我司AIBOX发布日文版
日期:2025/2/7 14:24:15 / 阅读: / 来源:本站
我司AIBOX发布日文版
AI映像分析認識システム
キーワード:AI映像行動認識分析システム、AI視覚分析システム、AI画像認識分析システム、AI認識システム、AI行動分析システム
一.概要
AIBOXアルゴリズムシステムは当社のAI-MIS分析識別アルゴリズムミドルウェアを核心とする技術枠組みの下で、エッジコンピューティング端末、x86サーバー、国産信創サーバーをサポートし、顧客のニーズの実現を目標とし、顧客のビッグデータプラットフォームAIに能力を与える。精度が高く、業務適合能力が高いAIアルゴリズムミドルウェアシステムを継続的に研究開発し、社会治安管理、安全生産保障に有力な技術手段を提供する。
二.システムアーキテクチャ
2.1システムネットワークトポジー
2.1.1 LANモードの典型的な応用
本モードはLAN環境下の典型的な応用で、すべての設備はすべて同じLAN下に接続して、AIシステムサーバーは各ブランドのネットワークカメラとハードディスクビデオレコーダーに接続することができて、いくつかの警報設備とセンサーをドッキングすることができます。
クライアント管理コンピュータはマスターサーバにログインして接続し、クライアントソフトウェアユーザインターフェースでシステムを統一的に管理します。
1台のマスターAIサーバは複数のスレーブAIサーバへのアクセスをサポートし、スタックアクセス管理を実現し、システムの容量拡張を容易にする。
2.1.2マルチセクションローカルAIシステムのインターネット集中管理
備考:このモードは各地に分散した複数の支部AIシステムであり、警報イベントをクラウドプラットフォームに統一的にアップロードし、IEクライアントを通じてクラウドサーバに接続してアクセスし、ローカルAIシステムのアーキテクチャはLANモードであり、ローカルAIサーバがクラウド管理サーバのアドレス情報を指して設定すればネットワークを完了することができる。本モデルの特徴:2段階の棚色、ローカル局部ユニットシステム(ローカル演算)、センターシステムがすべての分部のローカルシステムの警報レコードを統一する
2.1.3インターネットバックグラウンド分析モード
備考:各地に分布するビデオソースを国家標準GB28181プロトコルを通じてクラウドストリーミングメディアサーバーにアップロードし、rtsp、rtmpなどのストリーミングメディアプロトコルを提供してバックエンドAIサーバーにプッシュして分析・識別する。
2.2 AI-MISアルゴリズムミドルウェア
2.2.1 AI-MISアルゴリズムミドルウェアの概要
AI-MISは人工知能マシンビジョン「ディープラーニング」技術の基礎構造を採用し、応用レベルのアルゴリズムと結びつけ、コンポーネント化設計を採用し、アルゴリズムタイプの拡張に便利であると同時に、強力なサンプル処理能力、サンプル自動化生産ラベル能力を備え、新しいアルゴリズムコンポーネントを効率的に研究開発することができる。
2.2.2アルゴリズムモジュール
シリアル番号 |
名前 |
コメント |
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1 |
オブジェクトカテゴリ認識能力 |
人、転んだ人、喫煙、メガネ、リュック、シートベルト、反射服、帽子、シェフ帽子、ヘルメット、携帯電話、マスク、ハンドバッグ、路面穴、覆面、顔の前面、顔の側面、手を挙げる、ナイフ、銃、棒、自動車、自転車、バン、バス、ミニバス、列車、タクシー標識、掘削機、ダンプトラック、コンテナトラック、ズリトラック、飛行機、凧、犬、猫、牛、馬、ネズミ、ゴミ箱、ゴミ箱、屋台、テーブル、椅子、スツール、パラソル、果物野菜屋台、消火器、冷凍庫、ゴミ袋、ボトル、弁当箱、牛乳箱、タバコ箱、バケツ、泡包装、寝る人、車の転倒、自転車乗り人、フォークリフト、豚、路面の石、路面の亀裂、補修後の路面の亀裂を清掃する道具、 |
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2 |
ミックスラインプローブ |
本アルゴリズム規則はビデオ内に線を引き、配置制御オブジェクトの種類を指定し、システムは配置制御オブジェクトが線を通過する時、スナップイベントをトリガーすることを検出する。オブジェクトが線上に長時間留まると、N秒ごとにスナップイベントがトリガされ、ユーザーが検出するオブジェクトまたは複数のカテゴリのペアを指定する 本アルゴリズムのルールは、通常、人の越境、車両の出入り、動物の出入りなど、ある物体の通過を検出するために適用される。
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3. |
ABライン検出 |
本アルゴリズム規則はビデオ内に2本の線を引いて、配置制御対象の種類を指定して、システムは配置制御対象がA線を通過してB線を通過する時、スナップイベントをトリガーすることを検出する。逆の場合はトリガーしない 本アルゴリズムのルールは、通常、人の越境、車両の出入り、動物の出入り、逆行、方向に沿わない走行など、移動方向に要求されるある物体の通過を適用する。
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4 |
オブジェクト滞留検出 |
本アルゴリズムのルールはビデオ内に矩形または多角形の配置制御領域を描き、あるオブジェクトが配置制御領域内に長時間滞留するよう設定し(指定されたN秒を超えた後)、スナップイベントを発生させる 本アルゴリズムのルールは通常、周囲警報、車両の駐車違反、人員の移動に適用されます |
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5 |
エリア侵入検出 |
本アルゴリズムのルールは、ビデオ内に矩形または多角形の配置制御領域を描き、あるオブジェクトが配置制御領域内を通過することを指定し、追跡してスナップイベントを生成する このアルゴリズムのルールは通常、周囲警報に適用されます |
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6 |
オブジェクト削除プローブ |
