Revolutionäre Überwachung: Kameras mit KI-gestützter Objekterkennung

In der heutigen schnelllebigen Welt reicht es nicht mehr aus, einfach nur Überwachungskameras zu haben. Was wäre, wenn Ihre Kameras nicht nur aufzeichnen, sondern auch verstehen und interpretieren könnten, was sie sehen?

Das ist keine Zukunftsvision, sondern bereits Realität. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens können Ihre RTSP-fähigen Kameras (Real-Time Streaming Protocol) in ein leistungsstarkes, intelligentes Überwachungssystem verwandelt werden.

Die Leistungsfähigkeit und Einfachheit der KI-Computervision

Die KI-Computervision von RTSP-fähigen Kameras wird freigeschaltet, wenn der Videostream in ein Gerät (z. B. Raspberry-Pi) eingespeist wird, auf dem Python, OpenCV mit vorab trainierten COCO-Datensatz. Wenn Ihre vorhandenen IP-Kameras RTSP-fähig sind, können Sie mit den folgenden Anweisungen KI-Computervision zur Objekterkennung hinzufügen und so mit etwa 11 Zeilen Python-Code mit der OpenCV-Bibliothek die Betriebseffizienz und Sicherheit verbessern.

Der COCO-Datensatz

COCO steht für Common Objects in Context und ist ein groß angelegter Datensatz zur Objekterkennung, -segmentierung und -beschriftung. Er wird häufig in der Forschung und Entwicklung im Bereich Computer Vision verwendet. Hier sind einige Hauptmerkmale des COCO-Datensatzes:

• Diverse Objekte: COCO enthält Bilder komplexer Alltagsszenen mit verschiedenen Objekten und bietet so ein breites Spektrum an Kontext.
• Anmerkungen: Der Datensatz enthält umfangreiche Annotationen für mehrere Aufgaben:
  • Objekterkennung: Begrenzungsrahmen und Beschriftungen für über 80 Objektkategorien.
  • Segmentierung: Sowohl Instanzsegmentierung (detaillierte Übersichten auf Pixelebene für einzelne Objektinstanzen) als auch semantische Segmentierung (Klassifizierung auf Pixelebene für jede Objektkategorie).
  • Schlüsselpunkterkennung: Anmerkungen zu menschlichen Schlüsselpunkten (z. B. Gelenke wie Ellbogen, Knie) zur Posenschätzung.
  • Bildunterschrift: Beschreibende Bildunterschriften zur Unterstützung von Aufgaben wie der Erstellung von Bildbeschreibungen.

Größe: COCO besteht aus über 200.000 beschrifteten Bildern mit mehr als 2,5 Millionen beschrifteten Instanzen und ist damit einer der umfassendsten verfügbaren Datensätze für Computer Vision-Aufgaben.

Architekturdiagramm

Abbildung 1: Computer-Vision-Verarbeitung von Überwachungskameras mit künstlicher Intelligenz

1. RTSP-Streaming: Die meisten IP-Kameras können Live-Videos über RTSP streamen
2. Verarbeitung: Der RTSP-Feed wird an ein externes System weitergeleitet, auf dem OpenCV läuft und das mit vorab trainierten Modellen aus dem COCO-Datensatz ausgestattet ist (z. B. Raspberry-PI).
3. Objekterkennung: Dieses Setup ermöglicht die Echtzeitidentifizierung und Klassifizierung von 80 häufig erkannte Objekte mit dem YOLO-Objekterkennungsmodell (You Only Look Once).
4. Umsetzbare Erkenntnisse: Erkannte Objekte können Warnungen auslösen, Prozesse automatisieren und wertvolle Daten für die Analyse liefern.

Codeausschnitte

Die folgenden 11 Zeilen Python-Code (z. B. ausgeführt auf Raspberry-Pi) zeigen, wie einfach es ist, den RTSP-Stream einer IP-Kamera zu verwenden, um Objekte mithilfe des COCO-Datensatzes zu erkennen.

importiere cv2 importiere cvlib als cv von cvlib.object_detection importiere draw_bbox #live-Kamera-Feed von IP-Kamera über Real Time Streaming Protocol (RTSP) Video = cv2.VideoCapture("rtsp://[Ihre RTSP-IP-Adresse]/live") während True: ret, Frame = video.read() bbox, Label, conf = cv.detect_common_objects(Frame) Output_Image = draw_bbox(Frame, bbox, Label, conf) cv2.imshow("Object Detection", Output_Image) wenn cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break

Anwendungen in der Praxis

Die Integration von KI und Computer Vision mit RTSP-fähigen Kameras eröffnet zahlreiche Möglichkeiten:

• Verbesserte Sicherheit: Erkennen Sie automatisch unbefugten Zugriff, verdächtige Aktivitäten oder bestimmte Objekte und alarmieren Sie sofort das Sicherheitspersonal.
• Einzelhandelsoptimierung: Überwachen Sie das Kundenverhalten, verwalten Sie den Lagerbestand und optimieren Sie die Ladengestaltung, indem Sie die Interaktionen mit Produkten analysieren.
• Verkehrsmanagement: Verbessern Sie die Stadtplanung und Verkehrssteuerung durch die Analyse von Fahrzeug- und Fußgängerströmen.
• Industrielle Automatisierung: Überwachen Sie Herstellungsprozesse, überwachen Sie die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und verbessern Sie die Betriebseffizienz durch die Erkennung bestimmter Objekte und Anomalien.

Laden Sie Ihre IP-Kameras jetzt mit KI auf

Durch die Integration von RTSP-fähigen Kameras mit OpenCV und YOLO können Ihre RTSP-fähigen IP-Kameras durch KI-Objekterkennungsfunktionen sofort intelligenter werden, was die Sicherheit und Betriebseffizienz verbessert. 

Über den Autor

Felix ist APAC Head of Sales Engineering bei Cisco Meraki und leitet ein Team erstklassiger und leidenschaftlicher Vertriebsingenieure, die Kunden dabei helfen, ihre Geschäftsergebnisse mit SASE, SD-WAN, Sicherheit, Wi-Fi6, API-gesteuerten Lösungen, Verhaltensanalysen, Videoüberwachung und Lösungen zur Verwaltung mobiler Geräte (MDM) zu verbessern.

Er hat eine Leidenschaft für Technologie, fördert eine Wachstumskultur und baut ausgewogene Teams auf.

Verweise

1. https://youtu.be/V62M9d8QkYM (Tolles Tutorial)
2. https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov7.cfg (Yolo-Konfiguration und Gewichte herunterladen)
3. Quellcode: https://github.com/Kent-Taylor/object-detection/blob/main/main.py

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