Проект системы охранной сигнализации с использованием Ultralytics YOLO26

Проект системы охранной сигнализации, использующий Ultralytics YOLO26, интегрирует передовые возможности компьютерного зрения для повышения мер безопасности. YOLO26, разработанный Ultralytics, обеспечивает обнаружение объектов в реальном времени, позволяя системе оперативно выявлять потенциальные угрозы безопасности и реагировать на них. Этот проект предлагает несколько преимуществ:

• Обнаружение в реальном времени: Эффективность YOLO26 позволяет системе охранной сигнализации обнаруживать инциденты безопасности и реагировать на них в реальном времени, минимизируя время отклика.
• Точность: YOLO26 известен своей точностью в обнаружении объектов, уменьшая количество ложных срабатываний и повышая надежность системы охранной сигнализации.
• Возможности интеграции: Проект может быть легко интегрирован с существующей инфраструктурой безопасности, обеспечивая повышенный уровень интеллектуального наблюдения.

Смотреть: Система охранной сигнализации с Ultralytics YOLO26 + Решения Обнаружение объектов

• Перейдите к Генератор паролей приложений, укажите название приложения, например, "security project", и получите 16-значный пароль. Скопируйте этот пароль и вставьте его в предназначенное для этого password поле в коде ниже.

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

При запуске кода вы получите одно электронное уведомление, если будет detect какой-либо объект. Уведомление отправляется немедленно, не повторяясь. Вы можете настроить код в соответствии с требованиями вашего проекта.

Образец полученного электронного письма

SecurityAlarm Аргументы

Вот таблица с SecurityAlarm аргументы:

Параметр SecurityAlarm Решение поддерживает множество track параметры:

Кроме того, доступны следующие настройки визуализации:

Как это работает

Система охранной сигнализации использует отслеживание объектов для мониторинга видеопотоков и detect потенциальных угроз безопасности. Когда система detects объекты, превышающие указанный порог (установленный records параметр), он автоматически отправляет уведомление по электронной почте с изображением обнаруженных объектов.

Система использует класс SecurityAlarm, который предоставляет методы для:

1. Обработка кадров и извлечение обнаружений объектов
2. Аннотируйте кадры ограничивающими рамками вокруг обнаруженных объектов
3. Отправлять уведомления по электронной почте, когда пороговые значения обнаружения превышены

Эта реализация идеально подходит для домашней безопасности, розничного наблюдения и других приложений мониторинга, где немедленное уведомление об обнаруженных объектах имеет решающее значение.

Часто задаваемые вопросы

Как Ultralytics YOLO26 повышает точность системы охранной сигнализации?

Ultralytics YOLO26 улучшает системы охранной сигнализации, обеспечивая высокоточное обнаружение объектов в реальном времени. Его передовые алгоритмы значительно сокращают количество ложных срабатываний, гарантируя, что система реагирует только на реальные угрозы. Эта повышенная надежность может быть легко интегрирована в существующую инфраструктуру безопасности, повышая общее качество наблюдения.

Могу ли я интегрировать Ultralytics YOLO26 с моей существующей инфраструктурой безопасности?

Да, Ultralytics YOLO26 может быть бесшовно интегрирован в вашу существующую инфраструктуру безопасности. Система поддерживает различные режимы и обеспечивает гибкость для настройки, позволяя вам расширить существующую систему передовыми возможностями обнаружения объектов. Подробные инструкции по интеграции YOLO26 в ваши проекты можно найти в разделе интеграции.

Каковы требования к хранилищу для запуска Ultralytics YOLO26?

Для запуска Ultralytics YOLO26 на стандартной установке обычно требуется около 5 ГБ свободного дискового пространства. Это включает место для хранения модели YOLO26 и любых дополнительных зависимостей. Для облачных решений платформа Ultralytics предлагает эффективное управление проектами и обработку наборов данных, что может оптимизировать потребности в хранении. Узнайте больше о плане Pro для расширенных функций, включая увеличенный объем хранилища.

Что отличает Ultralytics YOLO26 от других моделей обнаружения объектов, таких как Faster R-CNN или SSD?

Ultralytics YOLO26 превосходит такие модели, как Faster R-CNN или SSD, благодаря своим возможностям обнаружения в реальном времени и более высокой точности. Его уникальная архитектура позволяет обрабатывать изображения значительно быстрее без ущерба для точности, что делает его идеальным для критически важных по времени приложений, таких как системы охранной сигнализации. Для всестороннего сравнения моделей обнаружения объектов вы можете изучить наше руководство.

Как я могу уменьшить частоту ложных срабатываний в моей системе безопасности с помощью Ultralytics YOLO26?

Чтобы уменьшить количество ложных срабатываний, убедитесь, что ваша модель Ultralytics YOLO26 адекватно обучена на разнообразном и хорошо аннотированном наборе данных. Тонкая настройка гиперпараметров и регулярное обновление модели новыми данными могут значительно повысить точность обнаружения. Подробные методы настройки гиперпараметров можно найти в нашем руководстве по настройке гиперпараметров.

📅 Создано 2 лет назад ✏️ Обновлено 2 дней назад

Комментарии