本アルゴリズムルールはビデオ内に矩形または多角形の配置領域を描画し、配置領域内にあるオブジェクトが存在しなければならないと設定し、設定された時間範囲でそのオブジェクトが検出されなかったら、スナップイベントを発生させる 本アルゴリズムのルールは通常、警備員の退職または衛兵の退職、貴重品の看護に適用されます |
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7 |
ABエリアの検出に入る |
本アルゴリズム規則はビデオ内に2つの領域を描画し、配置制御対象の種類を指定し、システムは配置制御対象がAエリアを通過してBエリアを通過する時、スナップイベントをトリガーすることを検出する。逆の場合はトリガーしない 本アルゴリズムルールは通常、移動方向が要求するある種のオブジェクトの通過を適用し、例えば、人員が境界を越えたり、車両が違反して車線を変更したり、方向に沿わない走行、逆行したりする。 |
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8 |
群衆集まり検出 |
本アルゴリズムルールはビデオ内にエリアを描画し、エリア内の人数がN人を超えると、群集キャプチャイベントを発生させるように設定する |
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9 |
車両渋滞検出 |
本アルゴリズムルールはビデオ内にエリアを描画し、エリア内の車両数がNを超えると、車両渋滞キャプチャイベントを発生させるように設定する |
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10 |
地域の人の流れ統計 |
本アルゴリズムのルールはビデオ内にエリアを描き、エリアに入った人を追跡し、人がエリアを離れるとスナップカウントイベントを発生させる このアルゴリズムルールは地域的な人数統計に適用される
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11 |
誰かが転んだ |
本アルゴリズムのルールはビデオ内に領域を描き、領域に入った人を追跡し、人が領域内で転倒したときにスナップイベントを発生させる 本アルゴリズム規則は通常、老人ホーム、コミュニティ、介護老人の転倒有無警報に応用される。 |
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12 |
オブジェクト静止探知【警門睡眠ポスト】 |
本アルゴリズムのルールはビデオ内に領域を描き、領域に入った人を追跡し、人が静止状態にあるときにスナップイベントを発生させる 本アルゴリズムのルールは通常、警察官/門番が眠っているかどうかを識別する行為に適用される |
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13 |
花火検出 |
このアルゴリズムのルールはビデオ内に領域を描画し、配置制御領域内で火炎や煙柱が発生したときにスナップイベントが発生することを識別します 本アルゴリズムのルールは通常消防安全場所に適用されている |
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14 |
電話する |
本アルゴリズムのルールはビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人員が電話をかけた時にスナップイベントが発生することを識別する このアルゴリズムルールは通常石油化学工業に応用され、電話をかける時の無線流が火災を引き起こすことを防止する。また、一部の安全生産エリアを防止し、従業員が電話による安全事故を防止する
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15 |
ヘルメットを着用していない識別 |
本アルゴリズムのルールは、ビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人員がヘルメットを着用していないときにスナップイベントが発生することを識別する このアルゴリズムルールは通常工事現場、安全生産作業場に適用され、従業員が安全帽子をかぶることを防止し、安全事故を引き起こさないようにします |
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16 |
オブジェクトの高速移動検出 |
このアルゴリズムはビデオ内に領域を描画し、配置制御領域内の人員が急速に移動したときに発生するスナップイベントを識別するルールである このアルゴリズムのルールは通常刑務所に適用され、誰かが速く動くとき、時間の警告 |
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17 |
ブラックリスト顔認証警告 |
本アルゴリズム規則はビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人員がブラックリストであるか否かを識別し、ブラックリストである場合はスナップイベントを発生させ、速やかに警報して安全人員に処置を通知するなど 本アルゴリズムの規則は通常、単位やコミュニティ、あるいは公安の配置管理に応用され、ブラックリストの人員を速やかに発見し、職員が速やかに処理するのに便利です |
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18 |
構造化 |
本アルゴリズムルールはビデオ内にエリアを描画し、エリア内に入る人がヘルメットを着用しているかどうか、電動二輪車に乗っているかどうか、自転車に乗っているかどうか、帽子を着用しているかどうか、携帯電話を持っているかどうか、喫煙しているかどうか、正面を着用しているかどうか、年齢範囲、上着の色、服装のタイプ、頭がはっきりしているかどうか、顔がはっきりしているかどうか、マスクを着用しているかどうか、眼鏡を着用しているかどうか、反射服を着用しているかどうか、赤ちゃんを抱いているかどうか、三輪車に乗っているかどうか、男女(顔認証)、性別(顔認証)、スーツケースを持っているかどうか、荷物を持っているかどうか、電話をしているかどうか、タバコを吸っているかどうか、リュック、トートバッグをしているかどうか、シートベルトを着用しているかどうか、腰をかがめているかどうか、しゃがんでいるかどうか、裸でいるかどうか、軍警のかどうかなど |
