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Raucherkennungskomplex per Foto oder Video basierend auf Intel NUC

Intel NUC8i5BEK

In diesem Beitrag werden wir darüber sprechen, wie wir das Problem der Ermittlung der Tatsache des Rauchens durch Objektvideoanalyse auf Intel NUC gelöst haben. Am Eingang werden Videostreams von Überwachungskameras, die decodiert werden, auf dem Computer in Frames geschnitten, und dann wird jeder Frame (unter Berücksichtigung des Frameratenteilers) einem neuronalen Netzwerk übergeben, das das Vorhandensein einer Tatsache des Rauchens erkennt und die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zurückgibt.

Lassen Sie uns nun die Probleme, die Hauptunterschiede zu den auf dem Markt vorhandenen Lösungen sowie die erhaltenen Indikatoren für Geschwindigkeit und Anzahl der Threads genauer betrachten.

Allgemeine Fragen


In Russland sind am 1. Juni 2014 neue Normen des Anti-Tabak-Gesetzes in Kraft getreten. Das Tabakgesetz regelt die Beziehungen im Bereich des Schutzes der Gesundheit der Bürger vor den Auswirkungen des Tabakrauchs in der Umgebung und den Folgen des Tabakkonsums: Das Rauchen ist in Fernzügen, auf Fahrgastplattformen, in Wohnheimen und Hotels, in Einzelhandelsgeschäften, auf Märkten, in Cafés, Bars und Restaurants verboten .

Um das Rauchen zu bekämpfen, haben viele Staaten ein Gesetz eingeführt, das das Rauchen an öffentlichen Orten verbietet. In allen Büros und Theatern wurden „Raucherzimmer“ beseitigt und Raucherzimmer in Catering-Einrichtungen entfernt.

Die Einführung der oben beschriebenen Verbote impliziert die Überwachung der Einhaltung der festgelegten Regeln und Vorschriften. Bisher werden zu diesem Zweck verschiedene Staubsensoren und Gasanalysatoren (z. B. CO2) verwendet. Das allgemeine Funktionsprinzip dieser Geräte lautet wie folgt:

Das allgemeine Funktionsprinzip verschiedener Staubsammelsensoren und Gasanalysatoren

Der Sensor erkennt Änderungen in der Umgebung und der Steuerungsmikrocontroller erzeugt ein Reaktionsereignis gemäß einem vorbestimmten Algorithmus.

Eine Alternative zu Staubsammelsensoren und Gasanalysatoren kann die Objektvideoanalyse unter Verwendung neuronaler Netze sein, wobei die Eingabe ein Foto- oder Videostream von einer Überwachungskamera ist und die Ausgabe die Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins von Tabak oder anderen Verbindungen in dem Rahmen oder Satz von Rahmen ist.

Allgemeines Blockschaltbild eines Hardware-Software-Komplexes


Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Komplex zu implementieren:

  1. Separates System in kompakter Bauweise für die Installation vor Ort
  2. Zentrales System mit Datenübertragung und -verarbeitung im Rechenzentrum mit der Möglichkeit, vorhandene Videoüberwachungssysteme zu verwenden
  3. Eine hybride Option, wenn ein Teil der Daten in unmittelbarer Nähe der Datenquelle und ein Teil im Rechenzentrum mit zentraler Speicherung der Ergebnisse beider Systeme verarbeitet wird

Betrachten wir sie genauer:

Allgemeines Blockschaltbild eines Hardware-Software-Komplexes zur Raucherkennung

Zusammensetzung des Komplexes bei Verwendung in unmittelbarer Nähe der Datenquelle:

  • IP-Kamera / Kamera mit direktem Anschluss oder eine Reihe von Kameras (als Datenquelle verwendet).
  • Switch (beim Anschließen mehrerer Datenquellen).
  • Executive-Gerät, Intel NUC8i5BEK-Rechner.

Mit den geringen Kosten des Hardware- und Softwarekomplexes werden viele wichtige Sicherheitsaufgaben gelöst, wie z.

  • Überwachung der Einhaltung der Brandschutzvorschriften mit hoher Genauigkeit und Fotoaufzeichnung der Tat (einschließlich Angaben zu Uhrzeit, Datum und Ort der Straftat)
  • Ermittlung von Tatsachen über Straftaten in gefährlichen Industrien und Unternehmen, deren Tätigkeiten mit der Verwendung von brennbaren Stoffen sowie Brennstoffen und Schmiermitteln verbunden sind
  • Überwachung der Einhaltung der internen Vorschriften in sensiblen Einrichtungen

Ein gültiger Anwendungsfall ist eine Serverarchitektur, bei der Daten von Kameras zur weiteren Verarbeitung an das Rechenzentrum übertragen werden:

