Get best of the week

Kompleks Deteksi Merokok melalui foto atau video berdasarkan Intel NUC

Intel NUC8i5BEK

Dalam posting ini, kita akan berbicara tentang bagaimana kita memecahkan masalah menentukan fakta merokok melalui analitik video objek pada Intel NUC. Pada input, stream video dari kamera pengintai yang diterjemahkan ke dalam bingkai di komputer, dan kemudian setiap frame (dengan mempertimbangkan pembagi frame rate) diberikan ke jaringan saraf yang mendeteksi keberadaan fakta merokok dan mengembalikan kemungkinan suatu peristiwa.

Sekarang mari kita pertimbangkan secara lebih rinci masalah, perbedaan utama dari solusi yang ada di pasar, serta indikator yang diperoleh untuk kecepatan dan jumlah utas.

Masalah umum


Di Rusia, pada 1 Juni 2014, norma-norma baru UU Anti-Tembakau mulai berlaku. Undang-undang melawan tembakau mengatur hubungan yang timbul di bidang melindungi kesehatan warga dari efek asap tembakau di sekitarnya dan konsekuensi dari konsumsi tembakau: merokok dilarang di kereta jarak jauh, di platform penumpang, di hostel dan hotel, tempat ritel, pasar, kafe, bar, restoran .

Untuk memerangi merokok, banyak negara telah memperkenalkan undang-undang yang melarang merokok di tempat umum. Di semua kantor dan teater, "kamar merokok" dihilangkan, dan kamar merokok dihapus di perusahaan katering.

Pengenalan larangan yang dijelaskan di atas menyiratkan kepatuhan pemantauan dengan aturan dan peraturan yang ditetapkan. Sampai saat ini, berbagai sensor debu dan penganalisa gas (mis. CO2) digunakan untuk tujuan ini. Prinsip umum pengoperasian perangkat ini adalah sebagai berikut:

Prinsip umum pengoperasian berbagai sensor pengumpul debu dan penganalisis gas

Sensor mendeteksi perubahan di lingkungan, dan mikrokontroler kontrol menciptakan peristiwa reaksi sesuai dengan algoritma yang telah ditentukan.

Alternatif untuk sensor pengumpul debu dan penganalisis gas dapat berupa analisis video objek menggunakan jaringan saraf, di mana inputnya berupa foto atau video stream dari kamera pengintai, dan outputnya adalah probabilitas keberadaan tembakau atau senyawa lain dalam bingkai atau set bingkai.

Diagram blok umum kompleks perangkat keras-perangkat lunak


Ada beberapa opsi untuk mengimplementasikan kompleks:

  1. Sistem terpisah dalam desain yang ringkas untuk pemasangan di lokasi
  2. Sistem terpusat dengan transmisi dan pemrosesan data di pusat data dengan kemampuan untuk menggunakan sistem pengawasan video yang ada
  3. Opsi hibrid, ketika bagian dari data diproses di sekitar sumber data, dan sebagian diproses di pusat data dengan penyimpanan terpusat dari hasil kedua sistem

Mari kita pertimbangkan mereka secara lebih rinci:

Diagram blok umum kompleks perangkat keras-lunak untuk deteksi merokok

Komposisi kompleks ketika digunakan di sekitar sumber data:

  • Kamera IP / kamera dengan koneksi langsung atau seperangkat kamera (digunakan sebagai sumber data).
  • Switch (saat menghubungkan lebih dari satu sumber data).
  • Perangkat eksekutif, kalkulator Intel NUC8i5BEK.

Dengan biaya rendah dari perangkat keras dan perangkat lunak yang kompleks, banyak tugas keamanan yang signifikan dan signifikan diselesaikan, seperti:

  • Memantau kepatuhan terhadap peraturan keselamatan kebakaran dengan akurasi tinggi dan dengan rekaman foto fakta pelanggaran (termasuk data waktu, tanggal, tempat pelanggaran)
  • Identifikasi fakta pelanggaran di industri dan perusahaan berbahaya yang kegiatannya terkait dengan penggunaan bahan bakar dan pelumas yang mudah terbakar dan
  • Memantau kepatuhan dengan rezim internal di fasilitas sensitif

Kasus penggunaan yang valid adalah arsitektur server, di mana data dari kamera dikirim ke pusat data untuk diproses lebih lanjut:

Arsitektur server, di mana data dari kamera dikirim ke pusat data untuk diproses lebih lanjut