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19 |
出入り人の流れ数 |
本アルゴリズムのルールは、ビデオ内に2本の線、すなわちA線とB線を描くことであり、人員がA線からB線に移動するとき、人の流れカウントのスナップイベントをトリガーし、通常、方向性を持つ人の流れカウントの統計場所に適用されます |
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20 |
手袋なしの識別 |
このアルゴリズムはビデオ内に領域を描画し、配置制御領域内の人員が手袋を着用していないときにスナップイベントが発生することを識別する このアルゴリズムのルールは一般的に手袋を着用する必要がある作業シーンに適用され、従業員が手袋を着用しないことを防止し、衛生またはその他の安全事件に影響を与えないようにします |
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21 |
喫煙認識 |
本アルゴリズムルールはビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人が喫煙した時に発生するスナップイベントを識別する 本アルゴリズムのルールは通常消防安全場所に適用されている |
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22 |
ナイフを持っている人を識別する |
本アルゴリズムの規則はビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人がナイフを持っている時にスナップイベントが発生することを識別し、速やかに警報する このアルゴリズムルールは通常キャンパスのセキュリティ監視に適用 |
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23 |
マスクを着用していない認識 |
本アルゴリズムルールはビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人員がマスクを着用していない場合にスナップイベントが発生することを識別する 本アルゴリズムのルールは通常、キッチンやその他のマスク着用が必要な作業シーンに適用され、従業員がマスクを着用しないことを防止し、キッチンの衛生やその他の安全事件に影響を与えないようにします |
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24 |
シェフの帽子をかぶっていない識別 |
アルゴリズムルールビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人員がシェフの帽子をかぶっていないときにスナップイベントが発生することを識別する このアルゴリズムのルールは、キッチンの衛生環境に影響を与えないように、従業員がシェフの帽子をかぶらないことを防ぐために、通常キッチンの作業シーンに適用されます |
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25 |
外来者の顔認証 |
アルゴリズムルールビデオ内にエリアを描画し、配置制御エリア内の人員が内部人員でないことを認識したときにスナップイベントを発生させる 本アルゴリズムのルールは通常、単位やコミュニティに適用され、雑多な人が入るのを防止します |
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26 |
ホワイトリスト顔認証 |
アルゴリズムルールはビデオ内にエリアを描き、配置制御エリア内の人員が内部人員であるかどうかを識別し、内部人員であれば出入り口の通行許可、連動ドア開放、勤怠記録、会議のサインインなどを識別します 本アルゴリズムのルールは通常、単位やコミュニティに適用され、雑多な人が入るのを防止します |
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27 |
けんか行為認識 |
本アルゴリズムルールは誰かのけんか行為を識別し、速やかに警告することをサポートします |
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28 |
反射服を着ていない識別 |
人員が反射服を着ているかどうか,あるいは同行者の中に反射服を着ている人がいるかどうかを検査する |
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29 |
シートベルトを装着していない認識 |
シートベルトを着用していないかどうかを検査する |
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30 |
石油石油化学労働者の労働服の識別 |
検査員が作業服を着用しているかどうかは、一般的にカスタム開発が必要です。各ユニットの作業服が異なる可能性があるので |
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31 |
ヘルメットなしで自転車に乗る |
自転車、電気自動車、三輪車に乗る人のヘルメット未着用検知支援 |
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32 |
手を挙げて助けを求める |
検査員が手を挙げて救助信号を発信することをサポートする |
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33 |
貨物車が違反して有人になった |
各種トラックの違反有人、または家庭用三輪車の有人スナップの検出をサポート |
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34 |
自動車ナンバープレート認識 |
