Automatic Crime Detector
Détection d’anomalies vidéo en temps réel avec alertes de preuve automatisées
- Type
- IA / ML

- Exactitude finale enregistrée sur le périmètre de détection entraîné
- 95.1%Exactitude finale enregistrée sur le périmètre de détection entraînéEnregistrée avant la livraison
- Analyse vidéo avec des modèles YOLO entraînés
- Image par imageAnalyse vidéo avec des modèles YOLO entraînésLivraison Techon Pixel
- Alertes e-mail avec horodatage et preuves capturées
- AutomatiséesAlertes e-mail avec horodatage et preuves capturéesLivraison Techon Pixel
Présentation
Une application web Django qui analyse image par image les flux webcam et les vidéos téléversées avec des modèles YOLO entraînés, capture les anomalies avec horodatage et envoie des alertes e-mail automatisées, avec accès web à distance.
Un produit appliqué de vision par ordinateur qui surveille des sources vidéo et signale les événements anormaux pour examen humain. Le périmètre de détection se limite aux classes sur lesquelles le modèle a été entraîné ; il s’agit de détection d’anomalies, pas d’un système certifié pour les forces de l’ordre.
Le défi
- Garder une inférence image par image réactive sur du matériel standard
- Réduire les faux positifs à un niveau auquel les opérateurs peuvent se fier
Ce que nous avons construit
- Entrées webcam et vidéo téléversée
- Analyse image par image avec des modèles Ultralytics YOLO entraînés
- Capture des anomalies avec horodatage des détections
- Notification automatisée par e-mail avec preuves capturées
- Accès web à distance pour examiner les détections
Notre rôle
Ingénierie machine learning et application web
- Entraînement et évaluation des modèles
- Chaîne de détection et alertes
- Application web
Plateforme et stack
- Python
- Django
- OpenCV
- Ultralytics YOLO
- Intégration des notifications par e-mail
Construire un système d’une complexité comparable
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