Get best of the week

مجمع الكشف عن التدخين بالصور أو الفيديو بناء على Intel NUC

انتل NUC8i5BEK

في هذا المنشور ، سنتحدث عن كيفية حل مشكلة تحديد حقيقة التدخين من خلال تحليلات فيديو الأشياء على Intel NUC. عند الإدخال ، يتم قطع تدفقات الفيديو من كاميرات المراقبة التي تم فك تشفيرها إلى إطارات على الكمبيوتر ، ثم يتم إعطاء كل إطار (مع مراعاة مقسم معدل الإطارات) إلى شبكة عصبية تكتشف وجود حقيقة التدخين وتعيد احتمالية وقوع حدث.

الآن دعونا نفكر بمزيد من التفصيل في المشاكل ، والاختلافات الرئيسية عن الحلول الموجودة في السوق ، بالإضافة إلى المؤشرات التي تم الحصول عليها للسرعة وعدد الخيوط.

قضايا عامة


في روسيا ، في 1 يونيو 2014 ، دخلت المعايير الجديدة لقانون مكافحة التبغ حيز التنفيذ. ينظم قانون مكافحة التبغ العلاقات الناشئة في مجال حماية صحة المواطنين من آثار دخان التبغ المحيط وعواقب استهلاك التبغ: يحظر التدخين على القطارات لمسافات طويلة وعلى منصات الركاب وفي النزل والفنادق وأماكن البيع بالتجزئة والأسواق والمقاهي والحانات والمطاعم .

من أجل مكافحة التدخين ، أدخلت العديد من الدول قانونًا يحظر التدخين في الأماكن العامة. في جميع المكاتب والمسارح ، تم التخلص من "غرف التدخين" ، وأزيلت غرف التدخين في مؤسسات تقديم الطعام.

يتضمن تطبيق الحظر الموصوف أعلاه مراقبة الامتثال للقواعد واللوائح المعمول بها. حتى الآن ، يتم استخدام مجموعة متنوعة من أجهزة استشعار الغبار ومحللات الغاز (مثل ثاني أكسيد الكربون) لهذا الغرض. المبدأ العام لتشغيل هذه الأجهزة هو كما يلي:

المبدأ العام لتشغيل مختلف أجهزة استشعار جمع الغبار ومحللات الغاز

يكتشف المستشعر التغيرات في البيئة ، ويقوم المتحكم الدقيق بالتحكم بإنشاء حدث تفاعل وفقًا لخوارزمية محددة مسبقًا.

يمكن أن يكون البديل عن أجهزة استشعار جمع الغبار ومحللات الغاز تحليلات الفيديو باستخدام الشبكات العصبية ، حيث يكون الإدخال عبارة عن صورة أو دفق فيديو من كاميرا مراقبة ، ويكون الناتج هو احتمال وجود التبغ أو المركبات الأخرى في الإطار أو مجموعة الإطارات.

مخطط كتلة عام لمجمع برمجيات الأجهزة


هناك العديد من الخيارات لتنفيذ المجمع:

  1. نظام منفصل بتصميم مدمج للتثبيت في الموقع
  2. نظام مركزي مع إرسال البيانات ومعالجتها في مركز البيانات مع القدرة على استخدام أنظمة المراقبة بالفيديو الحالية
  3. خيار مختلط ، عندما تتم معالجة جزء من البيانات في المنطقة المجاورة مباشرة لمصدر البيانات ، ويتم معالجة جزء في مركز البيانات مع تخزين مركزي لنتائج كلا النظامين

دعونا ننظر فيها بمزيد من التفصيل:

مخطط كتلة عام لمجمع برمجيات الأجهزة للكشف عن التدخين

تكوين المجمع عند استخدامه في المنطقة المجاورة مباشرة لمصدر البيانات:

  • كاميرا IP / كاميرا مع اتصال مباشر أو مجموعة من الكاميرات (تستخدم كمصدر بيانات).
  • التبديل (عند توصيل أكثر من مصدر بيانات واحد).
  • الجهاز التنفيذي ، آلة حاسبة إنتل NUC8i5BEK.

مع انخفاض تكلفة الأجهزة والبرمجيات المعقدة ، يتم حل الكثير من المهام الأمنية الهامة والكبيرة ، مثل:

  • مراقبة الامتثال لقواعد السلامة من الحرائق بدقة عالية وتسجيل صور لحقيقة الجريمة (بما في ذلك البيانات المتعلقة بوقت الجريمة وتاريخها ومكانها)
  • تحديد وقائع الجرائم في الصناعات والشركات الخطرة التي ترتبط أنشطتها باستخدام المواد القابلة للاشتعال والوقود ومواد التشحيم
  • مراقبة الامتثال للنظام الداخلي في المرافق الحساسة

حالة الاستخدام الصالحة هي بنية الخادم ، حيث يتم نقل البيانات من الكاميرات إلى مركز البيانات لمزيد من المعالجة:

