Real-time video anomaly detection with automated evidence alerts
Final recorded accuracy of 95.1% before delivery on the trained detection scope.
A Django web application that analyses webcam and uploaded video frame by frame with trained YOLO models, captures anomalies with timestamps and sends automated email alerts, with remote web access.
An applied computer-vision product for monitoring video sources and flagging anomalous events for human review. Detection scope is limited to the classes the model was trained on; this is anomaly detection, not a certified law-enforcement system.
भूमिका: Machine-learning and web-application engineering
सिस्टम
वास्तव में क्या बनाया गया
- Webcam and uploaded-video input paths
- Frame-by-frame analysis with trained Ultralytics YOLO models
- Anomaly capture with detection timestamps
- Automated email notification with captured evidence
- Remote web access to review detections
यह कठिन क्यों था
इंजीनियरिंग जटिलता
- Keeping frame-by-frame inference responsive on commodity hardware
- Reducing false positives to a level operators can trust
प्रोडक्ट अनुभव
डिलीवर किए गए सिस्टम से

तकनीक
सत्यापित स्टैक
केवल वही तकनीकें सूचीबद्ध हैं जिनकी पुष्टि सोर्स कोड, प्रोजेक्ट दस्तावेज़ों या live deployment में हुई है।
- Python
- Django
- OpenCV
- Ultralytics YOLO
- Email notification integration
डिलीवरी
ज़िम्मेदारी का दायरा
- Model training and evaluation
- Detection pipeline and alerts
- Web application
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