我司AIBOX发布韩文版
日期:2024/11/18 18:04:58 / 阅读: / 来源:本站
我司发布韩文版 AIBOX,韩文版 AI视频分析系统
AI 영상 분석 인식 시스템
키워드: AI 영상 행동 인식 분석 시스템, AI 시각 분석 시스템, AI 이미지 인식 분석 시스템, AI 인식 시스템, AI 행동 분석 시스템
一.개요
AIBOX 알고리즘 시스템은 우리 회사의 AI-MIS 분석 식별 알고리즘 미들웨어를 핵심으로 하는 기술 프레임워크 하에 에지 컴퓨팅 단말기, x86 서버, 국산 신창 서버를 지지하며 고객 수요 실현을 목표로 고객 빅 데이터 플랫폼 AI에 능력을 부여한다. 정밀도가 높고 업무 적합 능력이 강한 AI 알고리즘 미들웨어 시스템을 지속적으로 연구개발하여 사회 치안 관리, 안전 생산 보장에 강력한 기술 수단을 제공한다.
二.시스템 아키텍처
2.1 시스템 네트워크 토폴로지
2.1.1 LAN 모드의 일반적인 응용 프로그램
이 모드는 LAN 환경에서의 전형적인 응용으로, 모든 설비는 모두 같은 LAN에 연결되어 있으며, AI 시스템 서버는 각 브랜드의 웹 카메라와 하드 디스크 비디오 레코더에 연결할 수 있고, 일부 경보 설비와 센서를 연결할 수도 있다.
클라이언트 관리 컴퓨터는 마스터 서버에 로그인하여 클라이언트 소프트웨어 사용자 인터페이스에서 시스템을 통합적으로 관리한다.
한 대의 마스터 AI 서버는 여러 대의 슬레이브 AI 서버에 접속할 수 있도록 지원하며, 스택 접속 관리를 실현하여 시스템 용량 확장을 용이하게 한다.
LAN 애플리케이션 그림
2.1.2 다부문 로컬 AI 시스템 인터넷 중앙 관리
비고: 이 모드는 각지에 분산된 여러 개의 지부 AI 시스템으로, 경보 이벤트를 클라우드 플랫폼에 통일적으로 업로드하고, IE 클라이언트를 통해 클라우드 서버에 접속하여 액세스하며, 로컬 AI 시스템 구조는 LAN 모드로 로컬 AI 서버를 클라우드 관리 서버 주소 정보로 설정하면 네트워킹을 완료할 수 있다. 본 모드의 특징: 2단계 선반 색상, 로컬 국부 단위 시스템(로컬 연산), 중심 시스템 통일 모든 지부의 로컬 시스템의 경보 접수 기록
인터넷 에지 분석 + 클라우드 중앙 관리 애플리케이션 그림
2.1.3 인터넷 백그라운드 분석 모드
비고: 각지에 분포된 비디오 소스를 국가 표준 GB28181 프로토콜을 통해 클라우드 스트리밍 서버에 업로드하고, rtsp, rtmp 등 스트리밍 프로토콜을 제공하여 백엔드 AI 서버에 분석 식별한다.
2.2 AI-MIS 알고리즘 미들웨어
2.2.1 AI-MIS 알고리즘 미들웨어 소개
AI-MIS는 인공지능 기계시각 딥러닝 기술의 하층구조를 채택하고 응용급 알고리즘을 결합하여 구성요소화 설계를 채택하여 알고리즘 유형을 편리하게 확장할 수 있으며 동시에 강력한 샘플처리능력, 샘플자동화생산라벨능력을 갖추어 새로운 알고리즘 구성요소를 고효율로 연구개발할 수 있다.
2.2.2 알고리즘 모듈
순번호 |
이름 |
비고 |
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1 |
객체 범주 인식 기능 |
사람, 넘어진 사람, 흡연, 안경, 배낭, 안전벨트, 반사복, 모자, 요리사 모자, 안전모, 휴대전화, 마스크, 핸드백, 노면 구덩이, 복면, 얼굴 앞면, 얼굴 측면, 손, 칼, 총, 막대, 자동차, 자전거, 오토바이, 승합차, 버스, 중형버스, 기차, 택시 표지, 굴착기, 덤프 트럭, 컨테이너 트럭, 차, 삼륜차, 휠체어, 불, 연기 기둥, 뱀, 차량 번호판, 쓰레기통, 쓰레기 더미, 음식 노점, 테이블, 의자, 우유 상자, 담배 상자, 종이 공, 양통, 거품 포장, 잠자는 사람, 자동차 뒤집기, 자전거 타는 사람, 자전거 타는 사람, 지게차, 돼지, 노면 돌로, 노면 균열, 도로의 균열을 보수하고 청소하는 도구를, |
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2 |
비빔선 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 선을 그고, 배치 객체의 범주를 지정하며, 시스템은 배치 객체가 선을 지나갈 때 캡처 이벤트를 트리거하는 것을 감지한다; 오브젝트가 선에 오래 머물러 있으면 N초마다 캡처 이벤트가 트리거되며, 사용자가 검색할 오브젝트 또는 여러 쌍의 범주를 지정합니다 이 알고리즘 규칙은 보통 어떤 대상의 지나가는 것을 감지하는데 응용되는데, 예를 들면 사람의 경계 넘음, 차량의 출입, 동물의 출입 등이다.