Ketika penskalaan dan menggunakan skema ini, sebagai perangkat untuk inferensi terpusat, diasumsikan menggunakan Intel NUC8i5BEK yang sama, tetapi dalam faktor bentuk yang berbeda (server 1U) :

Server untuk menjalankan jaringan saraf berbasis 8 Intel NUC8i5BEK

Deskripsi prinsip deteksi fakta merokok


Untuk mendeteksi fakta merokok di foto (bingkai aliran video yang masuk), topologi jaringan saraf SSD Mobilenet v2 dari Open Model Zoo digunakan. Jaringan ini sudah dilatih sebelumnya tentang dataset COCO dan selanjutnya dilatih tentang Tensorflow. Selanjutnya, model dikonversi melalui Intel OpenVINO untuk operasi lebih lanjut pada CPU / GPU untuk mengoptimalkan biaya FPS. Kinerja model setelah konversi:



Total pada Intel NUC8i5BEK tunggal dengan nilai pembagi bingkai 5 (25 FPS / 5 = 5 FPS pada input), hingga 40 stream dapat diproses tanpa memperhitungkan biaya pengodean. Saat menggunakan decoding perangkat keras VAAPI dan driver intel-media terbaru, biaya decoding akan minimal.

Salah satu keuntungan dari kerangka kerja Intel OpenVINO adalah kemampuan untuk mentransfer jaringan antara perangkat yang berbeda, misalnya, model yang sama dengan modifikasi minimal dapat dijalankan pada CPU, GPU, FPGA, VPU dan perangkat lainnya.

Demi percobaan, model untuk mendeteksi fakta merokok diluncurkan pada Intel Neural Compute Stick 2 berdasarkan Myriad X. Hasil:



Deteksi Merokok Diluncurkan pada Intel Neural Compute Stick 2 Berdasarkan Myriad X

Berdasarkan pada PC industri dengan motherboard dari AAEON atau produsen lain dengan chip MyriadX terintegrasi, Anda sudah dapat memperoleh dan menggunakan solusi industri.



Untuk menunjukkan operasi jaringan saraf, bot Telegram diimplementasikan - https://t.me/smokers_recognition_bot . Input adalah gambar, dan hasilnya adalah probabilitas fakta merokok di atasnya. Kami mencoba, menonton, bereksperimen ...

Gangguan dilakukan pada Intel NUC8i5BEK GPU.



Manfaat Solusi


Keuntungan-keuntungan berikut dapat dicatat:

  • Ketersediaan pemrosesan data dari berbagai sumber di satu tempat
  • Kemungkinan mendeteksi fakta merokok pada jarak yang hanya dibatasi oleh panjang fokus kamera, sumber data, misalnya, 5, 50 atau 100 m (indikator tersebut tidak dapat diperoleh dengan sensor dan / atau perangkat klasik)
  • Kemungkinan mendeteksi merokok tidak hanya rokok klasik, tetapi juga perangkat lain (misalnya, vape atau campuran merokok)
  • Kemampuan untuk menyimpan fakta pelanggaran (foto dan peristiwa metadata, seperti tanggal, waktu, lokasi) ketika merokok di tempat yang salah
  • Kemungkinan perkuatan kamar yang ada dengan fungsi mendeteksi fakta merokok dan reaksi terhadap peristiwa ini
  • Ketersediaan integrasi dengan sistem pemantauan dan sistem pengawasan video yang ada, misalnya, Zabbix, Telegraf, Hikvision NVR, dll.

Area Aplikasi


Pertimbangkan beberapa objek dan masalah untuk penerapan kompleks perangkat keras-lunak yang dijelaskan untuk deteksi merokok dalam aliran video:

  • Koridor pusat bisnis dan bangunan serta struktur lainnya, tangga
  • Sekolah dan taman kanak-kanak (karena ketidakefisienan pendeteksi asap dan solusi lain yang ada di ruang terbuka dan di daerah yang tertiup angin)
  • SPBU (karena inefisiensi sensor asap dan solusi lain yang ada di ruang terbuka dan di zona tiupan)
  • Metro (karena area yang luas, ketinggian langit-langit, dan kemampuan untuk menghubungkan beberapa kamera ke dalam satu sistem)
  • (- , )
  • , (- , , )
  • ( )
  • , ( )
  • ( )

,



More articles:


All Articles