Bỏ qua nội dung

Dự án hệ thống báo động an ninh sử dụng Ultralytics YOLO11

Hệ thống báo động an ninh

Dự án Hệ thống báo động an ninh sử dụng Ultralytics YOLO11 tích hợp các khả năng tiên tiến của công nghệ thị giác máy tính để tăng cường các biện pháp bảo mật. YOLO11 , được phát triển bởi Ultralytics , cung cấp khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực, cho phép hệ thống xác định và phản hồi kịp thời các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn. Dự án này cung cấp một số lợi thế:

  • Phát hiện thời gian thực: YOLO11 Hiệu quả của Hệ thống báo động an ninh cho phép phát hiện và ứng phó với các sự cố an ninh theo thời gian thực, giảm thiểu thời gian phản ứng.
  • Sự chính xác : YOLO11 được biết đến với độ chính xác trong phát hiện đối tượng, giảm thiểu báo động giả và nâng cao độ tin cậy của hệ thống báo động an ninh.
  • Khả năng tích hợp: Dự án có thể được tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng an ninh hiện có, cung cấp lớp giám sát thông minh nâng cấp.



Đồng hồ: Hệ thống báo động an ninh với Ultralytics YOLO11 + Giải pháp Phát hiện đối tượng

Ghi chú

Tạo mật khẩu ứng dụng là cần thiết

  • Điều hướng đến Trình tạo mật khẩu ứng dụng, chỉ định tên ứng dụng như "dự án bảo mật" và lấy mật khẩu gồm 16 chữ số. Sao chép mật khẩu này và dán vào mục được chỉ định password trường trong mã bên dưới.

Hệ thống báo động an ninh sử dụng Ultralytics YOLO

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

Vậy là xong! Khi bạn thực thi mã, bạn sẽ nhận được một thông báo duy nhất trên email của mình nếu phát hiện bất kỳ đối tượng nào. Thông báo được gửi ngay lập tức, không phải nhiều lần. Tuy nhiên, hãy thoải mái tùy chỉnh mã để phù hợp với yêu cầu của dự án.

Mẫu Email Đã Nhận

Mẫu Email Đã Nhận

SecurityAlarm Lập luận

Đây là một bảng với SecurityAlarm lập luận:

Lý lẽ Kiểu Mặc định Sự miêu tả
model str None Đường dẫn đến Ultralytics YOLO Tệp mẫu.
records int 5 Tổng số lần phát hiện sẽ được tính để kích hoạt email có hệ thống báo động an ninh.

Các SecurityAlarm giải pháp hỗ trợ nhiều loại track thông số:

Lý lẽ Kiểu Mặc định Sự miêu tả
tracker str 'botsort.yaml' Chỉ định thuật toán theo dõi để sử dụng, ví dụ: bytetrack.yaml hoặc botsort.yaml.
conf float 0.3 Đặt ngưỡng tin cậy cho việc phát hiện; giá trị thấp hơn cho phép theo dõi nhiều đối tượng hơn nhưng có thể bao gồm các kết quả dương tính giả.
iou float 0.5 Đặt ngưỡng Giao điểm trên Liên hợp (IoU) để lọc các phát hiện chồng chéo.
classes list None Lọc kết quả theo chỉ số lớp. Ví dụ, classes=[0, 2, 3] chỉ theo dõi các lớp được chỉ định.
verbose bool True Kiểm soát việc hiển thị kết quả theo dõi, cung cấp hình ảnh trực quan về các đối tượng được theo dõi.
device str None Chỉ định thiết bị để suy luận (ví dụ: cpu, cuda:0 hoặc 0). Cho phép người dùng lựa chọn giữa CPU , một cụ thể GPU hoặc các thiết bị tính toán khác để thực hiện mô hình.

Ngoài ra, các thiết lập trực quan sau đây cũng khả dụng:

Lý lẽ Kiểu Mặc định Sự miêu tả
show bool False Nếu như True, hiển thị hình ảnh hoặc video có chú thích trong một cửa sổ. Hữu ích cho phản hồi trực quan ngay lập tức trong quá trình phát triển hoặc thử nghiệm.
line_width None or int None Chỉ định độ rộng đường của hộp giới hạn. Nếu None, độ rộng của đường được tự động điều chỉnh dựa trên kích thước hình ảnh. Cung cấp tùy chỉnh trực quan để rõ nét hơn.