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3. |
AB 라인 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 두 줄의 선을 그고, 배치 대상의 범주를 지정하며, 시스템은 배치 대상이 A라인을 지나고 B라인을 지나면 캡처 이벤트를 촉발하는 것을 검측한다; 반대는 트리거되지 않는다 이 알고리즘 규칙은 보통 이동 방향이 요구하는 어떤 대상의 지나가는 것을 응용하는데, 예를 들면 사람이 경계를 넘거나, 차량의 출입, 동물의 출입, 역주행, 방향에 따라 주행하지 않는 것 등이다.
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4 |
객체 체류 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 직사각형 또는 다각형 배치 제어 영역을 그리고, 어떤 객체가 장시간 배치 제어 영역 내에 머물도록 설정(지정된 N초를 초과한 후), 캡처 이벤트를 발생시킨다 이 알고리즘 규칙은 보통 주계 경보, 차량 정차 위반, 인원 배회에 응용된다 |
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5 |
지역 침입 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 직사각형 또는 다각형 배치 제어 영역을 그리고, 어떤 객체가 배치 제어 영역 내를 지나도록 지정하여 추적하고 캡처 이벤트를 생성한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 주변 경보에 적용됩니다 |
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6 |
객체 제거 프로브 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 직사각형 또는 다각형 배치 제어 영역을 그리는데, 반드시 어떤 객체가 배치 제어 영역 내에 존재하도록 설정하고, 만약 설정된 시간 범위에서 해당 객체를 감지하지 않으면 캡처 이벤트가 발생한다 이 알고리즘 규칙은 보통 보안 이직 또는 경비병의 이직, 귀중품 간호에 적용된다 |
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7 |
AB 영역 탐지 입력 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 두 개의 영역을 그리고, 배치 대상의 범주를 지정하며, 시스템은 배치 대상이 A영역을 지나고 B영역을 지나면 캡처 이벤트를 트리거하는 것을 감지한다; 반대는 트리거되지 않는다 이 알고리즘 규칙은 보통 이동 방향이 요구하는 어떤 대상의 지나가는 것을 응용하는데, 예를 들면 사람이 경계를 넘거나, 차량이 규정을 위반하고 차로를 변경하거나, 방향에 따라 주행하지 않거나, 역주행 등이다. |
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8 |
군중 모여 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리며, 영역 내의 인원수가 N명을 초과할 때 군중이 모여 촬영하는 사건을 발생시키도록 설정한다 |
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9 |
차량 정체 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리며, 영역 내의 차량 수가 N을 초과할 때 차량 정체 캡처 이벤트가 발생하도록 설정한다 |
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10 |
지역 인파 통계 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 영역을 그리고, 영역에 들어가는 사람을 추적하며, 사람이 영역을 떠날 때 한 번의 캡처 수수 이벤트를 발생시킨다 이 알고리즘 규칙은 지역적 인원 통계에 적용됩니다
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11 |
누군가 넘어졌다 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리고, 영역에 들어가는 사람을 추적하며, 사람이 영역 내에서 넘어질 때 한 번의 캡처 이벤트를 발생시킨다 이 알고리즘 규칙은 보통 양로당, 지역 사회, 간호노인의 넘어짐 여부 경보에 적용된다. |
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12 |
대상 정지 탐지 "경문 잠자 보초" |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 영역을 그리고, 영역에 들어가는 사람을 추적하며, 사람이 정지 상태에 있을 때 한 번의 캡처 이벤트를 발생시킨다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 경찰/수비원이 잠을 자고 있는지 여부를 식별하는 행동에 적용된다 |
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13 |
불꽃놀이 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리며, 배치 제어 영역 내에 불꽃이나 연기주가 발생할 때 캡처 이벤트가 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 소방 안전 장소에 적용된다 |
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14 |
전화 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리고, 배치 통제 구역 내의 사람이 전화를 할 때 캡처 사건이 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 석유 화학공업에 적용되며, 전화를 할 때 무선 흐름이 화재를 촉발하는 것을 방지한다; 또한 일부 안전 생산 구역을 방지하여 직원이 전화로 인해 안전 사고를 초래하는 것을 방지한다
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15 |
안전모를 착용하지 않은 식별 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그려, 배치 제어 영역 내의 사람이 안전모를 쓰지 않았을 때 캡처 사건이 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 보통 공사장, 안전생산 작업장에 적용되어 직원이 안전모를 착용하는 것을 방지하여 안전사고를 유발하지 않도록 한다 |
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16 |
