защита

2 СЛАЙД.

Ни для кого ни секрет, что вопросы безопасности в нашем, быстро развивающемся обществе, становятся всё более актуальными. Ключевым инструментом для обеспечения безопасности является видеонаблюдение.

В современные автоматизированные системы видеонаблюдения активно начали внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяет с более высокой эффективностью обнаруживать возможные угрозы, тем самым повышая безопасность.

3 СЛАЙД

Наиболее эффективными инструментами для распознавания образов являются системы, построенные на обученных нейронных сетях.

В процессе распознавания изображений одним из важнейших этапов является предварительная обработка изображения, так как от неё зависит качество данных, поступающих в нейронную сеть. Это сложный процесс, состоящий из большого количества шагов.

В процессе распознавания изображений одним из важнейших этапов является предварительная обработка изображения, так как от неё зависит качество данных, поступающих в нейронную сеть. Это сложный процесс, состоящий из большого количества шагов.

В среде MATLAB есть метод для такой обработки изображений - «rgb2gray».

4 СЛАЙД

Искусственные нейронные сети могут успешно анализировать видеопоток, в частности при помощи многослойных персептронов.

Они состоят из трёх слоёв: входного, скрытых и выходного. При этом количество скрытых слоёв ничем не ограничено.

• R-CNN. Она сочетает в себе метод выборочного поиска для обнаружения предложений регионов и глубокое обучение для обнаружения объекта в этих регионах.

Минусы:

1) Долгое обучение.

2) Относительно медленная работа – при работе в реальном времени скорость обработки видеопотока низка по сравнению с другими моделями из-за последовательной обработки данных.

3) Несовершенный и необучаемый алгоритм выборочного поиска.

- You Only Look Once (YOLO). Модель с помощью одной сети предсказывает ограничивающие рамки и вероятности классов. Её простота позволяет делать точные прогнозы в реальном времени.

Минусы:

1) Проблемы с идентификацией ближайших предметов.

- Single-Shot Detector (SSD). Применяются свёрточные слои с разными размерами фильтров для одновременного прогнозирования ограничительных рамок и классов.

Минусы:

1) Снижение точности при идентификации мелких вещей.

2) Значительное снижение скорости с ростом модели.

На данный момент наилучшей моделью для идентификации объектов признана YOLO v.7.

5, 6 СЛАЙД

В классических системах видеонаблюдения основная задача по выявлению угроз ложится на человека. Это далеко не всегда эффективно, так как люди не защищены от “человеческого фактора” – из-за усталости и недостатка внимания оператор может пропустить потенциальную угрозу.

Системы видеонаблюдения, использующие ИИ значительно снижают влияние “человеческого фактора” на распознавание угроз и обеспечивают более точное распознавание. Видеозаписи с внезапным скоплением людей, подозрительными движениями, оставленными без присмотра вещами или проникновением на запрещенные территории нейросеть сможет быстро обнаружить и принять необходимые меры.

7 СЛАЙД

Одно из ключевых преимуществ автоматизации систем видеонаблюдения – возможность значительно ускорить реакцию на потенциальные угрозы. Они позволяют находить отклонения от нормальных ситуаций в реальном времени без необходимости постоянного мониторинга со стороны оператора.

8 СЛАЙД

Интеграция со СКУД

Интеграция с пожарными системами

1) Фокусировка на зоне опасности для оператора

2) Видеоидентификация, если не сработал датчик.

3) Контроль эвакуации.

Облачные технологии

Облачное видеонаблюдение – это система автоматизированного видеонаблюдения, позволяющая удалённо через Интернет просматривать видеопоток с камер, а также взаимодействовать с другими системами охраны.

9 СЛАЙД

Технические ограничения:

1) Большой объём данных

2) Точность идентификации

3) Кибератаки

Этические вызовы:

1) Конфиденциальность

2) Юридическое регулироввание

10 СЛАЙД

Будущее:

1) Повышение роли компьютерного зрения

2) Интеграция с другими системами

3) Усиление конфиденциальности

4) Разработка специализированных систем для различных отраслей

5) Квантовые технологии

6) Дополненная реальность

11,12 СЛАЙД

Заключение, преимущества:

1) Снижение человеческого фактора

2) Скорость

3) Эффективность

4) Интеграции