Улучшите интеллектуальное наблюдение с помощью Ultralytics YOLO11

Когда вы выходите из дома, даже дважды проверив замки и убедившись, что все в безопасности, все равно бывают моменты, когда вы задаетесь вопросом: "Все ли в порядке? Не забыл ли я закрыть одно или два окна?" Это происходит потому, что безопасность является важной частью повседневной жизни, особенно когда мы не можем сами следить за происходящим. 

Фактически, дома без систем безопасности на 300% чаще подвергаются взлому, чем дома с видимой системой безопасности, что подчеркивает важность наличия надежных мер безопасности. Однако традиционным системам безопасности часто не хватает мониторинга в реальном времени, и они не могут предоставлять четкие обновления во время потенциальных угроз. 

К счастью, решения для обеспечения безопасности со временем улучшились, чтобы решить такие проблемы. В настоящее время системы безопасности могут отправлять мгновенные оповещения на наши смартфоны, в комплекте с изображениями, показывающими, что именно происходит вокруг собственности.

Вместо того чтобы полагаться только на датчики движения, интеллектуальные камеры используют компьютерное зрение — раздел искусственного интеллекта (ИИ), который анализирует визуальные данные. Системы Vision AI позволяют камерам обнаруживать движение, определять тип движения и определять, что вызвало тревогу.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут обнаруживать, отслеживать и классифицировать объекты в видеокадрах. В частности, с помощью YOLO11 системы безопасности могут автоматически отправлять визуальные оповещения и различать реальные угрозы и ложные тревоги. В этой статье мы рассмотрим, как YOLO11 помогает создавать более интеллектуальные, быстрые и надежные системы безопасности. Давайте начнем!

‍

Обзор мониторинга безопасности на основе искусственного интеллекта

Традиционные системы безопасности, такие как датчики движения, отправляют оповещения, когда они обнаруживают такие вещи, как открытие двери или внезапное движение. Хотя это работает в определенной степени, эти системы не могут отличить реальную угрозу от безвредной активности, такой как бегающий вокруг домашний питомец. Это часто приводит к ложным срабатываниям, вызванным такими вещами, как домашние животные или ветер, развевающий занавески.

Системы безопасности на основе ИИ решают эту проблему, делая камеры умнее. С помощью компьютерного зрения эти системы могут понимать и анализировать происходящее в режиме реального времени. Они используют модели Vision AI, обученные распознавать объекты, такие как люди, автомобили или животные, в каждом видеокадре.

В частности, такие модели, как YOLO11, поддерживают задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров (идентификация и разделение отдельных объектов на изображении), обнаружение объектов (локализация и классификация объектов в кадре) и отслеживание объектов (отслеживание движения объектов в видеокадрах). Эти задачи позволяют системе сосредоточиться на реальных угрозах, отфильтровывая безвредные действия, уменьшая количество ложных срабатываний. 

‍

Как работает обнаружение угроз в реальном времени с помощью YOLO11

Далее давайте подробнее рассмотрим, как работают системы охранной сигнализации на базе Ultralytics YOLO11. 

Представьте себе камеру, направленную на вашу заднюю дверь, а ваша собака играет на заднем дворе. Вы хотите получать оповещения только в том случае, если рядом с вашей задней дверью обнаружен человек, а не ваша собака. 

Учитывая это, давайте рассмотрим, как работает система охранной сигнализации, интегрированная с YOLO11:

• Захват видеопотока: Процесс начинается с захвата видео в реальном времени с камеры, направленной на вашу заднюю дверь, которое используется YOLO11 для обнаружения и отслеживания любых движений в этой области.

• Обнаружение объектов: YOLO11 анализирует каждый кадр видео, чтобы идентифицировать объекты, такие как люди, домашние животные или транспортные средства. В этом случае он может распознать вашу собаку на заднем дворе, но основное внимание уделяется обнаружению любой человеческой активности возле задней двери.
  ‍
• Отслеживание объектов: После того, как YOLO11 обнаруживает объекты, он отслеживает их по мере их перемещения по кадрам. Каждому обнаруженному объекту, например человеку, присваивается уникальный идентификатор, что позволяет системе отслеживать его перемещение и отмечать любое необычное поведение возле задней двери, например, если человек слоняется без дела.
  ‍
• Установка условий оповещения: Система настроена на отправку оповещений только при обнаружении человека возле задней двери, а не вашей собаки. Это гарантирует, что система запускает оповещения на основе конкретной, релевантной активности.
  ‍
• Отправка мгновенных оповещений: Когда в определенной области обнаруживается человек, система отправляет визуальное оповещение на ваше устройство, чтобы вы могли быстро проверить ситуацию и принять меры, если это необходимо.

‍

YOLO11: Упрощение решений для компьютерного зрения в сфере безопасности

Одним из ключевых преимуществ YOLO11 является ее доступность, даже для тех, кто не является экспертом в компьютерном зрении. Например, Ultralytics предлагает готовые к использованию решения Vision AI, которые упрощают начало работы с распространенными приложениями компьютерного зрения, такими как управление очередями, расчет расстояний, мониторинг тренировок и системы охранной сигнализации. 

Что касается приложений безопасности, решение Ultralytics для систем охранной сигнализации использует возможности отслеживания объектов в реальном времени YOLO11 для улучшения традиционных систем видеонаблюдения. Система непрерывно отслеживает видеопотоки, обнаруживая и отслеживая такие объекты, как люди, транспортные средства и животные. 