객체 빠른 이동 탐지 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리며, 배치 제어 영역 내의 사람이 빠르게 이동할 때 캡처 이벤트가 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 보통 감옥에 적용되며, 누군가가 빠르게 움직일 때 즉시 경보 |
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17 |
블랙리스트 안면인식 경보 |
본 알고리즘 규칙은 영상 내에 구역을 그리고, 배치 통제 구역 내의 인원이 블랙리스트 인원인지 여부를 식별하며, 만약 블랙리스트 인원이면 캡처 사건이 발생하고, 즉시 안전 인원에게 조기경보 통지 처리 등을 통지한다 본 알고리즘 규칙은 보통 단위나 지역사회에 적용되거나 공안이 통제하는데 적시에 블랙리스트 인원을 발견하여 직원이 적시에 처리하는데 편리하다 |
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18 |
구조화 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리고 구역에 진입하는 사람이 안전모를 착용하는지, 전기이륜차를 타는지, 자전거를 타는지, 모자를 착용하는지, 휴대폰을 소지하는지, 담배를 피우는지, 얼굴을 정면으로 착용하는지, 연령범위, 상의색상, 옷차림유형, 머리가 선명하고 얼굴이 선명한지, 마스크착용하는지, 안경착용하는지, 반사의복입는지, 아기를 안는지, 수레를 밀는지, 삼륜차 타는지 여부, 남녀(얼굴인식), 성별(얼굴인식), 캐리어 들는지 여부, 가방을 들는지 여부, 전화 통화 여부, 담배 피우는지 여부, 배낭 여부, 핸드백 여부, 안전벨트 착용여부, 허리 굽는지 여부, 쪼그리고 앉는지 여부, 누드여부, 군경여부 등 |
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19 |
출입 인파 수수 |
이 알고리즘 규칙은 비디오 내에 두 개의 선, 즉 A선과 B선을 그리는 것이다. 사람이 A선에서 다시 B선으로 이동할 때, 한 번의 인류 카운트 캡처 이벤트를 촉발한다. 보통 방향성을 가진 인류 카운트 통계 장소에 적용된다 |
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20 |
장갑 없는 인식 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그려, 배치 제어 영역 내의 사람이 장갑을 끼지 않았을 때 캡처 이벤트가 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 보통 장갑을 착용해야 하는 작업 장면에 적용되며, 직원이 장갑을 착용하지 않는 것을 방지하여 위생이나 기타 안전 사건에 영향을 주지 않도록 한다 |
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21 |
흡연 인식 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그리고, 배치 제어 구역 내의 사람이 담배를 피울 때 촬영 사건이 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 소방 안전 장소에 적용된다 |
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22 |
칼을 들고 있는 사람을 식별하다 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 구역을 그리고, 배치 통제 구역 내의 사람이 칼을 들고 있을 때 촬영 사건이 발생하는 것을 식별하고, 즉시 경보한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 캠퍼스 보안 모니터링에 적용된다 |
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23 |
마스크 미착용 인식 |
이 알고리즘 규칙은 영상 내에 영역을 그려서, 배치 통제 구역 내의 사람이 마스크를 착용하지 않았을 때 캡처 사건이 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 보통 주방이나 기타 마스크를 착용해야 하는 작업 장면에 응용되며, 직원이 마스크를 착용하지 않는 것을 방지하여 주방 위생이나 기타 안전 사건에 영향을 주지 않도록 한다 |
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24 |
요리사 모자를 착용하지 않은 식별 |
알고리즘 규칙은 비디오 내에 영역을 그리고, 배치 제어 영역 내의 사람이 요리사 모자를 쓰지 않았을 때 캡처 이벤트가 발생하는 것을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 주방 작업 장면에 적용되며, 직원이 주방 위생 환경에 영향을 주지 않도록 요리사 모자를 쓰지 않는 것을 방지한다 |
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25 |
외부인의 안면인식 |
알고리즘 규칙은 비디오 내에 영역을 그리고, 배치 제어 영역 내의 사람이 내부 사람이 아니라는 것을 식별할 때 캡처 이벤트를 발생시킨다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 단위나 지역사회에 적용되어 잡다한 사람들이 들어오는 것을 방지한다 |
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26 |
화이트리스트 얼굴 인식 |
알고리즘 규칙은 영상 내에 구역을 그리고, 배치 통제 구역 내의 인원이 내부 인원인지 여부를 식별하며, 만약 내부 인원이라면 출입구 통행 통행, 연동 문 열기, 출석 기록, 회의 출석 등을 식별한다 이 알고리즘 규칙은 일반적으로 단위나 지역사회에 적용되어 잡다한 사람들이 들어오는 것을 방지한다 |
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27 |
싸움행위 인식 |
이 알고리즘 규칙은 누군가가 싸우는 행위를 식별하고 즉시 경보하는 것을 지지한다 |
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28 |
반사용 옷을 입지 않은 식별 |
인원이 반사복을 입고 있는지, 또는 동행자 중 반사복을 입고 있는지 검사하다 |
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29 |
안전벨트를 착용하지 않은 인식 |
인원이 안전벨트를 착용하지 않았는지 검사 |
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30 |
석유석유화학 노동자의 작업복 식별 |
검측인원이 작업복을 입고 있는지 여부는 일반적으로 맞춤형 개발이 필요하는데, 왜냐하면 각 단위의 작업복이 다를 수 있기 때문이다 |
