MaViS của hệ thống Bảo mật Thị giác Máy đã được tạo ra để cung cấp cho người dùng nền tảng bảo mật dựa trên máy học, tự động giám sát và phát hiện mọi người trong một cảnh, sau đó cảnh báo cho người dùng trong thời gian thực bằng cách gửi hình ảnh và video tới email của họ. MaViS bao gồm ba phần: thiết bị biên (trong trường hợp này là Bộ công cụ dành cho nhà phát triển NVIDIA Jetson Nano), đám mây và thành phần di động để cảnh báo. Nền tảng biên được sử dụng là Bộ công cụ dành cho nhà phát triển Nvidia Jetson Nano 4GB và cơ sở hạ tầng đám mây được xây dựng bằng cách sử dụng Amazon Dịch vụ web (AWS).
“Jetson Nano phân tích cảnh quay được thu thập bởi webcam được kết nối trong thời gian thực. NVIDIA DeepStream SDK đóng vai trò là bộ công cụ phân tích phát trực tuyến. Nhóm đã chọn mô hình ResNet10 được đào tạo trước để nhận dạng một số loại như phương tiện, xe hai bánh, người hoặc biển báo đường bộ. Đối với dự án này, nhóm tập trung vào lớp người để phát hiện kẻ xâm nhập có thể xảy ra.
Các sự kiện phát hiện được Jetson Nano gửi tới bộ chứa S3 trên đám mây, sau đó kích hoạt một loạt chức năng lambda. Các chức năng này xử lý và trả lại dữ liệu vào bộ chứa S3, trong khi dữ liệu video tương ứng được lưu trữ trong bộ chứa Amazon Cơ sở dữ liệu RDS. AWS SES gửi thông báo qua email có điểm truy cập dữ liệu (bao gồm cả hình ảnh được chụp) tới người dùng. Mã ứng dụng chạy trên Jetson Nano được triển khai bằng Python.”
Hệ thống bảo mật thị giác máy MaViS
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
