مشروع نظام الإنذار الأمني باستخدام Ultralytics YOLO11

يدمج مشروع نظام الإنذار الأمني الذي يستخدم Ultralytics YOLO11 قدرات الرؤية الحاسوبية المتقدمة لتعزيز التدابير الأمنية. YOLO11 Ultralytics ، الذي تم تطويره من قبل ، يوفر الكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي، مما يسمح للنظام بتحديد التهديدات الأمنية المحتملة والاستجابة لها على الفور. يقدم هذا المشروع العديد من المزايا:

• الكشف في الوقت الحقيقي: تمكّن كفاءة YOLO11 نظام الإنذار الأمني من الكشف عن الحوادث الأمنية والاستجابة لها في الوقت الحقيقي، مما يقلل من وقت الاستجابة.
• الدقة: YOLO11 معروف بدقته في اكتشاف الأجسام، مما يقلل من الإيجابيات الخاطئة ويعزز موثوقية نظام الإنذار الأمني.
• قدرات التكامل: يمكن دمج المشروع بسلاسة مع البنية التحتية الأمنية الحالية، مما يوفر طبقة مطورة من المراقبة الذكية.

شاهد: نظام الإنذار الأمني مع Ultralytics YOLO11 + حلولYOLO11 اكتشاف الكائن

• انتقل إلى منشئ كلمة مرور التطبيق، حدد اسم التطبيق مثل "مشروع الأمان"، واحصل على كلمة مرور مكونة من 16 رقمًا. انسخ كلمة المرور هذه وألصقها في password في الكود أدناه.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("security_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

from_email = "abc@gmail.com"  # the sender email address
password = "---- ---- ---- ----"  # 16-digits password generated via: https://myaccount.google.com/apppasswords
to_email = "xyz@gmail.com"  # the receiver email address

# Initialize security alarm object
securityalarm = solutions.SecurityAlarm(
    show=True,  # display the output
    model="yolo11n.pt",  # i.e. yolo11s.pt, yolo11m.pt
    records=1,  # total detections count to send an email
)

securityalarm.authenticate(from_email, password, to_email)  # authenticate the email server

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = securityalarm(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

هذا كل شيء! عند تنفيذ الشيفرة، ستتلقى إشعارًا واحدًا على بريدك الإلكتروني إذا تم اكتشاف أي كائن. يتم إرسال الإشعار على الفور وليس بشكل متكرر. ومع ذلك، لا تتردد في تخصيص الشيفرة البرمجية لتناسب متطلبات مشروعك.

نموذج البريد الإلكتروني المستلم

SecurityAlarm الحجج

إليك الجدول الذي يحتوي على SecurityAlarm الحجج

إن SecurityAlarm يدعم الحل مجموعة متنوعة من track المعلمات:

علاوة على ذلك، تتوفر إعدادات التصور التالية:

كيف تعمل

يستخدم نظام الإنذار الأمني تتبُّع الأجسام لمراقبة موجزات الفيديو واكتشاف التهديدات الأمنية المحتملة. عندما يكتشف النظام كائنات تتجاوز العتبة المحددة (التي تم تعيينها بواسطة records معلمة)، فإنه يرسل تلقائيًا إشعارًا بالبريد الإلكتروني مع صورة مرفقة تعرض الكائنات المكتشفة.

يستفيد النظام من فئة SecurityAlarm التي توفر أساليب لـ

1. معالجة الإطارات واستخراج اكتشافات الأجسام
2. وضع تعليقات توضيحية للإطارات مع مربعات محددة حول الأجسام المكتشفة
3. إرسال تنبيهات بالبريد الإلكتروني عند تجاوز عتبات الكشف

يعد هذا التطبيق مثاليًا لأمن المنازل ومراقبة التجزئة وتطبيقات المراقبة الأخرى حيث يكون الإخطار الفوري بالأجسام المكتشفة أمرًا بالغ الأهمية.

الأسئلة الشائعة

كيف يعمل Ultralytics YOLO11 على تحسين دقة نظام الإنذار الأمني؟

Ultralytics YOLO11 يعزز أنظمة الإنذار الأمني من خلال توفير دقة عالية في الوقت الحقيقي للكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي. وتقلل خوارزمياته المتقدمة بشكل كبير من الإيجابيات الخاطئة، مما يضمن استجابة النظام للتهديدات الحقيقية فقط. يمكن دمج هذه الموثوقية المتزايدة بسلاسة مع البنية التحتية الأمنية الحالية، مما يرفع من جودة المراقبة الشاملة.

هل يمكنني دمج Ultralytics YOLO11 مع البنية التحتية الأمنية الموجودة لديّ؟

نعم، يمكن دمج Ultralytics YOLO11 بسلاسة مع البنية التحتية الأمنية الموجودة لديك. يدعم النظام أوضاعًا مختلفة ويوفر مرونة في التخصيص، مما يسمح لك بتعزيز الإعدادات الحالية لديك بقدرات متقدمة للكشف عن الكائنات. للحصول على إرشادات مفصلة حول دمج YOLO11 في مشاريعك، تفضل بزيارة قسم التكامل.

ما هي متطلبات التخزين لتشغيل Ultralytics YOLO11 ؟

عادةً ما يتطلب تشغيل Ultralytics YOLO11 على إعداد قياسي حوالي 5 جيجابايت من مساحة القرص الحرة. يتضمن ذلك مساحة لتخزين نموذج YOLO11 وأي تبعيات إضافية. بالنسبة للحلول المستندة إلى السحابة، يوفر Ultralytics HUB إدارة فعالة للمشروع ومعالجة مجموعة البيانات، والتي يمكنها تحسين احتياجات التخزين. تعرّف على المزيد حول خطة Pro Plan للحصول على ميزات محسّنة بما في ذلك التخزين الموسع.

ما الذي يجعل Ultralytics YOLO11 مختلفاً عن نماذج اكتشاف الأجسام الأخرى مثل Faster R-CNN أو SSD؟

Ultralytics YOLO11 يوفر ميزة على طرازات مثل Faster R-CNN أو SSD بقدراته على الكشف في الوقت الحقيقي ودقة أعلى. تسمح له بنيته الفريدة بمعالجة الصور بشكل أسرع بكثير دون المساومة على الدقة، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات الحساسة للوقت مثل أنظمة الإنذار الأمني. للحصول على مقارنة شاملة لنماذج اكتشاف الأجسام، يمكنك استكشاف دليلنا.

كيف يمكنني تقليل تكرار الإيجابيات الخاطئة في نظام الأمان الخاص بي باستخدام Ultralytics YOLO11 ؟

لتقليل النتائج الإيجابية الكاذبة، تأكد من أن نموذج Ultralytics YOLO11 الخاص بك مدرب بشكل كافٍ باستخدام مجموعة بيانات متنوعة ومشروحة بشكل جيد. يمكن أن يؤدي ضبط المعلمات التشعبية وتحديث النموذج بانتظام ببيانات جديدة إلى تحسين دقة الكشف بشكل كبير. يمكن العثور على تقنيات الضبط التفصيلي للمعاملات الفائقة في دليل ضبط المعلمات الفائقة الخاص بنا.

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 5 أيام

التعليقات