system wykrywania i widzenie komputerowe: wykrywanie obiektów za pomocą kamer
Po pierwsze, stacje opierają się na sieciach kamer, aby stworzyć praktyczny system wykrywania, który obserwuje perony i hale. Stacje, takie jak dworce kolejowe, korzystają z wielu kątów kamery, a strumienie działają nieprzerwanie. W praktyce kamera nadzoru może przekształcić pasywny zapis CCTV w zdarzenia operacyjne, co zmienia sposób reakcji zespołów. Nowoczesne modele widzenia komputerowego działają na tych strumieniach, aby identyfikować osoby, bagaże i ruch. Na przykład nasza platforma pobiera strumienie i stosuje modele lokalnie, dzięki czemu operatorzy zachowują kontrolę i przestrzegają lokalnych przepisów. Ponadto systemy CCTV zintegrowane z VMS ułatwiają skalowanie od jednej kamery do systemu nadzoru obejmującego cały obiekt.
Zaawansowane widzenie komputerowe oparte na AI wykonuje ciężką pracę. Modele wykonują klasyfikację i śledzenie każdego strumienia wideo i oznaczają obiekt pierwszoplanowy, gdy różni się od ruchu tła. Następnie algorytmy wykrywania obiektów etykietują przedmioty jako torba, walizka lub plecak. Ten etap ma znaczenie, ponieważ dokładne etykietowanie poprawia późniejsze powiązanie z właścicielem. Solidny system wykrywania będzie także generował zdarzenia w ustrukturyzowanej formie dla operacji. Visionplatform.ai wspiera takie podejście przez przesyłanie zdarzeń MQTT do pulpitów i przez utrzymywanie modeli lokalnie dla zgodności z GDPR i EU AI Act.
Ponadto strumienie kamer o wysokiej rozdzielczości zwiększają szansę prawidłowej identyfikacji elementu bagażu. Wyższa liczba pikseli pomaga rozróżnić drobne wskazówki, takie jak rączki, metki czy paski. Badania pokazują, że scenariusze zatłoczonych przestrzeni publicznych są trudne, ponieważ ludzie poruszają się nieustannie, a obiekty nachodzą na siebie, jednak jakościowe wideo wspiera zdolność systemu do wykrywania porzuconego bagażu i zmniejszania fałszywych alarmów „Porzucony bagaż stanowi potencjalne zagrożenie dla bezpieczeństwa publicznego”. Dlatego staranne rozmieszczenie kamer i dobór obiektywów mają znaczenie. Wreszcie, aby dowiedzieć się więcej o analizach specyficznych dla stacji, zobacz nasz przewodnik po Analizie wideo AI dla stacji kolejowych.
wykrywanie bagażu w czasie rzeczywistym i wykrywanie porzuconego bagażu na ruchliwych stacjach
Reakcja w czasie rzeczywistym jest kluczowa w zatłoczonych miejscach. Systemy muszą oznaczać nieprawidłowości i wysyłać alerty w ciągu kilku sekund. Ostatnie badania raportują średnią precyzję (mAP) przekraczającą 88% dla systemów na żywo, co pokazuje wykonalność implementacji w czasie rzeczywistym w aktywnym środowisku średnia precyzja (mAP) > 88%. Ponadto modele dla małych obiektów, takie jak YOLOv11-s, wykazują wysoką precyzję dla małych celów i sprawdzają się w zatłoczonych kontekstach, gdzie drobne wskazówki mają znaczenie: precyzja dla małych obiektów może osiągnąć około 85,8% YOLOv11-s precyzja 85,8%. Najpierw model szybko przetwarza klatki. Następnie pipeline stosuje non-max suppression i wygładzanie czasowe, aby uniknąć serii alarmów.
