Güvenlik Alarm Sistemi Projesi Kullanımı Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8 adresini kullanan Güvenlik Alarm Sistemi Projesi, güvenlik önlemlerini artırmak için gelişmiş bilgisayarla görme yeteneklerini entegre etmektedir. YOLOv8 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: YOLOv8'un verimliliği, Güvenlik Alarm Sisteminin güvenlik olaylarını gerçek zamanlı olarak algılamasını ve yanıt vermesini sağlayarak yanıt süresini en aza indirir.
- Doğruluk: YOLOv8 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 YOLOv8 Nesne Algılama ile Güvenlik Alarm Sistemi Projesi
Kod
Kütüphaneleri İçe Aktar
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
Mesaj parametrelerini ayarlayın
Not
Uygulama Şifresi Oluşturma gereklidir
- Uygulama Parolası Oluşturucu'ya gidin, "güvenlik projesi" gibi bir uygulama adı belirleyin ve 16 basamaklı bir parola edinin. Bu parolayı kopyalayın ve belirtilen parola alanına talimatlara uygun şekilde yapıştırın.
password = ""
from_email = "" # must match the email used to generate the password
to_email = "" # receiver email
Sunucu oluşturma ve kimlik doğrulama
E-posta Gönderme Fonksiyonu
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())
Nesne Algılama ve Uyarı Gönderme
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()
Nesne Algılama sınıfını çağırın ve Çıkarsamayı Çalıştırın
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.