さまざまな自動車ナンバープレート認識をサポートし、新エネルギー自動車ナンバープレート認識と互換性があり、香港ナンバープレート認識と互換性があり |
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35 |
二輪電動自動車のナンバープレート認識 |
いろいろな種類の自動オートバイ/自転車の白いプレート、黄色のプレート、青いプレートの認識をサポートします |
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36 |
人数限定 |
ビデオシーン内で指定された人数未満または指定された人数より大きいパラメータアラートの設定をサポート |
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37 |
駐車スペース統計 |
駐車場に何台の駐車スペースがあるか、すでに何台の駐車スペースが使用されているかを統計する設定をサポートします |
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38 |
自転車で人を乗せる |
サポート2輪バイク、電動バイクの人乗りスナップの検出、自転車のイベントを自動フィルタリング |
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39 |
防護服を着ていない |
防疫専用防護服の検査をサポートし、検査エリアを設定し、防護服を着用していないことが発見された場合にスナップして警報する |
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40 |
交通事故-車両衝突 |
道路上の車両衝突事件の検出をサポートし、スナップ警報事件を発生させる |
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41 |
交通事故-車両の転倒 |
道路上の車両転倒事件の検出をサポートし、スナップ警報事件を発生させる |
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42 |
交通事故-電気自動車の転倒 |
道路上のオートバイまたは電動自転車の転倒事件の検出をサポートし、スナップ警報事件を発生させる |
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43 |
ヘルメットなしで三輪車に乗る |
道路で三輪車に乗る人のヘルメットを着用していない行為の検知をサポートし、スナップ警報事件を発生させる |
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44 |
区間速度測定 |
シングルビデオシーン内の検出をサポートし、AセグメントとBセグメントを設定し、車両やその他のオブジェクトのAからBまでの速度(m/sまたはkm/h)を検出し、速度超過警告の設定をサポートします |
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45 |
電気自動車が赤信号無視 |
電動で信号の状態を認識し、赤信号状態で電動二輪車の赤信号無視行為を認識・撮影し、電動車のナンバープレートの認識をサポートし、ビデオと連動して証拠収集する |
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46 |
ビデオオクルージション |
ビデオが黒くなったり、オクルージョンを補ったりしたときに警告を発生します |
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47 |
ごみの分別検査 |
システム自動的にゴミの積み重ね、ゴミ袋、箱、びん、パッキング箱、包装箱などを識別します |
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48 |
路面病害検出 |
システムサポート道路表面の様々な種類の路面病害の検出の様々な種類の路面の亀裂、穴など |
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49 |
炭鉱コンベアベルトの検出 |
コンベアベルトは石炭、石炭なし、多くの石炭と少ない石炭状態、ベルトのオフセットなどの状態識別をサポートし、ベルト上のアンカーロッド、gangue、板、編まれた袋などの異物を識別します |
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50 |
炭鉱コンベアベルトの検出 |
コンベアベルトは石炭、石炭なし、多くの石炭と少ない石炭状態、ベルトオフセットなどの状態識別、ベルト上のアンカーロッド、バンク、板、編まれた袋などの異物を識別することをサポートします |
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51 |
大型車の交差点で右折して停止せずに撮影する |
交差点で右折しながら停止せずに観察する貨物車の行動を自動撮影し、ナンバープレートを認識する |
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52 |
手持ちゴミ |
自動認識ポータブルゴミの行動を認識し、通常ゴミを舍てる可能性がある前に音声のヒントまたは連動スイッチゴミ箱の蓋に使用されます |
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53 |
電磁コイルテスト(Mideaカスタマイズ) |
生產テストリンク、異常なプロダクト、適格なプロダクト収納ボックスに入れることができないために使用されます |
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54 |
ガソリンスタンドの油降ろし異常検出 |
リアルタイム分析識別ガソリンスタンド内の人員の不良行為(例えば喫煙、電話、自然発火など)と油を降ろす時に従業員が勤務を離れているかどうか、静電クリップを接続しているかどうか、消火器を配置しているかどうか、ガイドラインを接続しているかどうかなどの動作を自働的に識別し、異常時に警報を発する |
