/>
Разработена на базата на мултимодалните възможности на Xinghan Large-Scale Model, функцията Text-Defined Alarms (аларми, дефинирани с текст) позволява създаването на персонализирани правила за алармени събития чрез въвеждане на естествени текстови описания. Благодарение на видеоаналитика с изкуствен интелект, алгоритми могат да се генерират директно от въведения текст, което значително съкращава времето за разработка.
Например, при задаване на текст като „бял автомобил“ може да създаде нов алгоритъм за наблюдение в реално време и да се активира настройка за автоматични аларми.
Как работят стандартните модели AI алармени системи
Събиране на данни, поставяне на етикети и централизирано обучение са етапите на традиционния процес при интелигентни алармени системи. За да се тренира такъв алгоритъм в миналото се налагаше да бъдат събирани данни за фалшиви аларми, които след това се изпращат до централата на Dahua, където инженерите обучават алгоритъма.
Недостатъци на стандартните модели AI алармени системи
- AI алгоритми ограничени до отделни приложения: AI алгоритми, които не са способни да обхванат всички възможни реални ситуации.
- Разработката на AI алгоритми е скъп процес: Локалното AI обучение изисква значителни ресурси и време.
- Процесът по персонализация и внедряване е дълъг: Персонализирането на алгоритми е времеемък процес, който може да отнеме месеци.
За разлика от миналото, сега с локалното AI обучение (IVSS Local Training) е възможно да бъде създаден нов алгоритъм отнема само няколко часа, без намесата на програмист. Допълнително неговата точност се оптимизира постоянно, колкото повече се използва. Прочетете повече в следващите секции.
Какво представляват текстово-дефинираните аларми
Алармите, дефинирани чрез текст, позволяват създаването на алармени правила след задаване на описание с естествени фрази. Благодарение на това, създаването на алгоритми вече не е сложен процес за разработка.
Text-Defined Alarms е функция, която първо създава алгоритъм от зададен естествен текст (напр. “Бял автомобил”) чрез мултимодално моделиране. След това кодът се дефинира като изображения и извлича характеристики от видеозаписа. Накрая тези характеристики се сравняват и при разпознаване на обект или поведение се задейства аларма.
Стъпките са следните:
- Генерира се алгоритъм от текст
- Анализира се видео поток
- Задейства се аларма при съвпадение на характеристиките
Предимства на текстово-дефинираните AI аларми
- Програмирането става излишно
Програмирането вече не е необходимост – персонализирани алгоритми могат да бъдат създавани само с кратки фрази.
- Бюджетно внедряване и поддръжка
Разходите за събиране на данни и обучение на модели са значително намалени.
- Активиране на аларми на момента
Мигновено създаване на аларми в реално време чрез текстови описания.
- Адаптация към различни сценарии
Лесно приспособяване към разнообразни сценарии чрез задаване на естествени фрази.
Съпоставка между двата вида аларми и тяхната ефективност
- Преди опцията за самообучение – ефективността при генериране на Text-Defined Alarms е ограничена и резултатите са с точност 57.7%
- След интеграция на самообучение – след обучение с анотирани данни точността на алгоритъма е значително подобрена - получените резултати са с точност 90.14%. Степента на филтриране на фалшиви аларми е 94.44%, а подобрението в точността е 56.1%.
Как да настроите AI алармени събития
Стъпка 1 – Задаване на параметрите
При създаване на аларми е важно текстът, дефиниращ алармите, да съдържа следните елементи:
•Обекти
• Атрибути на хора / моторни / немоторни превозни средства – човек с яке без ръкави; електрически велосипед с водач, момиче на скейтборд
• Комбинация от множество поведения – човек, който снима с камера; хора, които се държат за ръце
• Човешко поведение – човек, седящ в инвалидна количка; човек, който коленичи; човек, който дърпа вратата на автомобил
Видове параметри и ниво на увереност
• Inclusion Prompt (Критерий за задействане): въвеждане на описания на обекта или поведението, което трябва да задейства алармата.
• Exclusion Prompt (Критерий за изключване): въвеждане на описание на обекти или ситуации за фалшива аларма, които трябва да бъдат филтрирани.
• Confidence Level (Ниво на увереност): препоръчителна стойност по подразбиране – 65%.
Стъпка 2 – Активиране и свързване със събитие
Изберете канала за активиране и [Text-Defined Alarms], след което го свържете със съответното събитие.
Самообучение и оптимизация на AI алгоритмите
След създаването на нов алгоритъм за Text-Defined Alarms в IVSS (Intelligent Video Surveillance Server), потребителите могат да извършат локално обучение в същия IVSS, за да подобрят неговата ефективност . Колкото повече се използва, толкова „по-обучен“ и точен става алгоритъмът, като с времето постига невиждани досега нива на прецизност.
Примерно приложение: Забрана за домашни любимци в обществени зони
В някои държави домашните любимци не се допускат в обществени сгради заради съображения, свързани с общественото здраве, безопасността и особеностите на пространството. Поради тази причина се изисква постоянен контрол от страна на служители, които да следят и да спират посетителите от това да водят домашните си любимци в тези зони. За целта се изисква значителен човешки ресурс. Освен финансовите съображения, неспазването на тези правила оставя неприятно впечатление у останалите посетители.
В такава ситуация охраняващия персонал може лесно да настрои аларма чрез описание на целевия обект. При засичане на събитието системата задейства звуков сигнал или уведомява служител, който да предупреди нарушителите. По този начин се премахва необходимостта от постоянен патрулиращ персонал и се осигурява по-безопасна среда за посетителите.
Ето как би могла да се настрои една текстово-дефинирана аларма в тази ситуация:
Процес:
- Създайте правило „Човек, който води куче“ в интерфейса Text-Defined Alarms.
- Приложете правилото към съответните канали.
- Когато човек, разхождащ куче, влезе в зоната за наблюдение, се задейства незабавно алармено съобщение.
- Служител любезно приканва посетителите с домашни любимци да напуснат.
Демонстрация на настройване на аларма можете да видите тук: https://www.youtube.com/watch?v=njU4E5kbUgY