使用安全警报系统项目Ultralytics YOLO11

利用Ultralytics YOLO11 的安全警报系统项目集成了先进的计算机视觉功能，以加强安全措施。YOLO11该项目由Ultralytics 开发，提供实时物体检测功能，使系统能够识别潜在的安全威胁并迅速做出反应。该项目具有以下几个优点：

• 实时检测： YOLO11 的高效性使安全警报系统能够实时检测和响应安全事件，最大限度地缩短响应时间。
• 准确性： YOLO11 以其物体检测的准确性著称，可减少误报，提高安全警报系统的可靠性。
• 集成能力：该项目可与现有的安全基础设施无缝集成，提供一个升级的智能监控层。

观看： 配备Ultralytics YOLO11 的安全警报系统 + 解决方案 物体检测

• 导航至 应用程序密码生成器指定一个应用程序名称，如 "安全项目"，并获取一个 16 位数的密码。复制该密码并粘贴到指定的 password 字段。

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

就是这样！执行代码后，如果检测到任何对象，您的电子邮件就会收到一条通知。通知会立即发送，不会重复发送。不过，您也可以根据自己的项目要求定制代码。

收到的电子邮件样本

SecurityAlarm 论据

下面的表格显示了 SecurityAlarm 争论：

"(《世界人权宣言》) SecurityAlarm 解决方案支持各种 track 参数

此外，还提供以下可视化设置：

如何使用

安全警报系统使用 物体追踪 以监控视频画面并检测潜在的安全威胁。当系统检测到超过指定阈值的物体时（由 records 参数），它会自动发送电子邮件通知，并附上显示检测到的对象的图像附件。

系统利用SecurityAlarm 类，该类提供了以下方法：

1. 处理帧并提取目标检测
2. 用探测到的物体周围的包围盒为帧添加注释
3. 超过检测阈值时发送电子邮件通知

这种实施方式非常适合家庭安防、零售监控和其他监控应用，因为在这些应用中，检测到的物体必须立即发出通知。

常见问题

Ultralytics YOLO11 如何提高安全警报系统的准确性？

Ultralytics YOLO11 通过提供高精确度的实时目标检测，增强了安防报警系统的功能。其先进的算法大大减少了误报，确保系统只对真正的威胁做出反应。这种更高的可靠性可与现有安防基础设施无缝集成，提升整体监控质量。

能否将Ultralytics YOLO11 与现有安全基础设施集成？

是的，Ultralytics YOLO11 可以与您现有的安全基础设施无缝集成。该系统支持多种模式，可灵活定制，让您可以利用先进的目标检测功能增强现有设置。有关在项目中集成YOLO11 的详细说明，请访问集成部分。

运行Ultralytics YOLO11 有哪些存储要求？

在标准配置下运行Ultralytics YOLO11 通常需要约 5GB 的可用磁盘空间。这包括用于存储YOLO11 模型和任何附加依赖项的空间。对于基于云计算的解决方案，Ultralytics HUB提供高效的项目管理和数据集处理，可以优化存储需求。了解有关专业计划的更多信息，以获得包括扩展存储在内的增强功能。

Ultralytics YOLO11 与 Faster R-CNN 或 SSD 等其他物体检测模型有何不同？

Ultralytics YOLO11 与 Faster R-CNN 或 SSD 等型号相比，它具有实时检测能力和更高的精度。其独特的架构使其能够更快地处理图像，同时又不影响精度，非常适合安防报警系统等时间敏感型应用。有关物体检测模型的全面比较，请参阅我们的指南。

如何使用Ultralytics YOLO11 减少安全系统中的误报频率？

为减少误报，请确保您的Ultralytics YOLO11 模型经过了充分的训练，数据集种类繁多且标注齐全。微调超参数并定期用新数据更新模型可以显著提高检测准确率。详细的超参数调整技术可参阅我们的超参数调整指南。

📅创建于 1 年前 ✏️已更新 5 天前

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