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31 |
헬멧을 쓰지 않고 자전거를 타다 |
자전거, 전기차, 삼륜차 타는 사람 헬멧을 착용하지 않은 사람 검출 지원 |
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32 |
손을 들어 도움을 요청하다 |
검사요원이 손을 들어 구조 신호를 보내는 것을 지원 |
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33 |
화물차 불법 유인 |
각종 화물차의 규정 위반 유인 또는 가정용 삼륜차 유인 촬영을 검측하는 지원 |
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34 |
자동차 번호판 인식 |
각종 자동차 번호판 인식 지원, 신에너지 자동차 번호판 인식 호환, 홍콩 번호판 인식 호환 |
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35 |
2륜 전기 자동차 번호판 인식 |
모든 종류의 자동 오토바이/자전거 백색 상표, 노란 상표, 파란 상표 번호판 인식 지원 |
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36 |
인원 제한 |
비디오 장면에서 지정된 인원보다 작거나 지정된 인원보다 큰 인원에 대한 경보 설정 지원 |
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37 |
주차 공간 통계 |
주차구역에 얼마나 많은 주차공간이 있는지, 이미 얼마나 많은 주차공간이 사용되었는지 통계 설정 지원 |
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38 |
자전거로 사람을 태우다 |
이륜오토바이, 전기오토바이 타는 유인 캡처 감지 지원, 자전거 타는 사건 자동 필터링 |
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39 |
보호복을 입지 않음 |
방역 전용 방호복 검측을 지지하고, 검측구역을 설정하며, 방호복을 입지 않은 것을 발견하면 촬영하여 경보한다 |
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40 |
교통사고-차량 충돌 |
도로상의 차량 충돌 사건 감지 지원, 캡처 경보 사건 발생 |
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41 |
교통사고-차량 전복 |
도로상의 차량 전복 사건 감지 지원, 캡처 경보 사건 발생 |
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42 |
교통사고-전동차 전복 |
도로에서 오토바이나 전기자전거 전복사건 감지 지원, 캡처 경보 사건 발생 |
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43 |
헬멧을 쓰지 않고 삼륜차를 타다 |
도로 삼륜차 타는 사람의 헬멧을 착용하지 않은 행위 검측을 지원하여 촬영 경보 사건을 발생시킨다 |
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44 |
구간 속도 측정 |
단일 비디오 장면 내에서 A 세그먼트와 B 세그먼트를 설정하고, 차량 또는 기타 객체의 A에서 B까지의 속도(m/s 또는 km/h)를 탐지하며, 과속 경보 설정을 지원한다 |
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45 |
전기차가 빨간 신호위반 |
전동 신호등 상태 식별, 신호등 상태에서 전동 이륜차의 신호위반 행위 식별 촬영, 전동차 번호판 식별 지원, 연동 녹화 증거 수집 |
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46 |
비디오 차단 |
비디오가 검게 표시되거나 차단되면 경보 발생 |
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47 |
쓰레기 분류 검사 |
시스템은 쓰레기 쌓기, 쓰레기 봉투, 상자, 병, 포장 상자, 포장 상자 등을 자동으로 식별합니다 |
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48 |
노면 병해 검사 |
시스템 지원 도로 표면의 각종 노면 병해 검사, 예를 들면, 노면 각종 균열, 구덩이 등 |
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49 |
탄광 컨베이어 벨트 검사 |
전송벨트의 석탄, 석탄 없음, 석탄 많음, 석탄 적음 상태, 벨트 간격띄우기 등 상태 식별 지원, 벨트의 앵커, 맥석, 판자, 직물 봉투 등 이물질 식별 |
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50 |
탄광 컨베이어 벨트 검사 |
전송벨트의 석탄, 석탄 없음, 석탄 많음, 석탄 적음 상태, 벨트 간격띄우기 등 상태 식별 지원, 벨트의 앵커, 맥석, 판자, 직물 봉투 등 이물질 식별 |
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51 |
대형차 교차로에서 우회전하여 멈추지 않고 캡처 |
교차로에서 우회전할 때 정차하지 않고 관찰하는 화물차의 행동을 자동으로 캡처하고 차량 번호를 인식 |
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52 |
휴대쓰레기 |
자동 인식 휴대용 쓰레기 행위를 인식하며, 일반적으로 쓰레기를 버리기 전에 음성 안내나 연동 스위치 쓰레기통 뚜껑에 사용된다 |
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53 |
솔레노이드 코일 테스트 (Midea Customized) |
생산 테스트 단계, 비정상적인 제품, 자격을 갖춘 제품 저장 상자에 넣을 수 없는 데 사용됩니다 |
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54 |
주유소 기름 하역 이상 탐지 |
실시간 분석 식별은 주유소 내 인원의 불량행위(예를 들면 흡연, 전화, 자연발화 등)와 기름을 내릴 때 작업자가 직장을 떠났는지, 정전기 클립 연결 여부, 소화기 배치 여부, 유도관 연결 여부 등 동작을 자동으로 식별하고, 이상 시 경보를 신고한다 |
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55 |
휴대폰을 가지고 놀다 |
출근시간, 직원의 휴대전화 노는 행위를 자동으로 인식 캡처 |
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56 |
하수공장 침하탱의 슬러퍼 팔 이동 정지 |
하수공장 침하지 슬래퍼 암 이동 중지 N초 후 경보 이벤트 발생 자동 인식 |