Оповещения срабатывают после определенного количества обнаружений в течение заданного периода времени, что гарантирует отправку уведомлений только при наличии четкой закономерности активности. Это помогает уменьшить количество ложных срабатываний, вызванных безобидными движениями, такими как домашние животные или изменения окружающей среды.

Кроме того, систему легко настроить и кастомизировать. Вы можете настроить такие параметры, как количество обнаружений, необходимых для запуска оповещения, и области, которые вы хотите отслеживать. Вы также будете получать уведомления по электронной почте в режиме реального времени с изображениями, чтобы вы могли быстро проверить ситуацию и принять меры, если это необходимо.

Для получения более подробной информации о том, как настроить это решение, обратитесь к официальной документации Ultralytics.

Использование YOLO11 для приложений безопасности

Теперь, когда у нас есть лучшее понимание систем безопасности на базе Vision AI и того, как YOLO11 улучшает их, давайте рассмотрим некоторые реальные применения решений безопасности с использованием компьютерного зрения, выходящие за рамки просто домашней безопасности.

Защита складов с использованием компьютерного зрения и YOLO11

Часто на складах хранятся ценные предметы и конфиденциальные материалы, что делает безопасность первостепенной задачей. При постоянном перемещении людей, транспортных средств и товаров может быть сложно обеспечить полную безопасность. Компьютерное зрение может добавить интеллектуальный уровень наблюдения к существующим мерам безопасности. 

Например, рассмотрим сценарий, в котором участок склада обычно мало двигается в течение дня, например, зона хранения дорогостоящих товаров. С помощью YOLO11 система может отслеживать эту область и обнаруживать любую необычную активность, такую как несанкционированный доступ или перемещение предметов, вызывая немедленные оповещения. 

Аналогично, YOLO11 может помочь отслеживать количество людей и транспортных средств, входящих и выходящих со склада через все точки доступа. Мониторинг этого движения может предоставить информацию о несанкционированных попытках доступа, подтверждая, что на территорию входят или покидают ее только утвержденный персонал и транспортные средства, и усиливая общую безопасность.

‍

Системы видеонаблюдения в умном городе с использованием камер и YOLO11

По мере роста населения городов они сталкиваются с новыми проблемами безопасности. При возникновении таких проблем, как неожиданные скопления людей, необычная уличная активность и нарушение дорожного движения, традиционные методы мониторинга, когда несколько команд наблюдают за видеопотоками с камер, могут привести к пропущенным инцидентам. Благодаря интеграции компьютерного зрения в существующие системы группы безопасности могут автоматически обнаруживать, отслеживать и анализировать людей и объекты в режиме реального времени, улучшая время реагирования и ситуационную осведомленность.

Модели YOLO11 идеально подходят для этой задачи, поскольку они могут отслеживать несколько объектов с нескольких камер одновременно. YOLO11 можно обучить легко идентифицировать такие события, как скопление людей в запрещенных зонах, автомобили, припаркованные в зонах, где парковка запрещена, или даже блокпосты, которые могут нарушить транспортный поток.

Плюсы и минусы решений для обеспечения безопасности с помощью машинного зрения

Вот некоторые ключевые преимущества внедрения компьютерного зрения в системы безопасности:

• Масштабируемость: Модели Vision AI, такие как YOLO11, обладают высокой масштабируемостью, что делает их подходящими для различных сред, от жилых помещений до крупных промышленных объектов и общественных мест. Эти системы можно легко расширять и настраивать для удовлетворения растущих потребностей в безопасности, что позволяет развертывать их на различных уровнях и размерах.
  ‍
• Экономическая эффективность в долгосрочной перспективе: Несмотря на то, что первоначальные затраты на установку могут быть выше, системы компьютерного зрения могут в конечном итоге снизить затраты на оплату труда за счет автоматизации мониторинга и уменьшения потребности в круглосуточном персонале охраны. 
  ‍
• Интеграция с существующими системами: Решения Vision AI могут легко интегрироваться с существующими системами безопасности, такими как камеры видеонаблюдения или системы сигнализации, поэтому организации могут расширить свои возможности безопасности без необходимости замены всего оборудования.

Несмотря на эти преимущества, внедрение компьютерного зрения в системы безопасности также имеет определенные ограничения. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать:

• Чувствительность к окружающей среде: Факторы окружающей среды, такие как плохое освещение или погодные условия, могут повлиять на точность моделей компьютерного зрения.
  ‍
• Проблемы конфиденциальности: Непрерывное наблюдение вызывает опасения по поводу того, как хранятся данные, кто имеет к ним доступ и как соблюдаются законы о конфиденциальности.
  ‍
• Ложноположительные результаты: Хотя компьютерное зрение уменьшает количество ложноположительных результатов, ошибки обнаружения все еще могут возникать, приводя к ненужным предупреждениям.

Основные выводы

Системы охранной сигнализации становятся умнее с помощью компьютерного зрения. Системы на базе Ultralytics YOLO11 делают большой шаг вперед к обнаружению угроз в реальном времени. В отличие от традиционных систем безопасности, которые реагируют на движение, YOLO11 помогает камерам понимать движение, точно отслеживать его и быстро оповещать группы безопасности. По мере развития этих моделей мы можем ожидать еще более точного обнаружения, меньшего количества ложных тревог и улучшенной интеграции с умными городами и периферийными устройствами.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучите страницы с нашими решениями, чтобы узнать больше о применении ИИ в сельском хозяйстве и компьютерного зрения в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!