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55 |
携帯電話で遊ぶ |
通勤時間、従業員の携帯電話遊び行為を自動認識してスナップする |
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56 |
下水工場沈下池の泥掻きアームの移動停止 |
下水工場沈下池の泥掻きアームの移動停止N秒後に警報イベントを自動認識 |
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57 |
炭鉱コンベアベルトのシフト |
搬送ベルトのシフトN秒後の警報イベントの発生を自動認識 |
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58 |
炭鉱コンベアベルトの流量 |
搬送ベルトによる石炭の流量を自動的に認識し、パーセント結果として出力する |
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59 |
炭鉱のコンベアベルトの閉塞 |
伝送ベルトの閉塞を自動認識した後に警報イベントを発生させる |
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60 |
留置所監室人員分類検査【カスタマイズ】 |
服装タイプ別の部屋人員分類カウント検出 |
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61 |
ゴミ未破れ袋検出 |
ごみの分別投入ポイント、厨房の混合投入検査 |
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62 |
垂直交差作業警報 |
工事現場ブラケットの上下階の垂直作業検出 |
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63 |
炭鉱総合採掘鉄鎖異常【カスタマイズ】 |
炭鉱自動採炭機の鉄鎖異常検出 |
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64 |
高速道路駐車検出 |
高速道路検知車の突然停止警報スナップ |
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65 |
消防通路のブロック |
消防通常占有検出 |
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66 |
ごみがあふれる |
ゴミ分別投入ポイント,ゴミ箱の溢れ検出 |
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67 |
高速道路料金所通路歩行者安全 |
高速道路の料金是正ステーションの歩行者安全検査連動、通行時にロックポールをロックし、人が過ぎてロックを解除する |
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68 |
ブレスレットをつけていない |
工場のポスト、操作台の従業員が静電気ブレスレットを装着していない検査 |
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69 |
高速道路歩行者事件 |
高速道路で歩行者を検知し、撮影して警報する |
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70 |
高速道路の非自動車事件 |
高速道路での非自動車検出スナップ警報 |
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71 |
救命鐘をつけていない |
鉱山下の人員が救命鐘を装着しているかどうかを検出する |
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72 |
ガードプレート異常 |
炭鉱坑内の総合採掘機の掘削面のガード板が脱落または損傷しているかどうかを検査する |
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73 |
手作業ポスト操作時効検査 |
工場の操作台の従業員を検査し、手動操作の作業時間率統計 |
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74 |
石炭バッパーカウント統計 |
炭鉱の石炭輸送車の井戸出荷台数統計 |
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75 |
オブジェクトトラフィック統計 |
オブジェクトタイプを指定し、シーン内のオブジェクト通過トラフィックを統計する |
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76 |
オブジェクト数統計 |
オブジェクトタイプを指定し、シーン内に存在するオブジェクト数を統計する |
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77 |
オブジェクトフィーチャーの比較 |
シーン内に指定されたオブジェクトが存在するか、存在しないかを検出する |
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78 |
マルチシーンオブジェクト数検出 |
複数のカメラ映像シーン内で指定されたオブジェクトカテゴリの合計数を検出する |
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79 |
犬をひもをつないで歩く |
動画内で犬をひもをつないで歩いている人がいることを検知したときにスナップ事件が発生する |
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80 |
横断幕を引く |
