Projekt für ein Sicherheitsalarmsystem mit Ultralytics YOLO26#

Das Projekt für ein Sicherheitsalarmsystem mit Ultralytics YOLO26 nutzt fortschrittliche Computer-Vision-Funktionen, um Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern. YOLO26, entwickelt von Ultralytics, ermöglicht die Objekterkennung in Echtzeit, sodass das System potenzielle Sicherheitsbedrohungen umgehend erkennen und darauf reagieren kann. Dieses Projekt bietet mehrere Vorteile:

• Erkennung in Echtzeit: Die Effizienz von YOLO26 ermöglicht es dem Sicherheitsalarmsystem, Sicherheitsvorfälle in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, wodurch sich die Reaktionszeit verkürzt.
• Genauigkeit: YOLO26 ist für seine Genauigkeit bei der Objekterkennung bekannt, reduziert Fehlalarme und erhöht die Zuverlässigkeit des Sicherheitsalarmsystems.
• Integrationsmöglichkeiten: Das Projekt lässt sich nahtlos in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen integrieren und stellt eine erweiterte Ebene intelligenter Überwachung bereit.

Sicherheitswarnungen mit YOLO26 senden#

Die Lösung SecurityAlarm verfolgt Objekte in deinem Videostream und sendet eine einzelne E-Mail-Warnung mit einem annotierten Bild im Anhang, sobald die Anzahl der Erkennungen den Schwellenwert records erreicht. Authentifiziere ein Gmail-Konto mit einem App-Passwort und führe die Lösung anschließend mit deiner Quelle aus.

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="yolo26n.pt",  # e.g., yolo26s.pt, yolo26m.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

Wenn du den Code ausführst, erhältst du eine einzelne E-Mail-Benachrichtigung, sobald ein Objekt erkannt wird. Die Benachrichtigung wird sofort und nicht wiederholt gesendet. Du kannst den Code an die Anforderungen deines Projekts anpassen.

Beispiel für eine empfangene E-Mail#

Argumente von SecurityAlarm#

Hier ist eine Tabelle mit den Argumenten von SecurityAlarm:

Die Lösung SecurityAlarm unterstützt verschiedene Parameter von track:

Darüber hinaus stehen die folgenden Visualisierungseinstellungen zur Verfügung:

Funktionsweise#

Das Sicherheitsalarmsystem nutzt Objektverfolgung, um Videostreams zu überwachen und potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen. Wenn das System Objekte erkennt, die den angegebenen Schwellenwert überschreiten, der durch den Parameter records festgelegt wird, sendet es automatisch eine E-Mail-Benachrichtigung mit einem Bild im Anhang, auf dem die erkannten Objekte zu sehen sind.

Das System nutzt die Klasse SecurityAlarm, die Methoden zum Folgenden bereitstellt:

1. Frames verarbeiten und erkannte Objekte extrahieren
2. Frames mit Begrenzungsrahmen um erkannte Objekte annotieren
3. E-Mail-Benachrichtigungen senden, wenn Erkennungsschwellenwerte überschritten werden

Diese Implementierung eignet sich ideal für die Sicherheit zu Hause, die Überwachung im Einzelhandel und andere Überwachungsanwendungen, bei denen eine sofortige Benachrichtigung über erkannte Objekte entscheidend ist.

FAQ#