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57 |
탄광 컨베이어 벨트 시프트 |
전송 벨트가 N 초 이동한 후 경보 이벤트 발생 자동 인식 |
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58 |
탄광 컨베이어 벨트 유량 |
전송벨트에서 운반되는 석탄의 유량을 자동으로 식별하여 백분율 결과로 출력 |
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59 |
탄광 컨베이어 벨트 차단 |
전송벨트 막힌 자동 인식 후 경보 이벤트 발생 |
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60 |
구치소 감실인원 분류검사 "맞춤형" |
의류 유형별 실인원 분류 계수 검사 |
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61 |
쓰레기 불깨진 봉지 검사 |
쓰레기 분류 투입점, 음식물 혼합 투입 검사 |
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62 |
수직 교차 작업 경보 |
현장 지지대 상하층 수직 작업 검사 |
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63 |
탄광 종합채굴 철사슬 이상 "맞춤형" |
탄광 자동 채탄기 철사슬 이상 검사 |
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64 |
고속도로 주차 감지 |
고속도로 검측 차량 갑자기 정지 경보 캡처 |
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65 |
불방통로 차단 |
소방 일반 점유 검사 |
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66 |
쓰레기가 넘치다 |
쓰레기 분류 투하점, 쓰레기통 넘치기 검사 |
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67 |
고속도로 톨게이트 통로 보행자 안전 |
고속도로 요금시정소 보행자 안전 검측 연동, 통행 시 낙하막대를 잠그고, 사람이 지나면 잠금을 해제한다 |
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68 |
팔찌를 착용하지 않음 |
공장 직무, 작업대 직원이 정전기 팔찌를 착용하지 않은 검사 |
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69 |
고속도로 보행자 사건 |
고속도로에서 보행자 탐지 촬영 경보 |
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70 |
고속도로 비자동차 사건 |
고속도로에서 비자동차 검측 촬영 경보 |
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71 |
구호벨을 착용하지 않음 |
광산 아래 인원이 구명종 착용 여부 검사 |
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72 |
보호판 이상 |
탄광 갱내 종합채굴기 굴진면 보호판의 탈락 또는 손상 여부 검측 |
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73 |
수동 직무 조작 시효 검사 |
공장 조작대 직원 검사, 수작업 시율 통계 |
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74 |
석탄 버터 카운트 통계 |
탄광 석탄운반차 출정 수량 통계 |
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75 |
객체 트래픽 통계 |
객체 유형 지정, 통계 시나리오 내의 객체 트래픽 통계 |
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76 |
객체 수 통계 |
객체 유형 지정, 장면 내에 존재하는 객체 수 통계 |
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77 |
객체 피쳐 비교 |
장면 내에 지정된 객체가 존재하거나 없는지 검색 |
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78 |
다중 장면 객체 수 탐지 |
여러 카메라 비디오 장면에서 지정된 객체 범주의 총 수 감지 |
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79 |
개를 끈을 잡지 않고 걷다 |
동영상 안에서 누군가가 개를 걷고 줄을 잡지 않았을 때 캡처 사건 발생 감지 |
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80 |
배너를 당기다 |
동영상 내에서 배너를 당기는 사람이 발생하는 캡처 이벤트 감지 |
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81 |
차량이 횡단보도에서 보행자를 양보하지 않는다 |
영상 내에 차량이 횡단보도에서 보행자를 양보하지 않을 때 캡처 사건이 발생하는 것을 감지하다 |
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82 |
게이트나 울타리를 넘어가다 |
영상 내에서 누군가가 울타리나 보행자 게이트를 넘을 때 캡처 사건 발생 감지 |
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2.2.3 알고리즘 맞춤형 기능
AI-MIS 미들웨어는 구성 요소화 아키텍처를 채택하기 때문에 강력한 확장성, 완비된 생산 도구 구성 요소를 가지고 있어 AI-MIS 미들웨어는 신속한 맞춤형 새로운 비즈니스 알고리즘을 지원할 수 있으며, 상위 비즈니스 코드를 많이 변경하지 않고도 효율적으로 새로운 알고리즘 규칙을 개발하고 훈련할 수 있다.
2.3 시스템 환경 설명
본 시스템은 크로스 플랫폼 메인 작성 하위 계층 알고리즘과 상위 응용 소프트웨어를 사용하며, 이론적으로 모든 운영 체제를 지원할 수 있다. 현재 테스트된 운영 체제는 ubuntu 18.04와 Windows 7/8/10/12/16이다. 본 시스템 데이터베이스는 알고리즘에 더 나은 적합, 쿼리 속도와 빅 데이터 저장을 향상시키기 위해 자체 개발 데이터베이스 AIDB를 채택했다.
三.기능 모듈
3.1 실시간 미리 보기
3.1.1 AI 채널 실시간 미리 보기
클라이언트 미리 보기 기능 인터페이스, 실시간 미리 보기 AI 노드 채널 실시간 비디오를 지원하며, 이 비디오는 분석 중첩 효과를 가지고 있으며, 클라우드 제어 지원, 사전 설정 관리 지원, 그림 캡처, 화면 더블 클릭 확대, 전체 화면 등의 조작을 지원한다.
