セキュリティアラームシステム・プロジェクトUltralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8 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。YOLOv8 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: YOLOv8 の効率性により、セキュリティアラームシステムはセキュリティインシデントをリアルタイムで検知し、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: YOLOv8 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: Ultralytics YOLOv8 オブジェクト検出によるセキュリティアラームシステムプロジェクト
コード
ライブラリのインポート
import torch
import numpy as np
import cv2
from time import time
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
メッセージのパラメータを設定する
注
アプリのパスワード生成が必要
- App Password Generatorに移動し、"security project "などのアプリ名を指定し、16桁のパスワードを取得する。このパスワードをコピーし、指定されたパスワード・フィールドに指示通りに貼り付ける。
password = ""
from_email = "" # must match the email used to generate the password
to_email = "" # receiver email
サーバーの作成と認証
メール送信機能
def send_email(to_email, from_email, object_detected=1):
"""Sends an email notification indicating the number of objects detected; defaults to 1 object."""
message = MIMEMultipart()
message['From'] = from_email
message['To'] = to_email
message['Subject'] = "Security Alert"
# Add in the message body
message_body = f'ALERT - {object_detected} objects has been detected!!'
message.attach(MIMEText(message_body, 'plain'))
server.sendmail(from_email, to_email, message.as_string())
オブジェクト検出とアラート送信
class ObjectDetection:
def __init__(self, capture_index):
"""Initializes an ObjectDetection instance with a given camera index."""
self.capture_index = capture_index
self.email_sent = False
# model information
self.model = YOLO("yolov8n.pt")
# visual information
self.annotator = None
self.start_time = 0
self.end_time = 0
# device information
self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
def predict(self, im0):
"""Run prediction using a YOLO model for the input image `im0`."""
results = self.model(im0)
return results
def display_fps(self, im0):
"""Displays the FPS on an image `im0` by calculating and overlaying as white text on a black rectangle."""
self.end_time = time()
fps = 1 / np.round(self.end_time - self.start_time, 2)
text = f'FPS: {int(fps)}'
text_size = cv2.getTextSize(text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, 2)[0]
gap = 10
cv2.rectangle(im0, (20 - gap, 70 - text_size[1] - gap), (20 + text_size[0] + gap, 70 + gap), (255, 255, 255), -1)
cv2.putText(im0, text, (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 0), 2)
def plot_bboxes(self, results, im0):
"""Plots bounding boxes on an image given detection results; returns annotated image and class IDs."""
class_ids = []
self.annotator = Annotator(im0, 3, results[0].names)
boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
names = results[0].names
for box, cls in zip(boxes, clss):
class_ids.append(cls)
self.annotator.box_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(int(cls), True))
return im0, class_ids
def __call__(self):
"""Executes object detection on video frames from a specified camera index, plotting bounding boxes and returning modified frames."""
cap = cv2.VideoCapture(self.capture_index)
assert cap.isOpened()
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
frame_count = 0
while True:
self.start_time = time()
ret, im0 = cap.read()
assert ret
results = self.predict(im0)
im0, class_ids = self.plot_bboxes(results, im0)
if len(class_ids) > 0: # Only send email If not sent before
if not self.email_sent:
send_email(to_email, from_email, len(class_ids))
self.email_sent = True
else:
self.email_sent = False
self.display_fps(im0)
cv2.imshow('YOLOv8 Detection', im0)
frame_count += 1
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
server.quit()
オブジェクト検出クラスの呼び出しと推論の実行
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。