Güvenlik Alarm Sistemi Projesi Kullanımı Ultralytics YOLO11

Ultralytics YOLO11 adresini kullanan Güvenlik Alarm Sistemi Projesi, güvenlik önlemlerini artırmak için gelişmiş bilgisayarla görme yeteneklerini entegre etmektedir. YOLO11 tarafından geliştirilen Ultralytics, gerçek zamanlı nesne tespiti sağlayarak sistemin potansiyel güvenlik tehditlerini anında tespit etmesine ve bunlara yanıt vermesine olanak tanır. Bu proje çeşitli avantajlar sunmaktadır:

• Gerçek Zamanlı Algılama: YOLO11'un verimliliği, Güvenlik Alarm Sisteminin güvenlik olaylarını gerçek zamanlı olarak algılamasını ve yanıt vermesini sağlayarak yanıt süresini en aza indirir.
• Doğruluk: YOLO11 nesne tespitindeki doğruluğu ile bilinir, yanlış pozitifleri azaltır ve güvenlik alarm sisteminin güvenilirliğini artırır.
• Entegrasyon Yetenekleri: Proje, mevcut güvenlik altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir ve yükseltilmiş bir akıllı gözetim katmanı sağlar.

İzle: Ultralytics YOLO11 + Çözümleri ile Güvenlik Alarm Sistemi Nesne Algılama

• Şuraya gidin Uygulama Şifre Oluşturucu"güvenlik projesi" gibi bir uygulama adı belirleyin ve 16 basamaklı bir parola edinin. Bu parolayı kopyalayın ve belirlenen password alanını aşağıdaki kodda bulabilirsiniz.

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="yolo11n.pt",  # i.e. yolo11s.pt, yolo11m.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

İşte bu kadar! Kodu çalıştırdığınızda, herhangi bir nesne tespit edilirse e-postanızda tek bir bildirim alırsınız. Bildirim tekrar tekrar değil, hemen gönderilir. Ancak, kodu proje gereksinimlerinize uyacak şekilde özelleştirmekten çekinmeyin.

Alınan E-posta Örneği

SecurityAlarm Argümanlar

İşte bir tablo SecurityAlarm Argümanlar:

Bu SecurityAlarm çözüm çeşitli destekliyor track Parametreler:

Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme ayarları da mevcuttur:

Nasıl Çalışır

Güvenlik Alarm Sistemi şunları kullanır nesne takibi video akışlarını izlemek ve potansiyel güvenlik tehditlerini tespit etmek için. Sistem, belirtilen eşiği aşan nesneleri algıladığında (ayarlayıcı tarafından belirlenen records parametresi), otomatik olarak algılanan nesneleri gösteren bir resim ekiyle birlikte bir e-posta bildirimi gönderir.

Sistem, aşağıdaki yöntemleri sağlayan SecurityAlarm sınıfından yararlanır:

1. Çerçeveleri işleyin ve nesne algılamalarını çıkarın
2. Algılanan nesnelerin etrafındaki sınırlayıcı kutularla karelere açıklama ekleme
3. Algılama eşikleri aşıldığında e-posta bildirimleri gönderin

Bu uygulama ev güvenliği, perakende gözetimi ve algılanan nesnelerin anında bildirilmesinin kritik olduğu diğer izleme uygulamaları için idealdir.

SSS

Ultralytics YOLO11 bir güvenlik alarm sisteminin doğruluğunu nasıl artırır?

Ultralytics YOLO11 yüksek doğrulukta, gerçek zamanlı nesne algılama sağlayarak güvenlik alarm sistemlerini geliştirir. Gelişmiş algoritmaları yanlış pozitifleri önemli ölçüde azaltarak sistemin yalnızca gerçek tehditlere yanıt vermesini sağlar. Bu artan güvenilirlik, mevcut güvenlik altyapısına sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir ve genel gözetim kalitesini yükseltir.

Ultralytics YOLO11 adresini mevcut güvenlik altyapımla entegre edebilir miyim?

Evet, Ultralytics YOLO11 mevcut güvenlik altyapınızla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. Sistem çeşitli modları destekler ve özelleştirme için esneklik sağlayarak mevcut kurulumunuzu gelişmiş nesne algılama yetenekleriyle geliştirmenize olanak tanır. YOLO11 adresini projelerinize entegre etmeye ilişkin ayrıntılı talimatlar için entegrasyon bölümünü ziyaret edin.

Ultralytics YOLO11 çalıştırmak için depolama gereksinimleri nelerdir?

Ultralytics YOLO11 'i standart bir kurulumda çalıştırmak genellikle yaklaşık 5 GB boş disk alanı gerektirir. Bu, YOLO11 modelini ve ek bağımlılıkları depolamak için alanı içerir. Bulut tabanlı çözümler için Ultralytics HUB, depolama ihtiyaçlarını optimize edebilen verimli proje yönetimi ve veri kümesi işleme sunar. Genişletilmiş depolama alanı da dahil olmak üzere gelişmiş özellikler için Pro Plan hakkında daha fazla bilgi edinin.

Ultralytics YOLO11 adresini Faster R-CNN veya SSD gibi diğer nesne algılama modellerinden farklı kılan nedir?

Ultralytics YOLO11 gerçek zamanlı algılama yetenekleri ve daha yüksek doğruluğu ile Faster R-CNN veya SSD gibi modellere göre üstünlük sağlar. Benzersiz mimarisi, hassasiyetten ödün vermeden görüntüleri çok daha hızlı işlemesine olanak tanır ve bu da onu güvenlik alarm sistemleri gibi zamana duyarlı uygulamalar için ideal hale getirir. Nesne algılama modellerinin kapsamlı bir karşılaştırması için kılavuzumuzu inceleyebilirsiniz.

Ultralytics YOLO11 adresini kullanarak güvenlik sistemimdeki yanlış pozitiflerin sıklığını nasıl azaltabilirim?

Yanlış pozitifleri azaltmak için Ultralytics YOLO11 modelinizin çeşitli ve iyi açıklanmış bir veri kümesiyle yeterince eğitildiğinden emin olun. Hiperparametrelerin ince ayarının yapılması ve modelin yeni verilerle düzenli olarak güncellenmesi tespit doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıntılı hiperparametre ayarlama teknikleri hiperparametre ayarlama kılavuzumuzda bulunabilir.

📅1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 6 gün önce güncellendi

Yorumlar