Sicherheitsalarmsystem Projekt mit Ultralytics YOLO11

Das Projekt für ein Sicherheitsalarmsystem, das Ultralytics YOLO11 nutzt, integriert fortschrittliche Computer-Vision-Funktionen zur Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen. YOLO11 Das von Ultralytics entwickelte System zur Erkennung von Objekten in Echtzeit ermöglicht es dem System, potenzielle Sicherheitsbedrohungen sofort zu erkennen und darauf zu reagieren. Dieses Projekt bietet mehrere Vorteile:

• Erkennung in Echtzeit: Die Effizienz von YOLO11 ermöglicht es dem Sicherheitsalarmsystem, Sicherheitsvorfälle in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, wodurch die Reaktionszeit minimiert wird.
• Genauigkeit: YOLO11 ist bekannt für seine Genauigkeit bei der Objekterkennung, wodurch Fehlalarme reduziert und die Zuverlässigkeit des Sicherheitssystems erhöht werden.
• Integrationsfähigkeiten: Das Projekt kann nahtlos in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur integriert werden und bietet eine zusätzliche intelligente Überwachungsebene.

Beobachten: Sicherheitsalarmanlage mit Ultralytics YOLO11 + Lösungen Objekt-Erkennung

• Navigieren Sie zu App Passwort-GeneratorGeben Sie einen Namen für die Anwendung ein, z. B. "Sicherheitsprojekt", und erhalten Sie ein 16-stelliges Passwort. Kopieren Sie dieses Passwort und fügen Sie es in den vorgesehenen password Feld im untenstehenden Code.

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

Das war's! Wenn Sie den Code ausführen, erhalten Sie eine einzige Benachrichtigung per E-Mail, wenn ein Objekt entdeckt wird. Die Benachrichtigung wird sofort und nicht wiederholt gesendet. Es steht Ihnen jedoch frei, den Code an die Anforderungen Ihres Projekts anzupassen.

Empfangene E-Mail Probe

SecurityAlarm Argumente

Hier ist eine Tabelle mit den SecurityAlarm Argumente:

Die SecurityAlarm Lösung unterstützt eine Vielzahl von track Parameter:

Außerdem sind die folgenden Visualisierungseinstellungen verfügbar:

Wie es funktioniert

Das Sicherheitsalarmsystem verwendet Objektverfolgung zur Überwachung von Video-Feeds und zur Erkennung potenzieller Sicherheitsbedrohungen. Wenn das System Objekte erkennt, die den festgelegten Schwellenwert überschreiten (festgelegt durch den records Parameter), sendet es automatisch eine E-Mail-Benachrichtigung mit einem Bildanhang, der die erkannten Objekte zeigt.

Das System nutzt die Klasse SecurityAlarm, die Methoden zur Verfügung stellt:

1. Verarbeiten von Bildern und Extrahieren von Objekterkennungen
2. Frames mit Bounding Boxes um erkannte Objekte herum beschriften
3. Senden von E-Mail-Benachrichtigungen bei Überschreiten von Erkennungsschwellenwerten

Diese Implementierung ist ideal für Haussicherheit, Einzelhandelsüberwachung und andere Überwachungsanwendungen, bei denen eine sofortige Benachrichtigung über erkannte Objekte wichtig ist.

FAQ

Wie verbessert Ultralytics YOLO11 die Genauigkeit eines Sicherheitsalarmsystems?

Ultralytics YOLO11 verbessert Sicherheitsalarmsysteme durch eine hochpräzise Objekterkennung in Echtzeit. Seine fortschrittlichen Algorithmen reduzieren Fehlalarme erheblich und stellen sicher, dass das System nur auf echte Bedrohungen reagiert. Diese erhöhte Zuverlässigkeit lässt sich nahtlos in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur integrieren und verbessert die allgemeine Überwachungsqualität.

Kann ich Ultralytics YOLO11 in meine bestehende Sicherheitsinfrastruktur integrieren?

Ja, Ultralytics YOLO11 kann nahtlos in Ihre bestehende Sicherheitsinfrastruktur integriert werden. Das System unterstützt verschiedene Modi und bietet Flexibilität bei der Anpassung, so dass Sie Ihr bestehendes System mit erweiterten Objekterkennungsfunktionen erweitern können. Detaillierte Anweisungen zur Integration von YOLO11 in Ihre Projekte finden Sie im Abschnitt Integration.

Wie hoch sind die Speicheranforderungen für die Ausführung von Ultralytics YOLO11 ?

Die Ausführung von Ultralytics YOLO11 auf einer Standardkonfiguration erfordert in der Regel etwa 5 GB freien Speicherplatz. Dies umfasst den Speicherplatz für das YOLO11 und alle zusätzlichen Abhängigkeiten. Für Cloud-basierte Lösungen bietet Ultralytics HUB effizientes Projektmanagement und Datensatzverwaltung, wodurch der Speicherbedarf optimiert werden kann. Erfahren Sie mehr über den Pro Plan mit erweiterten Funktionen, einschließlich erweitertem Speicherplatz.

Wodurch unterscheidet sich Ultralytics YOLO11 von anderen Objekterkennungsmodellen wie Faster R-CNN oder SSD?

Ultralytics YOLO11 bietet mit seinen Echtzeit-Erkennungsfunktionen und seiner höheren Genauigkeit einen Vorteil gegenüber Modellen wie Faster R-CNN oder SSD. Dank seiner einzigartigen Architektur kann es Bilder viel schneller verarbeiten, ohne Kompromisse bei der Präzision einzugehen, was es ideal für zeitkritische Anwendungen wie Sicherheitsalarmsysteme macht. Einen umfassenden Vergleich von Objekterkennungsmodellen können Sie in unserem Leitfaden nachlesen.

Wie kann ich die Häufigkeit von Fehlalarmen in meinem Sicherheitssystem mit Ultralytics YOLO11 reduzieren?

Um Fehlalarme zu vermeiden, sollten Sie sicherstellen, dass Ihr Ultralytics YOLO11 Modell mit einem vielfältigen und gut kommentierten Datensatz angemessen trainiert ist. Die Feinabstimmung von Hyperparametern und die regelmäßige Aktualisierung des Modells mit neuen Daten können die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessern. Detaillierte Techniken zur Abstimmung von Hyperparametern finden Sie in unserer Anleitung zur Abstimmung von Hyperparametern.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 5 Tagen

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