة، أو السيارات المتوقفة في مناطق ممنوع الوقوف فيها، أو حتى حواجز الطرق التي يمكن أن تعطل تدفق حركة المرور.
إيجابيات وسلبيات حلول أمان رؤية الكمبيوتر
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لإدخال رؤية الكمبيوتر في أنظمة الأمان:
قابلية التوسع: نماذج Vision AI مثل YOLO11 قابلة للتطوير بدرجة كبيرة، مما يجعلها مناسبة لمجموعة من البيئات، من العقارات السكنية إلى المنشآت الصناعية الكبيرة والأماكن العامة. يمكن توسيع هذه الأنظمة بسهولة وتخصيصها لتلبية الاحتياجات الأمنية المتزايدة، مما يسمح بنشرها على مختلف المستويات والأحجام.
فعالية التكلفة على المدى الطويل: في حين أن تكاليف الإعداد الأولية قد تكون أعلى، إلا أن أنظمة رؤية الحاسوب يمكن أن تقلل في النهاية من تكاليف العمالة عن طريق أتمتة المراقبة وتقليل الحاجة إلى أفراد أمن على مدار الساعة.
التكامل مع الأنظمة الحالية: يمكن لـحلول رؤية الذكاء الاصطناعي أن تتكامل بسلاسة مع أنظمة الأمان الحالية، مثل كاميرات المراقبة أو أنظمة الإنذار، بحيث يمكن للمؤسسات تعزيز قدراتها الأمنية دون الحاجة إلى استبدال كل شيء.
على الرغم من هذه المزايا، فإن اعتماد رؤية الكمبيوتر في أنظمة الأمان يأتي أيضًا مع بعض القيود. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها:
الحساسية البيئية: يمكن أن تؤثر العوامل البيئية مثل الإضاءة السيئة أو الظروف الجوية على دقة نماذج رؤية الكمبيوتر.
مخاوف الخصوصية: تثير المراقبة المستمرة مخاوف بشأن كيفية تخزين البيانات، ومن لديه حق الوصول إليها، وكيف يتم اتباع قوانين الخصوصية.
الإيجابيات الكاذبة: في حين أن رؤية الكمبيوتر تقلل من الإيجابيات الكاذبة، إلا أن أخطاء الاكتشاف لا تزال تحدث، مما يؤدي إلى تنبيهات غير ضرورية.
النقاط الرئيسية
أصبحت أنظمة الإنذار الأمني أكثر ذكاءً بمساعدة الرؤية الحاسوبية. تخطو الأنظمةYOLO11 Ultralytics YOLO11 خطوة كبيرة إلى الأمام نحو الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي. على عكس أنظمة الأمن التقليدية التي تتفاعل مع الحركة، يساعد YOLO11 الكاميرات على فهم الحركة track بدقة وتنبيه فرق الأمن بسرعة. مع استمرار تطور هذه النماذج، يمكننا أن نتوقع اكتشافاً أكثر دقة وإنذارات كاذبة أقل، وتكامل محسّن مع المدن الذكية والأجهزة المتطورة.
.webp)