3.1.2 모니터링 채널 실시간 미리 보기
클라이언트 미리 보기 기능 인터페이스, 감시 카메라 노드 채널 실시간 비디오를 실시간 미리 보기 지원, 이 비디오는 분석 중첩 효과가 없고, 클라우드 제어 지원, 사전 설정 관리 지원, 그림 캡처, 화면 더블 클릭 확대, 전체 화면 등의 조작을 지원.
3.1.3 보기 관리
클라이언트 미리 보기 기능 인터페이스에서 이미 열린 비디오를 뷰 템플릿으로 저장할 수 있고, 9,999개의 뷰를 만들 수 있으며, 클라이언트가 시작되면 템플릿을 자동으로 로드하도록 설정할 수 있다.
3.1.4 PTZ 제어
클라이언트 미리 보기 기능 인터페이스 내에서 이미 열린 비디오에 대한 클라우드 조작을 지원하며, 기본적으로 왼쪽, 왼쪽, 위쪽, 위쪽, 왼쪽, 오른쪽, 멀리 당기기, 가까이 당기기, 사전 설정 비트로 이동 등의 조작을 지원하며, 자동 타이밍 실행 사전 설정 비트 계획을 만드는 것을 지원한다.
3.2 데이터 조회
클라이언트는 데이터 쿼리 기능 인터페이스를 가지고 있으며, 어떤 채널, 이벤트 유형, 시간 범위를 선택하여 시스템 스마트 캡처 채널에서 생성된 경고 캡처 데이터를 쿼리하고, 쿼리한 데이터(그림 포함)를 클라이언트 로컬 디스크로 다운로드할 수 있도록 지원한다.
3.3 통계분석
시스템 내부의 대용량 통계 분석 모듈, 자동으로 각 이벤트 유형 데이터를 계산하며, 통계 입도의 최소 단위는 시간이며, 매일, 월, 년, 시간대, 채널 등 방식으로 통계 데이터를 신속하게 조회할 수 있도록 지원한다.
3.4 파일 관리
시스템은 인원 파일 관리와 번호판 파일 관리를 지원하며, 인원 파일 관리는 주로 안면 인식 흑백 명단과 방문객 관리 응용을 응용하고, 블랙리스트 인원은 주로 안면 인식 발견 블랙리스트 인원 경보에 응용하며, 화이트 리스트 인원은 주로 단위 내부 인원 출입구 통행 관리, 출근 및 회의 출입 관리에 응용한다.
차량과 번호판 관리는 주로 출입구 차량 통행 관리(요금과 관련되지 않음)에 응용된다.
3.5 시스템 구성
시스템 구성 기능 모듈에서 관리자 사용자는 다음 기능을 설정할 수 있습니다.
AI 채널에 해당하는 카메라 및 분석 식별 알고리즘 응용 규칙
통로에 상응하는 카메라 감시 및 녹화 여부 등을 설정
타사 플랫폼 http 프로토콜 구성 업로드
연동 메일 발송 구성
시스템 유지 보수 작업(시스템 재부팅, 시간 동기화)
3.6 2차 개발
본 시스템은 다음과 같은 2차 개발 프로토콜 인터페이스를 제시한다.
l 제3자 Http 요청 프로토콜, 사용자가 본 시스템에 http post 요청 응답 작업을 시작하고, 시스템이 명령을 받은 후 상응하는 작업을 수행하며, 주로 시스템 채널 목록 요청, 채널의 캡처 이벤트 기록 조회, 사진 풀기, 인원(얼굴) 추가, 인원 조회, 인원 삭제, 얼굴 검측, 대상 검측 등 인터페이스를 포함한다
l 시스템은 캡처 이벤트 Http 프로토콜을 능동적으로 업로드하고, 사용자가 시스템 구성에 제3자 수신 ip 주소와 포트 정보를 추가하며, 시스템은 캡처 이벤트 기록을 실시간으로 이 제3자 ip 주소 포트에 업로드하며, 구체적인 프로토콜은 해당 문서를 참조하십시오
l 실시간 비디오 주문형 및 캡처 이벤트 실시간 수신 프로토콜, 시스템은 웹 페이지의 플러그인 없는 점을 통해 실시간 비디오(중첩효과 분석 포함) 재생하고, 경보 이벤트를 구독하여 수신하며, 상세한 내용은 대응하는 DEMO 프로그램을 참조할 수 있다.