Aby utrzymać szybkość przy zachowaniu dokładności, zespoły łączą lekkie modele na brzegu sieci z cięższymi krokami weryfikacji w węźle centralnym. Brzeg filtruje oczywiste niezdarzenia. Następnie serwer centralny stosuje większą moc obliczeniową dla niejednoznacznych klatek. To etapowe podejście wspiera wykrywanie alarmów o porzuconych przedmiotach w czasie rzeczywistym i pomaga utrzymać dokładność wykrywania bez przeciążania sprzętu. Dodatkowo techniki takie jak pomijanie klatek, priorytetyzacja obszarów zainteresowania i adaptacyjna częstotliwość klatek zmniejszają obciążenie. Wyniki pokazują wysoką wydajność i niski wskaźnik fałszywych alarmów przy prawidłowo ustawionych progach. Na przykład precyzja dla obiektów średniej wielkości w takich systemach została zgłoszona powyżej 96% w testach na żywo precyzja > 96%. Wreszcie, aby dowiedzieć się, jak analityka stacji rozciąga się na terminale, zobacz nasze prace nad Wykrywaniem pozostawionych przedmiotów w terminalach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
podejrzane przedmioty i porzucone obiekty w miejscach publicznych: identyfikacja potencjalnego zagrożenia
Zespoły bezpieczeństwa definiują porzucone obiekty jako przedmioty pozostawione bez odpowiedzialnej osoby w pobliżu. W praktyce oznacza to, że przedmiot jest nieruchomy, podczas gdy oczekiwani właściciele odchodzą. Identyfikacja porzuconych przedmiotów ma implikacje dla bezpieczeństwa, ponieważ pozostawione torby mogą stanowić potencjalne zagrożenie, a szybkie działanie zmniejsza ryzyko. Jak wyjaśnia przegląd, „identyfikacja obiektów jako bagażu, identyfikacja właścicieli takich przedmiotów oraz ustalenie, czy właściciele opuścili bagaż, to trzy główne problemy wymagające rozwiązania” studium wykrywania zlokalizowanego. Dlatego proces wykrywania musi wiązać torby z ludźmi w sposób niezawodny.
Studia przypadków pokazują, jak rozwijają się alerty. Najpierw torba jest oznaczana przez algorytmy wykrywania obiektów. Następnie śledzenie obiektów przypisuje trwałe ID. Kolejno system próbuje powiązać ruch pobliskich osób z torbą. Jeśli w ciągu skonfigurowanego czasu przebywania nie zostanie ustanowione powiązanie, torba staje się porzuconym przedmiotem bagażu. Operatorzy następnie decydują o poziomie ryzyka. Systemy często łączą wskazówki wizualne z regułami kontekstowymi. Na przykład torba w pobliżu stref wsiadania do pociągu może wywołać wyższą ocenę ryzyka.
Protokoły oceny ryzyka różnią się. Wiele miejsc stosuje zróżnicowane reakcje: zweryfikuj wizualnie, wykonaj ogłoszenie przez system nagłośnieniowy, wyizoluj obszar i wezwij ochronę, jeśli to konieczne. Weryfikacja wzrokowa jest wspierana przez automatyzację, a badania poznawcze pokazują, że automatyzacja wspomaga szybkość w warunkach presji czasu badanie zachowań w wyszukiwaniu wzrokowym. Ponadto czytelny zapis audytu pomaga w przeglądzie po zdarzeniu. Dla kontekstu, jeśli chodzi o wpływ pozostawionych przedmiotów w hubach transportowych, warto zauważyć, że TSA raportowało wartościowe pozostawione przedmioty przez dekadę, co podkreśla skalę i koszty dla operatorów Dane TSA o pozostawionych przedmiotach.
bliskość ludzi i bagażu: wykrywanie właściciela i redukcja fałszywych alarmów
Po pierwsze, parowanie osób i bagażu zmniejsza liczbę fałszywych pozytywów. Popularny model wykorzystuje koncentryczne strefy. Pierścień 2 m oznacza przedmioty pod opieką. Pierścień 3 m oznacza przedmioty potencjalnie bez opieki. Badania wykorzystują te żółte i czerwone pierścienie do definiowania statusu i ograniczania uciążliwych alertów w zatłoczonych przepływach model pierścieni przestrzennych. Ta metoda pomaga, gdy wiele osób i bagażu przepływa przez ten sam obszar.
Algorytmy śledzą ludzi i bagaż, a następnie wnioskują o własności. Śledzenie obiektów przypisuje trwałe ID. Potem logika powiązań łączy ID osoby i ID bagażu na podstawie bliskości, korelacji ruchu i czasu spędzonego w pobliżu przedmiotu. Jeśli właściciel odchodzi, system może wykryć porzucony bagaż w wideo i eskalować zdarzenie. Wykrywanie ludzi i bagażu razem znacząco przyczynia się do zmniejszenia fałszywych alarmów przy jednoczesnym utrzymaniu wczesnej detekcji, której potrzebujemy.
