4 июня 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 меняет представление о мониторинге безопасности в реальном времени с помощью ИИ, улучшая обнаружение угроз в режиме реального времени и обеспечивая более интеллектуальное наблюдение.
Интеллектуальные технологии наблюдения играют жизненно важную роль в защите людей, имущества и инфраструктуры во всем мире. В основе этих усилий лежат системы камер, которые круглосуточно следят за улицами, аэропортами, школами, офисами и общественными местами. В мире используется более миллиарда камер наблюдения, и объем записываемого видео растет быстрее, чем когда-либо.
Традиционно просмотр этих кадров был ручной задачей, выполняемой операторами, просматривающими экраны на предмет потенциальных угроз. Хотя такой подход может работать в небольших масштабах, он становится обременительным и неэффективным в более крупных масштабах. Это также отнимает много времени, что является серьезным недостатком в быстро меняющейся или переполненной среде.
Сегодня системы видеонаблюдения начинают полагаться на решения искусственного интеллекта (ИИ), чтобы предоставлять аналитические данные в реальном времени для принятия более обоснованных решений. Ключевой частью этого прогресса является компьютерное зрение — отрасль ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать визуальные данные.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, предназначены для решения различных задач обнаружения изображений и видео в реальном времени. Они могут обнаруживать людей, отслеживать движения и выявлять необычное поведение с высокой скоростью и точностью. Даже в сложных условиях такие модели позволяют группам безопасности оставаться бдительными и быстро реагировать.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение и такие модели, как YOLO11, могут помочь изменить способы управления безопасностью в различных средах. Давайте начнем!
Индустрия безопасности быстро осваивает компьютерное зрение. Интеллектуальные системы видеонаблюдения, сочетающие в себе компьютерное зрение, граничные вычисления (которые обрабатывают данные локально, рядом с источником) и камеры видеонаблюдения, теперь могут анализировать людей и транспортные средства в режиме реального времени, помогая группам безопасности более эффективно обнаруживать угрозы. По мере того, как ИИ и технологии камер продолжают развиваться, анализ видео становится почти таким же четким, как человеческий глаз, меняя способы обеспечения безопасности общественных мест.
Системы компьютерного зрения могут выполнять такие задачи, как обнаружение объектов, отслеживание движения и распознавание образов в видео. Это означает, что они могут идентифицировать людей, обнаруживать необычное поведение и отслеживать активность в режиме реального времени. Такие возможности могут сделать системы видеонаблюдения более продвинутыми и надежными как в общественных, так и в частных местах. В результате ожидается, что к 2030 году объем рынка систем видеонаблюдения на основе ИИ вырастет до 12,46 миллиардов долларов.
Далее, давайте подробнее рассмотрим Ultralytics YOLO11 и функции, которые делают ее эффективным инструментом для анализа видео в реальном времени.
Основанная на последних достижениях в области ИИ и компьютерного зрения, Ultralytics YOLO11 предлагает более быструю обработку, более высокую точность и большую гибкость для таких приложений, как системы видеонаблюдения.
Как и предыдущие модели YOLO, YOLO11 может справляться со сложными задачами Vision AI, такими как обнаружение объектов (определение местоположения и идентификация объектов), сегментация экземпляров (выделение и оконтуривание определенных объектов на изображении), отслеживание объектов (отслеживание объектов во времени) и оценка позы (понимание того, как объекты расположены или движутся).
YOLO11 также гораздо эффективнее предыдущих моделей. Имея на 22% меньше параметров, чем Ultralytics YOLOv8m, она достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO, что означает, что YOLO11m обнаруживает объекты более точно, используя при этом меньше ресурсов. Вдобавок к этому, она обеспечивает более высокую скорость обработки, что делает ее хорошо подходящей для приложений реального времени, где критически важны быстрое обнаружение и реагирование и где важна каждая миллисекунда.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, как работает компьютерное зрение в системах безопасности и наблюдения, давайте подробнее рассмотрим некоторые реальные приложения для обеспечения безопасности, где YOLO11 может играть ключевую роль.
Обеспечение безопасности в зонах ограниченного доступа имеет важное значение для обеспечения безопасности и защиты имущества. Будь то частная территория, склад или объект общественного транспорта, обнаружение несанкционированного доступа может предотвратить серьезные инциденты.
