Automatic Crime Detector
Detección de anomalías en video en tiempo real con alertas automáticas con evidencia
- Tipo
- IA / ML
- Precisión final registrada en el alcance de detección entrenado
- 95.1%Precisión final registrada en el alcance de detección entrenadoRegistrada antes de la entrega
- Análisis de video con modelos YOLO entrenados
- Fotograma a fotogramaAnálisis de video con modelos YOLO entrenadosEntrega de Techon Pixel
- Alertas por correo electrónico con marcas de tiempo y evidencia capturada
- AutomatizadasAlertas por correo electrónico con marcas de tiempo y evidencia capturadaEntrega de Techon Pixel
Resumen
Una aplicación web en Django que analiza fotograma a fotograma el video de webcam y el video subido con modelos YOLO entrenados, captura anomalías con marcas de tiempo y envía alertas automáticas por correo electrónico, con acceso web remoto.
Un producto aplicado de visión por computadora para monitorear fuentes de video y señalar eventos anómalos para revisión humana. El alcance de detección se limita a las clases con las que se entrenó el modelo; esto es detección de anomalías, no un sistema certificado para las fuerzas del orden.
El reto
- Mantener ágil la inferencia fotograma a fotograma en hardware convencional
- Reducir los falsos positivos a un nivel en el que los operadores puedan confiar
Qué construimos
- Entradas de webcam y de video subido
- Análisis fotograma a fotograma con modelos Ultralytics YOLO entrenados
- Captura de anomalías con marcas de tiempo de detección
- Notificación automática por correo electrónico con evidencia capturada
- Acceso web remoto para revisar las detecciones
Nuestro papel
Ingeniería de machine learning y de aplicaciones web
- Entrenamiento y evaluación de modelos
- Pipeline de detección y alertas
- Aplicación web
Plataforma y stack
- Python
- Django
- OpenCV
- Ultralytics YOLO
- Integración de notificaciones por correo electrónico
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