Ponadto rozmieszczenie kamer wspiera solidne śledzenie. Widoki z góry redukują przesłonięcia. Widoki boczne dodają szczegóły pomocne w wskazówkach dotyczących własności. Łączenie wielu perspektyw kamer poprawia wnioskowanie o przynależności bagażu i pomaga, gdy obiekt pierwszoplanowy nachodzi na człowieka. Nasza platforma przetwarza wiele strumieni i ponownie łączy ID między kamerami, więc osoby i bagaż uchwycone jedną kamerą mogą być powiązane z tymi samymi obiektami gdzie indziej. Dla praktycznych wskazówek na temat przepływu tłumu i zajętości stref, zobacz nasz zasób Platforma zarządzania tłumem z kamerami. To podejście równoważy czułość i swoistość oraz zmniejsza liczbę fałszywych alarmów przy intensywnych operacjach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
wykrywanie porzuconych przedmiotów w systemie wykrywania: analiza przestrzenna i precyzja
Połączenie wykrywania obiektów z analizą przestrzenną opartą na strefach daje dobre wyniki dla wykrywania porzuconych przedmiotów. Najpierw modele wykrywania obiektów oznaczają potencjalny bagaż. Następnie reguły przestrzenne oznaczają status według bliskości do ludzi i progów czasowych. System mierzy czas przebywania bagażu i wtedy oznacza nietypowe pozostawienie. W testach przedmioty średniej wielkości dają doskonałe wyniki w wykrywaniu obiektów, z wartościami precyzji powyżej 96% w niektórych konfiguracjach na żywo precyzja > 96% dla obiektów średnich. Ten wynik potwierdza, że połączenie solidnych modeli z logiką przestrzenną poprawia wydajność wykrywania.
Wyzwania jednak pozostają. Nachodzące na siebie obiekty, dynamiczne oświetlenie i tłumy komplikują pracę. Gdy obiekt pierwszoplanowy nakłada się na osobę, modele mogą błędnie sklasyfikować. Ponadto cienie i odbicia mogą generować fałszywe wykrycia. Aby sobie z tym radzić, systemy stosują filtry czasowe i konsensus wieloklatkowy. Dodatkowo zaufanie detektora i ciągłość śledzenia kierują progami alarmowymi. Wybór modelu detekcji obiektów także ma znaczenie; nowsze wersje znacząco poprawiają dokładność wykrywania i pomagają w wymagających kontekstach nadzoru. Na przykład wersje te znacząco poprawiają wykrywanie obiektów, gdy są trenowane na materiałach z danego miejsca, a ta strategia może znacząco poprawić dokładność wykrywania w wymagającym nadzorze.
Ponadto praktyczne wdrożenia korzystają z nadzoru człowieka. Recenzent ludzki może szybko sprawdzić niejednoznaczne alarmy. Taka hybrydowa konfiguracja zmniejsza fałszywe pozytywy i zwiększa zaufanie. Nasza platforma przesyła zdarzenia w formie ustrukturyzowanej i wspiera szybkie pobieranie wideo, więc weryfikacja przebiega szybko. Dla wizualnych przykładów pozostawionych przedmiotów i sposobu ich obsługi w terminalach, zobacz nasze strony z analizą Analizy hali bagażowej i Wykrywania pozostawionych przedmiotów w terminalach.
skuteczne wykrywanie porzuconego bagażu i systemy wykrywania porzuconego bagażu: wdrożenie i kierunki rozwoju
Wdrożenie systemu wykrywania porzuconego bagażu na dużą skalę wymaga infrastruktury i polityki. Zacznij od inwentaryzacji kamer i przepustowości sieci. Następnie wybierz, gdzie będzie działać obliczanie na brzegu sieci. Dla zgodności z prawem w UE wielu klientów woli przetwarzanie on-prem lub na edge, aby modele i dane pozostawały lokalnie. Visionplatform.ai wspiera wdrożenia on-prem i współpracuje z popularnymi platformami VMS, umożliwiając integrację bez polegania na chmurze. Taka architektura wspiera zgodność z GDPR i EU AI Act oraz utrzymuje własność modeli i danych treningowych lokalnie.
Następnie wybierz metodę wykrywania i skalibruj czasy przebywania. Krótkie czasy zwiększają czułość, podczas gdy dłuższe okna zmniejszają uciążliwe alerty. Algorytm wykrywania porzuconego bagażu powinien odzwierciedlać lokalną tolerancję ryzyka i przepływy pasażerów. Zbuduj także jasną ścieżkę eskalacji dla podejrzanych przedmiotów. Automatyczne wykrywanie porzuconego bagażu jest użyteczne, ale weryfikacja z udziałem człowieka pozostaje ważna dla ostatecznych decyzji. Szkolenie personelu w interpretacji alertów poprawia szybkość reakcji i redukuje niepotrzebne interwencje.
