Projeto de sistema de alarme de segurança utilizando Ultralytics YOLO11

O projeto de sistema de alarme de segurança que utiliza o Ultralytics YOLO11 integra capacidades avançadas de visão por computador para melhorar as medidas de segurança. YOLO11 O sistema de visão por computador, desenvolvido pela Ultralytics, permite a deteção de objectos em tempo real, permitindo que o sistema identifique e responda prontamente a potenciais ameaças à segurança. Este projeto oferece várias vantagens:

• Deteção em tempo real: a eficiência do YOLO11 permite que o sistema de alarme de segurança detecte e responda a incidentes de segurança em tempo real, minimizando o tempo de resposta.
• Precisão: YOLO11 é conhecido pela sua precisão na deteção de objectos, reduzindo os falsos positivos e aumentando a fiabilidade do sistema de alarme de segurança.
• Capacidades de integração: O projeto pode ser perfeitamente integrado na infraestrutura de segurança existente, proporcionando uma camada melhorada de vigilância inteligente.

Ver: Projeto de sistema de alarme de segurança com Ultralytics YOLO11 Deteção de objectos

Código

• 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()

É isso mesmo! Quando executar o código, receberá uma única notificação no seu e-mail se for detectado algum objeto. A notificação é enviada imediatamente, não repetidamente. No entanto, sinta-se à vontade para personalizar o código de acordo com os requisitos do seu projeto.

Amostra de correio eletrónico recebido

Argumentos SecurityAlarm

Aqui está uma tabela com os SecurityAlarm argumentos:

Argumentos model.track

FAQ

Como é que o Ultralytics YOLO11 melhora a precisão de um sistema de alarme de segurança?

Ultralytics YOLO11 melhora os sistemas de alarme de segurança, fornecendo uma deteção de objectos de elevada precisão e em tempo real. Os seus algoritmos avançados reduzem significativamente os falsos positivos, assegurando que o sistema apenas responde a ameaças genuínas. Esta maior fiabilidade pode ser perfeitamente integrada na infraestrutura de segurança existente, melhorando a qualidade geral da vigilância.

Posso integrar o Ultralytics YOLO11 na minha infraestrutura de segurança existente?

Sim, o Ultralytics YOLO11 pode ser perfeitamente integrado na sua infraestrutura de segurança existente. O sistema suporta vários modos e oferece flexibilidade para personalização, permitindo-lhe melhorar a sua configuração existente com capacidades avançadas de deteção de objectos. Para obter instruções detalhadas sobre a integração do YOLO11 nos seus projectos, visite a secção de integração.

Quais são os requisitos de armazenamento para executar Ultralytics YOLO11 ?

A execução de Ultralytics YOLO11 numa configuração padrão requer normalmente cerca de 5 GB de espaço livre em disco. Isso inclui espaço para armazenar o modelo YOLO11 e quaisquer dependências adicionais. Para soluções baseadas na nuvem, o Ultralytics HUB oferece gestão eficiente de projectos e manuseamento de conjuntos de dados, o que pode otimizar as necessidades de armazenamento. Saiba mais sobre o Plano Pro para obter recursos aprimorados, incluindo armazenamento estendido.

O que torna o Ultralytics YOLO11 diferente de outros modelos de deteção de objectos como o Faster R-CNN ou o SSD?

Ultralytics YOLO11 oferece uma vantagem sobre modelos como o Faster R-CNN ou SSD com as suas capacidades de deteção em tempo real e maior precisão. A sua arquitetura única permite-lhe processar imagens muito mais rapidamente sem comprometer a precisão, tornando-o ideal para aplicações sensíveis ao tempo, como sistemas de alarme de segurança. Para uma comparação abrangente dos modelos de deteção de objectos, pode explorar o nosso guia.

Como posso reduzir a frequência de falsos positivos no meu sistema de segurança utilizando Ultralytics YOLO11 ?

Para reduzir os falsos positivos, certifique-se de que o seu modelo Ultralytics YOLO11 é adequadamente treinado com um conjunto de dados diversificado e bem anotado. O ajuste fino dos hiperparâmetros e a atualização regular do modelo com novos dados podem melhorar significativamente a precisão da deteção. As técnicas detalhadas de afinação de hiperparâmetros podem ser encontradas no nosso guia de afinação de hiperparâmetros.

📅C riado há 1 ano ✏️ Atualizado há 26 dias

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