セキュリティアラームシステム・プロジェクトUltralytics YOLO11

Ultralytics YOLO11 を利用したセキュリティ警報システム・プロジェクトは、セキュリティ対策を強化するために高度なコンピュータ・ビジョン機能を統合している。YOLO11 Ultralytics によって開発された、リアルタイムの物体検出を提供することで、システムは潜在的なセキュリティ上の脅威を迅速に特定し、対応することができます。このプロジェクトにはいくつかの利点がある：

• リアルタイムの検知： YOLO11 の効率性により、セキュリティアラームシステムはリアルタイムでセキュリティインシデントを検知し、対応することができるため、対応時間を最小限に抑えることができます。
• 精度： YOLO11 は、物体検知の精度の高さで知られ、誤検知を減らし、セキュリティアラームシステムの信頼性を高めている。
• 統合能力：このプロジェクトは、既存のセキュリティ・インフラとシームレスに統合することができ、インテリジェントな監視のアップグレード層を提供します。

見るんだ： セキュリティ警報システム・プロジェクトUltralytics YOLO11 物体検出

コード

• Navigate to App Password Generator, designate an app name such as "security project," and obtain a 16-digit password. Copy this password and paste it into the designated password field in the code below.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.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_alarm_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

# Init SecurityAlarm
security = solutions.SecurityAlarm(
    show=True,  # Display the output
    model="yolo11n.pt",  # i.e. YOLO11s.pt
    records=1,  # Total detections count to send an email about security
)

security.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
    im0 = security.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

それだけだ！コードを実行すると、何らかのオブジェクトが検出された場合、メールに1回通知が届きます。通知は繰り返し送信されるのではなく、即座に送信されます。しかし、あなたのプロジェクトの要件に合わせてコードを自由にカスタマイズしてください。

受信メールサンプル

議論 SecurityAlarm

以下はその表である。 SecurityAlarm という議論がある：

議論 model.track

よくあるご質問

Ultralytics YOLO11 セキュリティアラームシステムの精度はどのように向上するのか？

Ultralytics YOLO11 は、高精度のリアルタイム物体検知を実現することで、セキュリティアラームシステムを強化します。その高度なアルゴリズムは誤検知を大幅に減らし、システムが本物の脅威にのみ反応することを保証します。この信頼性の向上により、既存のセキュリティ・インフラとシームレスに統合でき、全体的な監視品質を向上させることができます。

Ultralytics YOLO11 を既存のセキュリティ・インフラと統合できますか？

Ultralytics YOLO11 は、既存のセキュリティ・インフラとシームレスに統合できます。システムは様々なモードをサポートし、カスタマイズの柔軟性を提供するため、高度なオブジェクト検出機能で既存のセットアップを強化することができます。YOLO11 をプロジェクトに統合する詳細な手順については、統合セクションをご覧ください。

Ultralytics YOLO11 を実行するために必要なストレージは？

標準的なセットアップでUltralytics YOLO11 を実行するには、通常約5GBのディスク空き容量が必要です。これには、YOLO11 モデルと追加の依存関係を保存するためのスペースが含まれる。クラウドベースのソリューションでは、Ultralytics HUB が効率的なプロジェクト管理とデータセット処理を提供し、ストレージのニーズを最適化します。拡張ストレージを含む拡張機能のプロプランについては、こちらをご覧ください。

Ultralytics YOLO11 、Faster R-CNNやSSDのような他の物体検出モデルと何が違うのか？

Ultralytics YOLO11 は、リアルタイムの検出能力と高い精度で、Faster R-CNNやSSDのようなモデルよりも優位性を発揮します。そのユニークなアーキテクチャにより、精度を損なうことなく、より高速に画像を処理できるため、セキュリティアラームシステムのような時間に敏感なアプリケーションに最適です。物体検出モデルの包括的な比較については、ガイドをご覧ください。

Ultralytics YOLO11 を使用したセキュリティ・システムにおいて、誤検知の頻度を減らすにはどうすればよいですか？

誤検出を減らすには、Ultralytics YOLO11 モデルが、多様でよく注釈されたデータセットで適切にトレーニングされていることを確認します。ハイパーパラメータを微調整し、新しいデータでモデルを定期的に更新することで、検出精度を大幅に向上させることができます。詳細なハイパーパラメータ・チューニング・テクニックは、ハイパーパラメータ・チューニング・ガイドに掲載されています。

📅作成：1年前 ✏️更新しました 27日前

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