四.시스템 성능 매개변수
4.1 일반적인 대상 대상 탐지 인식률
v 보행자 검출 비율: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.99% 이상, 야간 조명 효과가 나쁜 환경에서 99% 이상, 대상 대상의 최소 픽셀 40*40
v 자동차, 승합차, 중형 버스, 버스, 찌꺼기 차량, 컨테이너 차량, 일반 화물차 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.99% 이상, 야간 조명 효과가 나쁜 환경에서 98% 이상, 목표 대상 최소 화소 50*50
v 자전거, 자전거, 오토바이 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 나쁜 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 화소 50*50
v 기차(동차, 고속철 포함) 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.99% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 98% 이상, 1080p 영상 장면에서 목표 대상 최소 화소 50*50
v 비행기 탐지율: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.99% 이상, 야간 조명 효과가 나쁜 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 대상의 최소 화소 80*80
v 연 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 대상 최소 화소 60*60
v 안전모의 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 대상 대상의 최소 화소 50*50
v 소, 말, 고양이, 개 일반적인 비교적 큰 동물 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 나쁜 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 픽셀 80*80
v 쥐, 새, 바퀴벌레, 도마뱀파이어 일반적인 작은 동물 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 95.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 90% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 픽셀 50*50
v 배낭 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 화소 80*80
v 연기 검출 비율: 강한 조명 환경에서 75% 이상, 비강한 환경 인식 비율 90% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95.99% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 픽셀 80*80
v 화재 검출 비율: 강한 조명 환경에서 85% 이상, 비강한 환경 인식 비율 95% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 99% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 픽셀 80*80
v 흡연 검출 비율: 강한 조명 환경에서 95% 이상, 비강한 환경 인식 비율 99% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 85% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 대상(연기) 최소 화소 50*50
v 전화 검출 비율:: 강한 조명 환경에서 98% 이상, 비강한 조명 환경 인식 비율 90% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 90% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 대상(연기) 최소 픽셀 50*50
v 주행 상자, 포장 상자 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체 최소 화소 80*80
v 요리사 모자 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체 최소 화소 80*80
v 마스크 검출률: 조명 환경 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 대상 최소 화소 80*80
v 얼굴 감지율: 조명 환경이 이상적인 환경에서 99.9% 이상, 야간 조명 효과가 떨어진 환경에서 95% 이상, 1080p 비디오 장면에서 대상 객체의 최소 화소 60*60
v 안면인식률: 안면품질이 합격하고 정면인 이미지, 1080p 동영상 장면에서 인식률이 99.6%에 달한다
v 차량 번호판 인식률: 차량 번호판 이미지 품질이 합격하고 45도 시야각 이내의 이미지, 인식률은 99.5%에 달하며, 1080p 비디오 장면에서 차량 번호판 최소 화소 120*50
4.2 시스템 성능 비율
v 감지 속도: GTX 1050 60ms/프레임; RTX 2060S 25ms/ 프레임; RTX 2070S 20ms/ 프레임; RTX 2080S 18ms/ 프레임; RTX 2080TI 15ms/프레임
v 동시작업 능력: 시스템은 다중 AI 서버 스택 관리를 지원하며, 각 유닛 서버는 구성 계산력에 따라 각각 1루트/2루트/4루트 8루트/12루트/16루트 1080p 또는 두 배의 D1/VGA 형식 비디오를 처리할 수 있으며, 전체 플랫폼은 최대 999루트 비디오 액세스 분석 검사 식별을 지원한다
v 단일 비디오 알고리즘 규칙 스택 기능: 각 비디오에 최대 8개의 알고리즘 규칙이 동시 연산되며, 상호 간섭하지 않으며, 여러 알고리즘이 동시에 병렬로 원활하게 실행됩니다
v 스트리밍 미디어 전달 기능: 시스템은 일반 모니터링 비디오 액세스 스토리지 전달을 지원하고, 2차 스트리밍 미디어 전달을 지원하며, 클러스터 모드 다중 전달 서버 배치를 지원합니다.
v 대용량 데이터 스토리지 관리 기능: 억대 대용량 데이터 스토리지 관리, 초급 쿼리 및 초극 데이터 통계 그래픽 전시 지원
v 알고리즘 신속 맞춤형 능력: 본 플랫폼은 완전한 알고리즘 훈련 생산 시스템을 갖추고 있으며, 고객 현장 요구에 따라 신속한 샘플 수집과 대량 자동 샘플 생산, 맞춤형 검측 알고리즘을 지원한다.