Serverarchitektur, bei der Daten von Kameras zur weiteren Verarbeitung an das Rechenzentrum übertragen werden

Bei der Skalierung und Verwendung dieses Schemas als Gerät für zentralisierte Inferenz wird davon ausgegangen, dass derselbe Intel NUC8i5BEK verwendet wird, jedoch in einem anderen Formfaktor (Server 1U). ::

Server zur Ausführung neuronaler Netze basierend auf 8 Intel NUC8i5BEK

Beschreibung des Prinzips der Erkennung der Tatsache des Rauchens


Um die Tatsache des Rauchens auf dem Foto (Frames des eingehenden Videostreams) zu erkennen, wird die neuronale Netzwerktopologie SSD Mobilenet v2 aus dem Open Model Zoo verwendet. Das Netzwerk ist im COCO-Datensatz vorab geschult und im Tensorflow weiter geschult. Als nächstes wird das Modell über Intel OpenVINO für den weiteren Betrieb auf der CPU / GPU konvertiert, um die Kosten für FPS zu optimieren.



Modellleistung nach Konvertierung: Insgesamt können auf einem einzelnen Intel NUC8i5BEK mit einem Frame-Divider-Wert von 5 (25 FPS / 5 = 5 FPS am Eingang) bis zu 40 Streams verarbeitet werden, ohne die Kosten für die Decodierung zu berücksichtigen. Bei Verwendung der VAAPI-Hardware-Dekodierung und des neuesten Intel-Media-Treibers sind die Dekodierungskosten minimal.

Einer der Vorteile des Intel OpenVINO-Frameworks ist die Möglichkeit, Netzwerke zwischen verschiedenen Geräten zu übertragen. Beispielsweise kann dasselbe Modell mit minimalen Änderungen auf CPU, GPU, FPGA, VPU und anderen Geräten ausgeführt werden.

Für das Experiment wurde auf dem Intel Neural Compute Stick 2 basierend auf Myriad X ein Modell zur Erkennung des Rauchens auf den



Raucherkennung auf Intel Neural Compute Stick 2 basierend auf Myriad X gestartet

Markt gebracht. Ergebnisse: Basierend auf Industrie-PCs mit Motherboards von AAEON oder anderen Herstellern mit integrierten MyriadX-Chips können Sie bereits Industrielösungen erhalten und verwenden.



Um den Betrieb eines neuronalen Netzwerks zu demonstrieren, wurde der Telegramm-Bot implementiert - https://t.me/smokers_recognition_bot . Die Eingabe ist das Bild, und die Ausgabe ist die Wahrscheinlichkeit, dass darauf geraucht wird. Wir versuchen, beobachten, experimentieren ...

Die Störung wird auf der Intel NUC8i5BEK GPU ausgeführt.



Lösungsvorteile


Folgende Vorteile können festgestellt werden:

  • Verfügbarkeit der Verarbeitung von Daten aus mehreren Quellen an einem Ort
  • Möglichkeit, die Tatsache des Rauchens in einer Entfernung zu erkennen, die nur durch die Brennweite der Kamera, der Datenquelle, beispielsweise 5, 50 oder 100 m, begrenzt ist (solche Anzeigen können mit klassischen Sensoren und / oder Geräten nicht erhalten werden).
  • Möglichkeit, das Rauchen nicht nur klassischer Zigaretten, sondern auch anderer Geräte (z. B. Vapes oder Rauchmischungen) zu erkennen
  • Die Möglichkeit, die Tatsache der Straftat (Foto- und Ereignismetadaten wie Datum, Uhrzeit, Ort) zu speichern, wenn an den falschen Orten geraucht wird
  • Möglichkeit der Nachrüstung bestehender Kammern mit der Funktion, das Rauchen und die Reaktionen auf dieses Ereignis festzustellen
  • Verfügbarkeit der Integration in vorhandene Überwachungssysteme und Videoüberwachungssysteme, z. B. Zabbix, Telegraf, Hikvision NVR usw.

Anwendungsbereiche


Betrachten Sie einige Objekte und Probleme für die Anwendung des beschriebenen Hardware-Software-Komplexes zur Raucherkennung im Videostream:

  • Korridore von Geschäftszentren und anderen Gebäuden und Strukturen, Treppenhäuser
  • Schulen und Kindergärten (aufgrund der Ineffizienz von Rauchmeldern und anderen vorhandenen Lösungen im offenen Raum und in Blaszonen)
  • Tankstelle (aufgrund der Ineffizienz von Rauchsensoren und anderen vorhandenen Lösungen im offenen Raum und in den Blaszonen)
  • Metro (aufgrund der großen Fläche, der Deckenhöhe und der Möglichkeit, mehrere Kameras in einem einzigen System zu verbinden)
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