YOLO11 может помочь в обнаружении вторжений в режиме реального времени, идентифицируя людей, транспортные средства или другие движущиеся объекты с помощью видеотрансляций. В пределах обзора камеры можно определить виртуальные границы, называемые геозонами. Когда объект пересекает запретную зону, YOLO11 может обнаружить вторжение и отправить предупреждение или передать данные обнаружения в интегрированную систему безопасности для дальнейших действий.
Обнаруженные объекты выделяются ограничивающими рамками, обеспечивая четкое визуальное отображение активности. Это снижает потребность в непрерывном мониторинге со стороны человека и повышает вероятность выявления инцидентов по мере их возникновения.
Этот подход также полезен в условиях общественной безопасности. Например, желтые линии на платформах поездов указывают на зоны, которые пассажиры не должны пересекать из соображений безопасности. В таких сценариях YOLO11 можно использовать для мониторинга границы и обнаружения, когда кто-то переступает ее. Затем система может изменить цвет ограничивающей рамки, чтобы выделить потенциальную проблему безопасности. Благодаря таким возможностям YOLO11 обеспечивает более быстрое и надежное обнаружение вторжений в средах с высоким уровнем риска.
Бесхозная сумка в оживленном аэропорту или на вокзале может быстро вызвать опасения за безопасность. В людных общественных местах сотрудникам службы безопасности сложно быстро обнаружить такие предметы, особенно во время длительных смен или в часы пик. Задержки в обнаружении могут привести к ненужной панике или угрозе безопасности.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут помочь улучшить видеонаблюдение, обнаруживая, сегментируя и отслеживая бесхозные объекты в видеопотоках в реальном времени. Если сумка или посылка идентифицируется как неподвижно находящаяся в одном месте слишком долго без находящегося поблизости человека, система может пометить ее как потенциально оставленную. Этот дополнительный уровень анализа может более точно различать объекты и снизить потребность в постоянном наблюдении со стороны человека, обеспечивая более быстрое и целенаправленное реагирование.
Знание количества людей, входящих и выходящих из помещения, жизненно важно как для безопасности, так и для операционной эффективности. В таких местах, как торговые центры, офисные здания и вокзалы, эта информация может упростить управление большими скоплениями людей, улучшить планировку и обеспечить бесперебойную работу.
До внедрения компьютерного зрения подсчет обычно выполнялся сотрудниками с помощью кликеров или простых датчиков у двери. Такие методы работают, но они неэффективны при работе с большими толпами. Они также не всегда надежны при работе с объектами, имеющими несколько входов и выходов.
Поддержка YOLO11 обнаружения и отслеживания объектов может использоваться для подсчета людей или объектов в пределах определенной области интереса. Это может помочь подсчитывать входы и выходы в режиме реального времени, даже в больших или переполненных помещениях. Например, розничные магазины могут использовать этот метод для отслеживания потока посетителей через несколько точек входа, помогая менеджерам корректировать численность персонала в часы пик.
Точные данные о входе и выходе также могут поддерживать долгосрочное планирование. Анализ таких данных может помочь менеджерам в изучении моделей пешеходного трафика с течением времени, что позволит им определять зоны с высокой проходимостью и решать, где размещать знаки или реконфигурировать входы для повышения комфорта и безопасности.
Вот некоторые из ключевых преимуществ использования компьютерного зрения в интеллектуальных системах безопасности:
Несмотря на различные преимущества систем наблюдения на основе ИИ, существуют также некоторые ограничения, о которых следует помнить. Вот несколько ключевых проблем, связанных с интеллектуальными системами наблюдения:
YOLO11 улучшает решения для обеспечения безопасности в режиме реального времени, помогая обнаруживать людей, объекты и необычную активность с большей скоростью и точностью. Она поддерживает такие приложения, как обнаружение вторжений, отслеживание объектов и оповещения о праздношатании, что делает ее полезной в общественных местах, на рабочих местах и в транспортных узлах.
Сокращая потребность в постоянном ручном мониторинге, YOLO11 позволяет группам безопасности реагировать быстрее и увереннее. Его способность обрабатывать анализ толпы и подсчет людей показывает, как Vision AI формирует будущее безопасности. По мере развития технологий он, вероятно, продолжит поддерживать более разумные и надежные системы наблюдения.
Станьте частью нашего сообщества и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы погрузиться в мир ИИ. Ознакомьтесь с интересными приложениями компьютерного зрения в автомобильной промышленности и ИИ в логистике на страницах наших решений. Взгляните на наши варианты лицензирования и начните прямо сейчас!
.webp)