v 비디오 소스 액세스 기능: RTSP (UDP/TCP), RTMP, HTTP 프로토콜의 실시간 비디오 스트리밍 액세스 지원
五.제품 형태
5.1 AIBOX 5000 시리즈
CPU |
쿼드 핵심 64 조금 Cortex-A55 프로세서, 22nm 진보된 공정, 2.0GHz까지 주파수 2. GPU: ARM G52 2EE 지원 OpenGL ES 1.1/2.0/3.2, OpenCL 2.0, Vulkan 1.1 인라인 고성능 3. 2D 가속 하드웨어, 0.8T NPU |
|
메모리 |
4기가바이트 |
|
스토리지 |
16GB |
|
비디오 액세스 기능 |
1-4 방법 1080 접속 |
|
DL 가속기 |
지원 |
|
시각 가속기 |
지원 |
|
4G |
옵션 지원 |
|
와이파이 |
지원 |
|
TF 카드 용량 확장 |
지원 |
|
인터페이스 |
기가비트 네트워크 포트 1개, HDMI 포트 1개, USB 포트 2개, RS 232 2개, RS 485 1개, GPIO 4개 |
|
전력 공급 |
전원 공용영역 (12V/2A-6A는 모두 유효합니다) |
|
크기 (W x D x H) |
(mm): 1 69 (폭) * 94 (깊이) * 42mm (높이) |
|
무게 |
200 그램 |
|
사용 온도 |
-20°C~60°C |
|
저장 온도 |
-40°C~85°C |
|
저장 습도 |
95%@40°C, 응축 없음 |
5.2 AIBOX 6000 시리즈
모형 |
AIBOX-600X |
AI 성능 |
6 INT8 TOPS |
CPU |
8코어 ARM ® 코텍스 ® -A57 MPCore 프로세서 2.4hz |
N PU |
RK3588 |
메모리 |
4GB/8GB 64비트 LPDDR4 1600Mhz – 25.6GB/s |
스토리지 |
32GB/64GB eMMC 5.1, 확장 2TB SSD 솔리드 스테이트 드라이브 지원 |
TF 카드 용량 확장 |
최대 128GB TF 카드 지원 |
비디오 액세스 기능 |
최대 9 방법 1080 접속 |
4G 단위 |
옵션 지원 |
와이파이 |
옵션 지원 |
직렬 커뮤니케이션 |
RS 485*1, RS 232*2 |
GPIO |
4개의 GPIO 입출력 |
CAN |
지원 |
시각 가속기 |
지원 |
알고리즘 기능 |
2.2 참조 |
운영 체제 |
리눅스 |
기타 인터페이스 |
2*usb, 1*12v4A 전원 공급 장치, 1*hdmi, 1*RJ45, 1*오디오 |
5.3 AIBOX 7000 시리즈
모형 |
AIBOX-700X |
AI 계산력 |
22 INT8 TOPS |
CPU |
6코어 ARM ® 프로세서 1.5hz |
GPU |
제트슨 NX |
메모리 |
8-16GB 64비트 LPDDR4 1600Mhz – 25.6GB/s |
스토리지 |
256GB SSD |
TF 카드 용량 확장 |
최대 128GB TF 카드 지원 |
비디오 액세스 기능 |
6 방식 1080 접속 |
4G 단위 |
옵션 지원 |
GPS |
옵션 지원 |
와이파이 |
옵션 지원 |
시각 가속기 |
지원 |
알고리즘 기능 |
2.2 참조 |
운영 체제 |
리눅스 |
기타 인터페이스 |
2*usb, 1*12v5A 전원 공급 장치, 1*hdmi, 1*RJ45, 1*오디오 |
5.4 AIBOX M38 차량 분석 단말기
모형 |
AIBOX-500X |
AI 성능 |
0. 8 TOPS |
CPU |
쿼드 코어 ARM ® 코텍스 ® -A57 MPCore 프로세서 2.0hz |
N PU |
RK3568 |
메모리 |
2-4GB 64비트 LPDDR4 1600Mhz – 25.6GB/s |
스토리지 |
16GB eMMC 5.1 |
TF 카드 용량 확장 |
최대 128GB TF 카드 지원 |
비디오 액세스 기능 |
4개의 방법 1080 접근 또는 2개의 방법 2560*1440 접근 또는 1개의 방법 3840*2160 접근 |
4G 단위 |
옵션 지원 |
와이파이 |
옵션 지원 |
시각 가속기 |
지원 |
알고리즘 기능 |
2.2 참조 |
운영 체제 |
리눅스 |
기타 인터페이스 |
2*usb, 1*12v2A 전원 공급 장치, 1*hdmi, 1*RJ45, 1*오디오, 4*항공 급료 네트워크 인터페이스 |
5.5 AI-8000 고산력 AI 서버 집중적인 컴퓨팅 맞춤형 시리즈
모형 |
AIHT-800X |
AI 성능 |
200T INT8 |
CPU |
제온/골드 E5 시리즈 40 핵심 80 스레드 3.1 |
GPU |
atlas 300v 2 장 |
메모리 |
128기가바이트 |
스토리지 |
128GB SSD 시스템 디스크 + 2TB 데이터 디스크 |
엔클로저 |
4U 산업 제어 서버 섀시 |
비디오 액세스 기능 |
128 채널 1080p 비디오 액세스 디코딩 실시간 분석 |
고리즘 기능 |
2.2 참조 |
운영 체제 |
리눅스 |
기타 인터페이스 |
4*usb, 1*VGA, 2*RJ45, 1*오디오 |
전력 공급 |
850W 만리장성 전력 공급 |
5.6 AI-9000 국산 신창 AI 서버 집중 컴퓨팅 맞춤형 시리즈
모형 |
AIHT-900X |
AI 성능 |
100T-800T INT8 컴퓨팅 파워는 배합할 수 있습니다 |
CPU |
곤붕 920 시리즈 32 핵-128 핵을 배치할 수 있습니다 |
GPU |
atlas 300v 1-8 장은 배합될 수 있습니다 |
메모리 |
64GB-256GB 배합 가능 |
스토리지 |
128GB SSD 시스템 디스크 + 2TB 데이터 디스크 |
엔클로저 |
4U 산업 제어 서버 섀시 |
비디오 액세스 기능 |
64채널-256채널 비디오 액세스 디코딩 실시간 분석 |
알고리즘 기능 |
2.2 참조 |
운영 체제 |
리눅스 |
기타 인터페이스 |
2*usb, 1*hdmi, 4*RJ45, 1*오디오 |
전력 공급 |
900W 전원 공급 장치 |
作者:admin
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