Przyszłe kierunki badań obejmują multimodalną weryfikację, dodatkowe fuzje sensorów oraz adaptacyjne modele, które uczą się wzorców miejsca. Algorytmy wykrywania obiektów można przetrenować na lokalnych klasach, aby wykrywać konkretne typy i redukować fałszywe alarmy. Wczesne wykrywanie i szybka weryfikacja razem poprawiają wyniki operacyjne i zmniejszają opóźnienia. W kontekście lotnisk i kolei zintegrowane rozwiązania z wykrywaniem bagażu, wykrywaniem pojazdów i analizą tłumu dostarczają lepszej świadomości sytuacyjnej w całych portach lotniczych i stacjach kolejowych. Wreszcie, skuteczne wykrywanie porzuconego bagażu zależy od solidnej infrastruktury, jasnych zasad i regularnego strojenia. Aby dowiedzieć się więcej o integracji z Milestone i o tym, jak uruchomić zdarzenia z kamer, zobacz naszą Integrację z Milestone.
FAQ
Jak system wykrywania decyduje, kiedy bagaż jest pozostawiony bez opieki?
Systemy używają reguł przestrzennych i czasowych, aby zdecydować, kiedy przedmiot jest pozostawiony bez opieki. Zazwyczaj śledzą bliskość najbliższych osób, a następnie stosują próg czasu przebywania przed oznaczeniem zdarzenia.
Jaką rolę odgrywają kamery w wykrywaniu bagażu?
Kamera dostarcza strumień wideo, który modele analizują pod kątem wykrywania i śledzenia obiektów. Kamery o wysokiej rozdzielczości często poprawiają dokładność w rozróżnianiu typów bagażu i drobnych szczegółów.
Czy te systemy działają na zatłoczonych stacjach kolejowych?
Tak. Systemy w czasie rzeczywistym dostosowane do wzorców tłumu mogą wykrywać porzucony bagaż na ruchliwych stacjach. Opierają się na szybkich modelach, śledzeniu wielokamerowym i skalibrowanych progach, aby zmniejszyć fałszywe alarmy.
Jak dokładne są obecne modele wykrywania obiektów dla bagażu?
Nowoczesne modele raportują wysoką precyzję, często powyżej 85% dla małych obiektów i powyżej 96% dla obiektów średnich w testach na żywo. Wydajność poprawia się jeszcze bardziej, gdy modele są trenowane na lokalnych danych.
Co się dzieje po oznaczeniu podejrzanego przedmiotu?
Alerty zwykle trafiają do personelu ochrony do weryfikacji wizualnej. Protokoły mogą obejmować ogłoszenia, izolowanie obszaru i eskalację do zespołów specjalistycznych, jeśli to konieczne.
Czy te systemy przechowują wideo poza chmurą ze względów zgodności?
Mogą. Wdrożenia on-prem i edge pozwalają operatorom zachować modele i dane lokalnie dla zgodności z GDPR i EU AI Act. Visionplatform.ai wspiera przetwarzanie on-prem i prywatne treningi modeli.
Jak systemy łączą przedmiot bagażu z jego właścicielem?
Śledzenie obiektów przypisuje ID zarówno ludziom, jak i bagażowi. Logika powiązań następnie koreluje ruch i bliskość, aby wywnioskować własność. Jeśli osoba oddali się, system może oznaczyć przedmiot jako porzucony.
Czy alerty można dostroić, by zmniejszyć fałszywe alarmy?
Tak. Operatorzy mogą regulować czas przebywania, progi zaufania i zasady stref. Weryfikacja z udziałem człowieka również znacząco redukuje uciążliwe alerty.
Czy są sposoby na poprawę wykrywania przy słabym oświetleniu?
Tak. Użyj kamer o lepszej wydajności przy słabym świetle, dodaj pokrycie wieloma kamerami i zastosuj wygładzanie czasowe w oprogramowaniu. Przetrenowanie modeli na lokalnym materiale z podobnym oświetleniem również pomaga.
Gdzie mogę dowiedzieć się więcej o wdrażaniu tych systemów w hubach transportowych?
Zobacz szczegółowe zasoby dotyczące analiz lotnisk i terminali, przepływu hali bagażowej oraz analityki stacji kolejowych dostępne na naszej stronie. Dla przewodników specyficznych dla stacji przejrzyj nasze strony dotyczące Analizy hali bagażowej i Analizy wideo AI dla stacji kolejowych.
