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

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: Dự án hệ thống báo động an ninh với Ultralytics YOLO11 Phát hiện đối tượng

Mã số

• 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()

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

Lập luận SecurityAlarm

Đây là một bảng với SecurityAlarm lập luận:

Lập luận model.track

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 sự phụ thuộc bổ sung nào. Đối với các giải pháp dựa trên đám mây, Ultralytics HUB cung cấp khả năng 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 Pro Plan 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 cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 26 ngày

Bình luận