4 июня 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 переосмысливает мониторинг безопасности в реальном времени с помощью искусственного интеллекта, улучшая обнаружение угроз в реальном 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 разработаны для решения различных задач по обнаружению изображений и видео в реальном времени. Они могут быстро и точно detect людей, track перемещения и замечать необычное поведение. Даже в сложных условиях такие модели позволяют службам безопасности оставаться бдительными и оперативными.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение и модели, подобные YOLO11 , могут помочь изменить подход к управлению безопасностью в различных средах. Давайте начнем!
Индустрия безопасности быстро осваивает компьютерное зрение. Интеллектуальные системы видеонаблюдения, сочетающие компьютерное зрение, пограничные вычисления (которые обрабатывают данные локально, рядом с источником) и камеры видеонаблюдения, теперь могут анализировать людей и транспортные средства в режиме реального времени, помогая службам безопасности более эффективно detect угрозы. По мере развития технологий искусственного интеллекта и камер видеоанализ становится почти таким же острым, как человеческий глаз, что меняет способы защиты общественных мест.
Системы компьютерного зрения могут выполнять такие задачи, как обнаружение объектов, отслеживание движения и распознавание паттернов на видео. Это означает, что они могут идентифицировать людей, detect необычное поведение и следить за происходящим. Такие возможности позволяют сделать системы видеонаблюдения более совершенными и надежными как в общественных, так и в частных помещениях. В результате рынок видеонаблюдения с искусственным интеллек том вырастет до 12,46 миллиарда долларов к 2030 году.
Далее мы подробнее рассмотрим Ultralytics YOLO11 и функции, которые делают его эффективным инструментом для анализа видео в режиме реального времени.
Созданная на основе последних достижений в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения, система Ultralytics YOLO11 обеспечивает более быструю обработку данных, высокую точность и большую гибкость для таких приложений, как системы безопасности на основе видео.
Как и предыдущие модели YOLO , YOLO11 может решать сложные задачи Vision AI, такие как обнаружение объектов (нахождение и идентификация объектов), сегментация объектов (выделение и контурирование конкретных объектов на изображении), отслеживание объектов (слежение за объектами во времени) и оценка позы (понимание того, как объекты расположены или движутся).
YOLO11 также намного эффективнее предыдущих моделей. Имея на 22 % меньше параметров, чем Ultralytics YOLOv8m, он достигает более высокой средней точностиmAP) на наборе данных COCO , что означает, что YOLO11m обнаруживает объекты более точно, используя при этом меньше ресурсов. Кроме того, он обеспечивает более высокую скорость обработки данных, что делает его хорошо подходящим для приложений реального времени, где быстрое обнаружение и реагирование являются критически важными и каждая миллисекунда на счету.
Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение работает в системах безопасности и наблюдения, давайте рассмотрим некоторые реальные приложения для обеспечения безопасности, в которых YOLO11 может сыграть 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 по видеосигналу. В поле зрения камеры могут быть определены виртуальные границы, называемые геозонами. Когда объект пересекает запретную зону, YOLO11 может detect вторжение и подать сигнал тревоги или передать данные об обнаружении 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 сфере общественной безопасности. Например, желтые линии на железнодорожных платформах обозначают зоны, которые пассажиры не должны пересекать по соображениям безопасности. В таких сценариях YOLO11 может использоваться для мониторинга пограничной линии и detect , когда кто-то переступает ее. Затем система может изменить цвет ограничительной рамки, чтобы подчеркнуть потенциальную проблему безопасности. Благодаря подобным возможностям YOLO11 обеспечивает более оперативное 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, подобные YOLO11 , могут помочь улучшить систему видеонаблюдения, обнаруживая, сегментируя и отслеживая объекты без присмотра в видеозаписях в режиме реального времени. Если обнаруживается, что сумка или пакет слишком долго остаются неподвижными в одном месте, а рядом нет человека, система может отметить их как потенциально оставленные. Этот дополнительный уровень анализа позволяет более точно различать объекты и снижает необходимость постоянного наблюдения со стороны человека, что позволяет быстрее и целенаправленнее реагировать на ситуацию.
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 обнаружения и отслеживания объектов в YOLO11может использоваться для подсчета людей или объектов в определенной области интереса. Это поможет подсчитывать входы и выходы в режиме реального времени, даже если речь идет о больших или переполненных помещениях. Например, магазины розничной торговли могут использовать этот метод для track пешеходного трафика в нескольких точках входа, что помогает менеджерам регулировать 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 совершенствует решения для обеспечения безопасности в режиме реального времени, помогая detect людей, объекты и необычную активность с большей скоростью и точностью. Она поддерживает такие приложения, как обнаружение вторжения, отслеживание объектов и оповещение о бездомных, что делает ее полезной в общественных местах, на рабочих местах и в транспортных узлах.
Снижая необходимость в постоянном ручном контроле, YOLO11 позволяет службам безопасности реагировать быстрее и увереннее. Его способность анализировать толпу и подсчитывать людей показывает, как искусственный интеллект формирует будущее безопасности. По мере развития технологий он, вероятно, будет и дальше поддерживать более умные и надежные системы видеонаблюдения.
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!