動画内でバナーを引っ張る人がいることを検出したときにスナップイベントが発生する |
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81 |
車両が横断歩道で歩行者に礼儀正しくない |
映像内に横断歩道で歩行者を譲らない車両があることを検知したときにスナップイベントが発生した |
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82 |
ゲートや柵を乗り越える |
映像内でフェンスや歩行者ゲートを乗り越える人がいることを検出したときにスナップイベントが発生する |
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2.2.3アルゴリズムのカスタマイズ能力
AI-MISミドルウェアはコンポーネント化アーキテクチャを採用しているため、強力な拡張性と完備した生産ツールコンポーネントを備えているため、AI-MISミドルウェアは、新しいビジネスアルゴリズムの迅速なカスタマイズをサポートすることができ、上位ビジネスコードをあまり変更することなく、新しいアルゴリズムルールを効率的に開発し、訓練することができます。
2.3システム環境の説明
本システムはクロスプラットフォーム主式を採用して基礎アルゴリズムを作成し、上層アプリケーションソフトウェアを作成して、理論的には任意のオペレーティングシステムをサポートすることができて、現在テストされたオペレーティングシステムはubuntu 18・04とWindows 7/8/10/12/16で、本システムのデータベースは更に良いアルゴリズムに適合するために、クエリ速度とビッグデータの保存を高めて、自社データベースAIDBを採用しました。
三.機能モジュール
3.1ライブプレビュー
3.1.1 AIチャネルのリアルタイムプレビュー
クライアントプレビュー機能インタフェースは、AIノードチャネルのリアルタイムビデオのリアルタイムプレビューをサポートしており、このビデオには分析重畳効果があり、雲台制御、プリセットビット管理、撮影、画面ダブルクリック拡大、フルスクリーンなどの操作をサポートしている。
3.1.2監視チャネルのリアルタイムプレビュー
クライアントプレビュー機能インタフェースは、監視カメラノードチャネルのリアルタイムビデオのリアルタイムプレビューをサポートしています。このビデオには分析重畳効果がなく、雲台制御、プリセットビット管理、撮影、画面ダブルクリック拡大、フルスクリーンなどの操作をサポートしています。
3.1.3ビュー管理
クライアントプレビュー機能インタフェースでは、開いたビデオをビューテンプレートとして保存することができ、9999のビューを作成することができ、クライアントが起動するとテンプレートが自動的にロードされるように設定することができます。
3.1.4 PTZ制御
クライアントプレビュー機能インタフェース内では、すでに開いているビデオの雲台操作をサポートしており、デフォルトでは左、左、上、上、左上、右上、左下、右下、遠く引き寄せ、プリセットビットに移動するなどの操作をサポートしており、自動タイミング実行プリセットビット計画の作成をサポートしています。
3.2データ照会
クライアントにはデータクエリ機能インタフェースがあり、あるチャネル、イベントタイプ、時間範囲を選択してシステムのスマートキャプチャチャネルで生成されたアラームキャプチャデータをクエリし、クエリしたデータ(画像を含む)をクライアントのローカルディスクにダウンロードすることをサポートします。
3.3統計分析
システム内の大量統計分析モジュールは、各イベントタイプのデータを自動的にカウントし、統計粒度の最小単位は時間であり、毎日、月、年、時間帯、チャネルなどの方式で統計データを迅速に照会することをサポートしている。
3.4ファイル管理
システムは人員ファイル管理とナンバープレートファイル管理をサポートし、人員ファイル管理は主に顔認証白黒リストと訪問者管理応用を応用し、ブラックリスト人員は主に顔認証発見ブラックリスト人員の警報に応用し、ホワイトリスト人員は主に単位内部人員の出入り口通行管理、勤怠と会議サインイン管理に応用している。
車両とナンバープレート管理は主に出入り口車両の通行管理(料金徴収には関係ない)に応用されている。
3.5システム構成
システム構成機能モジュール内で、管理者ユーザーは次の機能を操作して設定できます:
AIチャネルに対応するカメラと分析認識アルゴリズムの応用ルール
チャンネルに対応するカメラを監視し、録画するかどうかなどを設定する
サードパーティプラットフォームのhttpプロトコル構成のアップロード
連動メール送信構成
システムメンテナンス操作(システム再起動、タイム同期)
3.6二次開発
本システムは、次の二次開発プロトコルインタフェースから提案されます:
l 第三者Http要求プロトコルは、ユーザーが本システムにhttp post要求応答操作を開始し、システムはコマンドを受信した後、対応する操作を実行し、主にシステムチャネルリストを要求し、チャネルの撮影イベント記録を問い合わせ、画像を引き出し、人員(顔)を追加し、人員を問い合わせ、人員を削除し、顔を検出し、対象を検出するなどのインタフェースを含む
l システムは能動的にキャプチャイベントHttpプロトコルをアップロードし、ユーザーはシステム構成に第三者がipアドレスとポート情報を受信することを追加し、システムはキャプチャイベントの記録をリアルタイムでこの第三者のipアドレスポートにアップロードします。具体的なプロトコルは対応する文書を参照してください
l リアルタイムビデオオンデマンドとスナップイベントリアルタイム受信プロトコル。システムは、ウェブページのプラグインなしでリアルタイムビデオを再生し(重畳効果の分析を含む)、アラームイベントを購読して受信します。詳細は対応するDEMOプログラムを参照することができます。
四.システムパフォーマンスパラメータ
4.1一般的な対象物の検出認識率
v 歩行者検出率:理想的な照明環境では99.99%以上、夜間の照明効果が悪い環境では99%以上に達することができ、ターゲット対象の最小画素40*40
