Sicherheitsalarmsystem-Projekt mit Ultralytics YOLO26#

Das Security Alarm System Project, das Ultralytics YOLO26 nutzt, integriert fortschrittliche computer vision-Funktionen, um Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern. YOLO26, entwickelt von Ultralytics, bietet object detection in Echtzeit, wodurch das System potenzielle Sicherheitsbedrohungen schnell erkennen und darauf reagieren kann. Dieses Projekt bietet mehrere Vorteile:

• Echtzeit-Erkennung: Die Effizienz von YOLO26 ermöglicht es dem Sicherheitsalarmsystem, Sicherheitsvorfälle in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, was die Reaktionszeit minimiert.
• Accuracy: YOLO26 ist für seine Genauigkeit bei der Objekterkennung bekannt, wodurch Fehlalarme reduziert und die Zuverlässigkeit des Sicherheitsalarmsystems erhöht wird.
• Integrationsfähigkeiten: Das Projekt kann nahtlos in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen integriert werden und bietet eine verbesserte Ebene intelligenter Überwachung.

Sende Sicherheitswarnungen mit YOLO26#

Die SecurityAlarm-Lösung verfolgt Objekte in deinem Video-Feed und sendet eine einzelne E-Mail-Benachrichtigung mit einem angehängten kommentierten Bild, sobald die Anzahl der Erkennungen den records-Schwellenwert erreicht. Authentifiziere ein Gmail-Konto mit einem App-Passwort und führe die Lösung dann für deine Quelle aus.

• Navigiere zum App Password Generator, gib einen App-Namen wie „security project“ an und erhalte ein 16-stellige Passwort. Kopiere dieses Passwort und füge es in das dafür vorgesehene password-Feld im Code unten ein.

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 versendet. Du kannst den Code an deine Projektanforderungen anpassen.

Beispiel für empfangene E-Mail#

SecurityAlarm-Argumente#

Hier ist eine Tabelle mit den SecurityAlarm-Argumenten:

Die SecurityAlarm-Lösung unterstützt eine Vielzahl von track-Parametern:

Darüber hinaus stehen folgende Visualisierungseinstellungen zur Verfügung:

So funktioniert es#

Das Security Alarm System verwendet object tracking, um Video-Feeds zu überwachen und potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen. Wenn das System Objekte erkennt, die den angegebenen Schwellenwert (festgelegt durch den records-Parameter) überschreiten, sendet es automatisch eine E-Mail-Benachrichtigung mit einem Bildanhang, der die erkannten Objekte zeigt.

Das System nutzt die SecurityAlarm class, die Methoden bereitstellt für:

1. Frames zu verarbeiten und Objekterkennungen zu extrahieren
2. Frames mit Bounding Boxes um erkannte Objekte zu annotieren
3. E-Mail-Benachrichtigungen zu senden, wenn Erkennungsschwellen überschritten werden

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

FAQ#