Nó hoạt động như thế nào

Hệ thống báo động an ninh sử dụng theo dõi đối tượng để theo dõi nguồn cấp dữ liệu video và phát hiện các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn. Khi hệ thống phát hiện các đối tượng vượt quá ngưỡng đã chỉ định (do records tham số), nó sẽ tự động gửi thông báo qua email có đính kèm hình ảnh hiển thị các đối tượng được phát hiện.

Hệ thống tận dụng lớp SecurityAlarm cung cấp các phương thức để:

  1. Xử lý khung và trích xuất phát hiện đối tượng
  2. Chú thích khung với các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng được phát hiện
  3. Gửi thông báo qua email khi ngưỡng phát hiện bị vượt quá

Việc triển khai này lý tưởng cho an ninh gia đình, giám sát bán lẻ và các ứng dụng giám sát khác, nơi mà việc thông báo ngay lập tức về các đối tượng được phát hiện là rất quan trọng.

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Làm thế nào Ultralytics YOLO11 cải thiện độ chính xác của hệ thống báo động an ninh?

Ultralytics YOLO11 cải thiện hệ thống báo động an ninh bằng cách cung cấp khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực, độ chính xác cao. Các thuật toán tiên tiến của nó làm giảm đáng kể các báo động giả, đảm bảo rằng hệ thống chỉ phản hồi các mối đe dọa thực sự. Độ tin cậy tăng lên này có thể được tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng an ninh hiện có, nâng cao chất lượng giám sát tổng thể.

Tôi có thể tích hợp Ultralytics YOLO11 với cơ sở hạ tầng bảo mật hiện tại của tôi?

Đúng, Ultralytics YOLO11 có thể tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng bảo mật hiện tại của bạn. Hệ thống hỗ trợ nhiều chế độ khác nhau và cung cấp tính linh hoạt để tùy chỉnh, cho phép bạn nâng cao thiết lập hiện tại của mình bằng các khả năng phát hiện đối tượng tiên tiến. Để biết hướng dẫn chi tiết về cách tích hợp YOLO11 trong các dự án của bạn, hãy truy cập phần tích hợp .

Yêu cầu lưu trữ để chạy là gì? Ultralytics YOLO11 ?

Đang chạy Ultralytics YOLO11 trên một thiết lập tiêu chuẩn thường yêu cầu khoảng 5GB dung lượng đĩa trống. Điều này bao gồm dung lượng để lưu trữ YOLO11 mô hình và bất kỳ phụ thuộc bổ sung nào. Đối với các giải pháp dựa trên đám mây, Ultralytics HUB cung cấp quản lý dự án và xử lý tập dữ liệu hiệu quả, có thể tối ưu hóa nhu cầu lưu trữ. Tìm hiểu thêm về Gói Pro để biết các tính năng nâng cao bao gồm lưu trữ mở rộng.

Điều gì làm cho Ultralytics YOLO11 khác với các mô hình phát hiện đối tượng khác như Faster R-CNN hoặc SSD?

Ultralytics YOLO11 cung cấp lợi thế hơn các mô hình như Faster R-CNN hoặc SSD với khả năng phát hiện thời gian thực và độ chính xác cao hơn. Kiến trúc độc đáo của nó cho phép xử lý hình ảnh nhanh hơn nhiều mà không ảnh hưởng đến độ chính xác , khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng nhạy cảm với thời gian như hệ thống báo động an ninh. Để so sánh toàn diện các mô hình phát hiện đối tượng, bạn có thể khám phá hướng dẫn của chúng tôi.

Làm thế nào tôi có thể giảm tần suất báo động giả trong hệ thống an ninh của mình bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11 ?

Để giảm thiểu các kết quả dương tính giả, hãy đảm bảo Ultralytics YOLO11 mô hình được đào tạo đầy đủ với một tập dữ liệu đa dạng và được chú thích tốt. Việc tinh chỉnh siêu tham số và thường xuyên cập nhật mô hình bằng dữ liệu mới có thể cải thiện đáng kể độ chính xác phát hiện. Các kỹ thuật điều chỉnh siêu tham số chi tiết có thể được tìm thấy trong hướng dẫn điều chỉnh siêu tham số của chúng tôi.

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 5 ngày
glenn-jocher RizwanMunawar YTG Trợ lý Ultralytics jk4e bạch tuộc đầy tham vọng IvorZhu331

Bình luận