v 自働車、ワゴン車、中バス車、バス車、スラグ車、コンテナ車、普通貨物車の検出率:照明環境の理想的な環境では99・99%以上、夜間の照明効果の悪い環境では98%以上に達することができ、目標対象の最小画素50*50
v 自転車、自転車、オートバイの検出率:照明環境が理想的な環境では99・9%以上、夜間の照明効果が悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素50*50
v 列車(高速鉄道、高速鉄道を含む)の検出率:照明環境が理想的な環境では99・99%以上、夜間の照明効果が悪い環境では98%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素50*50
v 航空機検出率:照明環境の理想的な環境では99・99%以上、夜間の照明効果の悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v 凧検出率:照明環境の理想的な環境では99・9%以上、夜間の照明効果の悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素60*60
v ヘルメットの検出率:照明環境が理想的な環境では99.9%以上、夜間の照明効果が悪い環境では95%以上に達することができ、対象物の最小画素50*50
v 牛、馬、猫、犬のよく見られる比較的大きい動物の検出率:照明環境の理想的な環境では99.9%以上、夜間の照明効果の悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v ネズミ、鳥、ゴキブリ、ヤモリのよく見られる比較的小さい動物の検出率:照明環境の理想的な環境では95・9%以上、夜間の照明効果の悪い環境では90%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素50*50
v リュック検出率:照明環境の理想的な環境では99・9%以上、夜間の照明効果の悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v 煙検出率:強い照明環境で75%以上、非強い照明環境で90%以上、夜間照明効果が悪い環境で95.99%以上に達することができ、1080pビデオシーンでターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v 火災検出率:強い照明環境では85%以上、強い非照明環境では95%以上、夜間の照明効果が悪い環境では99%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v 喫煙検出率:強い照明環境で95%以上、非強い照明環境で99%以上、夜間の照明効果が悪い環境で85%以上、1080pビデオシーンでターゲットオブジェクト(煙)の最小画素50*50
v 電話検出率::強い照明環境で98%以上、非強い照明環境で90%以上認識率、夜の照明効果が悪い環境で90%以上に達することができ、1080pビデオシーンでターゲットオブジェクト(煙)最小画素50*50
v 走行ボックス、梱包ボックスの検出率:照明環境が理想的な環境では99・9%以上、夜間の照明効果が悪い環境では95%以上、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v シェフ帽子の検出率:照明環境が理想的な環境では99.9%以上、夜間の照明効果が悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素80*80
v マスク検出率:照明環境が理想的な環境では99.9%以上、夜間の照明効果が悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲット対象の最小画素80*80
v 顔検出率:照明環境が理想的な環境では99.9%以上、夜間の照明効果が悪い環境では95%以上に達することができ、1080pビデオシーンではターゲットオブジェクトの最小画素60*60
v 顔認識率:顔の品質が合格し、正面の画像で、1080pビデオシーンでの認識率は99.6%に達する
v ナンバープレート認識率:ナンバープレートの画像品質が合格し、視野角45度以内の画像で、認識率は99・5%に達することができ、1080pビデオシーンでナンバープレートの最小画素120*50
4.2システムパフォーマンス率
v 検出速度:GTX 1050 60ms/フレーム;RTX 2060S 25ms/フレームRTX 2070S 20ms/フレームRTX 2080S 18ms/フレームRTX 2080TI 15ms/フレーム
v 同時能力:システムはマルチAIサーバーのスタック管理をサポートしており、各ユニットサーバーは構成計算力に応じてそれぞれ1チャネル/2チャネル/4チャネル8チャネル/12チャネル/16チャネルの1080pまたは2倍のD1/VGA形式のビデオを処理することができ、プラットフォーム全体は最大9999チャネルのビデオアクセス分析検出識別をサポートしています
v シングルビデオアルゴリズムルールのスタッキング能力:各ビデオは最大8つのアルゴリズムルールの同時演算をサポートし、互いに干渉せず、複数のアルゴリズムが同時に並列にスムーズに動作する
v ストリーミングメディア転送能力:システムは通常の監視ビデオアクセスストア転送をサポートし、二次ストリーミングメディア転送をサポートし、クラスタモードでマルチ転送サーバを展開することをサポートします。
v 大量データストレージ管理機能:億クラスの大量データストレージ管理、秒クラスクエリ、秒極データ統計グラフ表示をサポート
v アルゴリズムの迅速なカスタマイズ能力:このプラットフォームは完全なアルゴリズム訓練生産システムを備えており、顧客の現場の要求に応じて、サンプルの迅速な収集とサンプルの一括自動生産をサポートし、検査アルゴリズムをカスタマイズします。
v ビデオソースアクセス机能:RTSP(UDP/TCP)、RTMP、HTTPプロトコルによるリアルタイムビデオストリーミングアクセスをサポート
五.商品形態
5.1 AIBOX 5000シリーズ
CPU |