بنية الخادم ، حيث يتم نقل البيانات من الكاميرات إلى مركز البيانات لمزيد من المعالجة

عند توسيع النطاق واستخدام هذا المخطط ، كجهاز للاستدلال المركزي ، يُفترض استخدام نفس Intel NUC8i5BEK ، ولكن في عامل شكل مختلف (الخادم 1U) :

خادم لتنفيذ الشبكات العصبية على أساس 8 Intel NUC8i5BEK

وصف مبدأ الكشف عن حقيقة التدخين


للكشف عن حقيقة التدخين في الصورة (إطارات دفق الفيديو الوارد) ، يتم استخدام طوبولوجيا الشبكة العصبية SSD Mobilenet v2 من Open Model Zoo. تم تدريب الشبكة مسبقًا على مجموعة بيانات COCO وتم تدريبها بشكل أكبر على Tensorflow. بعد ذلك ، يتم تحويل النموذج من خلال Intel OpenVINO لمزيد من التشغيل على وحدة المعالجة المركزية / وحدة معالجة الرسومات من أجل تحسين تكلفة FPS. أداء النموذج بعد التحويل:



الإجمالي على Intel NUC8i5BEK واحد بقيمة مقسم إطار 5 (25 FPS / 5 = 5 FPS عند الإدخال) ، يمكن معالجة ما يصل إلى 40 دفقًا دون مراعاة تكلفة فك التشفير. عند استخدام فك ترميز أجهزة VAAPI وأحدث برامج تشغيل وسائط الوسائط من Intel ، ستكون تكاليف فك التشفير في حدها الأدنى.

تتمثل إحدى مزايا إطار عمل Intel OpenVINO في القدرة على نقل الشبكات بين الأجهزة المختلفة ، على سبيل المثال ، يمكن تشغيل نفس الطراز بأقل تعديل على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات و FPGA و VPU والأجهزة الأخرى.

من أجل التجربة ، تم إطلاق نموذج للكشف عن حقيقة التدخين على Intel Neural Compute Stick 2 استنادًا إلى Myriad X. النتائج:



إطلاق اكتشاف التدخين على Intel Neural Compute Stick 2 استنادًا إلى Myriad X

استنادًا إلى أجهزة الكمبيوتر الصناعية مع لوحات من AAEON أو الشركات المصنعة الأخرى مع رقائق MyriadX المدمجة ، يمكنك الحصول على حلول صناعية بالفعل واستخدامها.



لإثبات عمل شبكة عصبية ، تم تنفيذ برنامج Telegram bot - https://t.me/smokers_recognition_bot . المدخل هو الصورة ، والنتيجة هي احتمال حقيقة التدخين عليها. نحن نحاول ، نشاهد ، نجرب ...

يتم تنفيذ التداخل على وحدة معالجة الرسومات Intel NUC8i5BEK.



فوائد الحل


يمكن ملاحظة المزايا التالية:

  • توفر معالجة البيانات من مصادر متعددة في مكان واحد
  • إمكانية اكتشاف حقيقة التدخين على مسافة محدودة فقط من خلال البعد البؤري للكاميرا ، مصدر البيانات ، على سبيل المثال ، 5 أو 50 أو 100 م (لا يمكن الحصول على هذه المؤشرات باستخدام أجهزة استشعار و / أو أجهزة كلاسيكية)
  • إمكانية اكتشاف التدخين ليس فقط السجائر الكلاسيكية ، ولكن أيضًا الأجهزة الأخرى (على سبيل المثال ، vapes أو مخاليط التدخين)
  • القدرة على حفظ حقيقة الجريمة (البيانات الوصفية للحدث والحدث ، مثل التاريخ والوقت والموقع) عند التدخين في الأماكن الخاطئة
  • امكانية اعادة تجهيز الغرف القائمة بوظيفة الكشف عن حقيقة التدخين وردود الفعل تجاه هذا الحدث
  • توفر التكامل مع أنظمة المراقبة الحالية وأنظمة المراقبة بالفيديو ، على سبيل المثال ، Zabbix ، Telegraf ، Hikvision NVR ، إلخ.

مجالات التطبيق


فكر في بعض الأشياء والمشكلات المتعلقة بتطبيق مجمع برامج الأجهزة الموصوف للكشف عن التدخين في دفق الفيديو:

  • ممرات المراكز التجارية والمباني والمنشآت الأخرى والسلالم
  • المدارس ورياض الأطفال (بسبب عدم كفاءة كاشفات الدخان والحلول الأخرى الموجودة في المساحات المفتوحة وفي المناطق المنفوخة)
  • محطة وقود (بسبب عدم كفاءة أجهزة استشعار الدخان والحلول الأخرى الموجودة في الفضاء المفتوح وفي مناطق النفخ)
  • مترو (بسبب المساحة الكبيرة ، وارتفاعات السقف والقدرة على توصيل كاميرات متعددة في نظام واحد)
  • (- , )
  • , (- , , )
  • ( )
  • , ( )
  • ( )

,



More articles:


All Articles