クアッドコア64ビットCortex-A55プロセッサ、22nmの高度なプロセス、最高2.0GHzのドライブ 2. GPU:ARM G52 2EEサポートOpenGL ES 1.1/2.0/3.2、OpenCL 2.0、Vulkan 1.1インライン高性能 3. 2Dアクセラレーションハードウェア、0.8T NPU |
|
メモリー |
4GB |
|
ストレージ |
16 GB |
|
ビデオアクセス能力 |
1-4路1080アクセス |
|
DLアクセレータ |
サポート |
|
ビジョンアクセラレータ |
サポート |
|
4G |
オプションのサポート |
|
ワイファイ |
サポート |
|
TFカード拡張 |
サポート |
|
インターフェース |
ギガビットネットワークポート× 1、HDMIポート× 1、USBポート× 2、RS 232 × 2、RS 485 × 1、GPIO × 4 |
|
電源 |
電源インターフェイス(12V/2A-6Aは両方利用できます) |
|
サイズ(W x D x H) |
(mm):1 69(W)*94(D)*42mm(H) |
|
重量 |
200g |
|
使用温度 |
-20°C~60°C |
|
保管温度 |
-40°C~85°C |
|
貯蔵湿度 |
95%@40℃、凝縮なし |
5.2 AIBOX 6000シリーズ
モデル番号 |
AIBOX-600X |
AI性能 |
6 INT8 TOPS |
CPU |
8コアARM®Cortex®-A57 MPCoreプロセッサ2.4Hz |
N PU |
RK 3588 |
メモリー |
4GB/8GB 64ビットLPDDR4 1600Mhz–25.6GB/s |
ストレージ |
32 GB/64 GB eMMC 5.1、拡張2 TB SSDソリッドステートドライブをサポート |
TFカード拡張 |
最大128GB TFカードをサポート |
ビデオアクセス能力 |
最大9ウェイ1080アクセス |
4Gモジュール |
オプションのサポート |
WIFI |
オプションのサポート |
シリアルコミュニケーション |
RS 485*1、RS 232*2 |
GPIO |
4つのGPIO入出力 |
CAN |
サポート |
ビジョンアクセラレータ |
サポート |
アルゴリズム機能 |
2.2参照 |
オペレーション・システム |
リナックス |
その他のインターフェース |
2*usb、1*12v4A電源、1*hdmi、1*RJ45、1*オーディオ |
5.3 AIBOX 7000シリーズ
モデル番号 |
AIBOX-700X |
AI計算力 |
22 INT8 TOPS |
CPU |
6コアARM®プロセッサ1.5Hz |
GPU |
ジェットソンNX |
メモリー |
8-16GB 64ビットLPDDR4 1600Mhz–25.6GB/s |
ストレージ |
256 GB SSD |
TFカード拡張 |
最大128GB TFカードをサポート |
ビデオアクセス能力 |
6ウェイ1080アクセス |
4Gモジュール |
オプションのサポート |
GPS |
オプションのサポート |
WIFI |
オプションのサポート |
ビジョンアクセラレータ |
サポート |
アルゴリズム機能 |
2.2参照 |
オペレーション・システム |
リナックス |
その他のインターフェース |
2*usb、1*12v5A電源、1*hdmi、1*RJ45、1*オーディオ |
5.4 AIBOX M38車載分析端末
モデル番号 |
AIBOX-500X |
AI性能 |
0.8 TOPS |
CPU |
クアッドコアARM®Cortex®-A57 MPCoreプロセッサ2.0hz |
N PU |
RK3568 |
メモリー |
2-4GB 64ビットLPDDR4 1600Mhz–25.6GB/s |
ストレージ |
16 GB eMMC 5.1 |
TFカード拡張 |
最大128GB TFカードをサポート |
ビデオアクセス能力 |
4way 1080アクセスまたは2way 2560*1440アクセスまたは1way 3840*2160アクセス |
4Gモジュール |
オプションのサポート |
WIFI |
オプションのサポート |
ビジョンアクセラレータ |
サポート |
アルゴリズム機能 |
2.2参照 |
オペレーション・システム |
リナックス |
その他のインタフェース |
2*usb、1*12v2A電源、1*hdmi、1*RJ45、1*Audio、4*航空等級ネットワークインターフェース |
5.5 AI-8000高い計算力AIサーバー集中計算カスタマイズシリーズ
モデル番号 |
AIHT-800X |
AI性能 |
200T INT8 |
CPU |
Xeon/Gold E5シリーズ40コア80スレッド3.1 |
GPU |
アトラス300v 2枚 |
メモリー |
128GB |
ストレージ |
128 GB SSDシステムディスク+2 TBデータディスク |
シャーシ |
4U產業サーバーシャーシ |
ビデオアクセス能力 |
128チャンネル1080pビデオアクセスデコードリアルタイム分析 |
アルゴリズム機能 |
2.2参照 |
ペレーション・システム |
リナックス |
その他のインタフェース |
4*usb、1*VGA、2*RJ45、1*オーディオ |
電源 |
850Wの万里の長城の電源 |
5.6 AI-9000国産信創AIサーバー集中計算カスタマイズシリーズ
モデル番号 |
AIHT-900X |
AI性能 |
100T-800T INT8の計算力は装備可能です |
CPU |
ニシン920シリーズ32コア-128コア搭載可能 |
GPU |
アトラス300v 1-8枚付属することができる |
メモリー |
64GB-256GB配合可能 |
ストレージ |
128 GB SSDシステムディスク+2 TBデータディスク |
シャーシ |
4U產業サーバーシャーシ |
ビデオアクセス能力 |
64-256ビデオアクセスデコードのリアルタイム分析 |
アルゴリズム機能 |
2.2参照 |
オペレーション・システム |
リナックス |
その他のインタフェース |
2*usb、1*hdmi、4*RJ45、1*オーディオ |
電源 |
900W電源 |
作者:admin
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