نظارت تصویری پیشرفته با هوش مصنوعی (AI-Powered CCTV Systems) جلد اول

سرفصل دوره “نظارت تصویری پیشرفته با هوش مصنوعی (AI-Powered CCTV Systems)”

بخش 1. مفاهیم پایه و مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در نظارت تصویری

فصل 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی (AI)

• تعریف هوش مصنوعی:
  • مفهوم کلی AI و تفاوت آن با هوش انسانی
  • اهداف و کاربردهای AI در صنعت‌های مختلف
• انواع هوش مصنوعی:
  • AI ضعیف (Narrow AI) و AI قوی (General AI)
  • تفاوت‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف
• آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning):
  • تعریف و کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل داده‌ها
  • تفاوت میان یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • نقش الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های نظارت تصویری

فصل 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین (Machine Learning)

• الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین:
  • الگوریتم‌های رگرسیون، درخت تصمیم، SVM (Support Vector Machines)
  • الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) و تحلیل خوشه‌ای
  • شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN)
• فرآیند آموزش مدل‌ها:
  • آموزش مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده
  • ارزیابی و تست دقت مدل‌های آموزشی
• تفاوت‌های یادگیری ماشین با یادگیری عمیق (Deep Learning):
  • بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌ها میان این دو روش
  • چرا یادگیری عمیق در سیستم‌های نظارتی اهمیت دارد

فصل 3. کاربردهای هوش مصنوعی در سیستم‌های نظارتی تصویری

• تشخیص و شناسایی اشیاء (Object Detection):
  • استفاده از الگوریتم‌های AI برای شناسایی اشیاء در تصاویر
  • کاربرد تشخیص اشیاء در امنیت، ترافیک، و محیط‌های صنعتی
• تحلیل رفتار و تشخیص فعالیت‌های مشکوک:
  • شناسایی رفتارهای غیرعادی مانند دزدی یا حمله
  • مدل‌های یادگیری برای تشخیص رفتارهای مشکوک در زمان واقعی
• تجزیه و تحلیل الگوهای تصویری:
  • شناسایی الگوهای ثابت یا متحرک در تصاویر و ویدئوها
  • کاربردهای این تحلیل‌ها در مکان‌های عمومی، فرودگاه‌ها و مراکز تجاری

فصل 4. مفاهیم پایه تحلیل ویدئویی (Video Analytics)

• تعریف تحلیل ویدئویی:
  • تحلیل ویدئو به چه معناست و چه کاربردهایی دارد
  • تفاوت‌های تحلیل ویدئویی معمولی و هوشمند
• انواع تحلیل‌های ویدئویی رایج:
  • تشخیص حرکت و ردیابی اشیاء (Motion Detection & Tracking)
  • تحلیل رفتار و تشخیص اشیاء (Object Recognition)
• مفاهیم مرتبط با شناسایی چهره و پلاک خودرو:
  • اصول شناسایی چهره (Facial Recognition)
  • تشخیص پلاک خودرو (License Plate Recognition) و کاربردهای آن در امنیت

فصل 5. تاریخچه و تحولات هوش مصنوعی در نظارت تصویری

• تاریخچه‌ای از استفاده AI در سیستم‌های نظارتی:
  • از سیستم‌های آنالوگ به دیجیتال و سپس به هوش مصنوعی
  • تغییرات عمده در توانمندی‌ها و کارایی سیستم‌ها
• تحولات فناوری‌های هوش مصنوعی در صنعت نظارت تصویری:
  • روند تکامل دوربین‌های IP و هوش مصنوعی در این صنعت
  • تحول در مدیریت تصاویر و بهبود دقت تحلیل‌ها

فصل 6. مزایای هوش مصنوعی در سیستم‌های نظارت تصویری

• افزایش دقت و کاهش خطاهای انسانی:
  • مقایسه عملکرد سیستم‌های هوشمند و نظارت انسانی
  • کاهش اشتباهات و خطاهای ناشی از دخالت انسان
• توانایی تحلیل در زمان واقعی:
  • مزایای تحلیل‌های هوشمند در زمان واقعی نسبت به روش‌های سنتی
  • استفاده از داده‌های ویدئویی برای تصمیم‌گیری سریع و مؤثر
• بهینه‌سازی استفاده از منابع:
  • کاهش نیاز به نیروی انسانی برای نظارت دائمی
  • بهینه‌سازی مصرف منابع و هزینه‌های عملیاتی

فصل 7. چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی در نظارت تصویری

• محدودیت‌های پردازش داده‌ها:
  • مشکلات پردازش حجم بالای داده‌های ویدئویی
  • محدودیت‌های سخت‌افزاری و نیاز به سرورهای قدرتمند
• چالش‌های دقت و صحت در تحلیل‌ها:
  • دقت تشخیص در شرایط مختلف نوری و محیطی
  • کاهش دقت در صورت وجود نویز در تصاویر
• مسائل اخلاقی و حریم خصوصی:
  • چالش‌های حفظ حریم خصوصی با استفاده از تکنولوژی‌های شناسایی چهره
  • نگرانی‌ها در رابطه با استفاده نادرست از داده‌های ویدئویی

بخش 2. معرفی فناوری‌ها و ابزارهای مرتبط

فصل 1. انواع دوربین‌های هوشمند مجهز به AI

• دوربین‌های IP هوشمند (Smart IP Cameras):
  • ویژگی‌ها و قابلیت‌های دوربین‌های تحت شبکه
  • تفاوت‌های دوربین‌های IP با دوربین‌های آنالوگ
  • اتصال به شبکه و مدیریت تصاویر به صورت دیجیتال
• دوربین‌های دارای پردازش داخلی (Edge Computing):
  • کاربرد پردازش داده‌ها در خود دوربین (بدون نیاز به سرور مرکزی)
  • بهبود سرعت پردازش و کاهش هزینه‌ها
• دوربین‌های با تحلیل هوشمند داخلی:
  • دوربین‌هایی که توانایی تحلیل ویدئوها (مانند تشخیص حرکت، شناسایی اشیاء) را دارند
  • تشخیص چهره، پلاک خودرو و رفتارهای مشکوک به طور مستقل
• دوربین‌های PTZ (Pan-Tilt-Zoom):
  • کاربردهای دوربین‌های PTZ برای پوشش مناطق وسیع
  • ویژگی‌های قابل تنظیم مانند زاویه دید، بزرگ‌نمایی و ردیابی هدف
• دوربین‌های حرارتی (Thermal Cameras):
  • تشخیص گرمای بدن و اشیاء داغ در تاریکی یا شرایط نامساعد
  • کاربرد در نظارت امنیتی در شب و شرایط خاص (حریق، نفوذ غیرمجاز)

فصل 2. نرم‌افزارهای مدیریت تصاویر (VMS) با قابلیت هوش مصنوعی

• مفاهیم و کاربردهای VMS:
  • تعریف نرم‌افزارهای مدیریت تصاویر و ویژگی‌های آن‌ها
  • نحوه مدیریت و نظارت بر چندین دوربین به صورت همزمان
• VMS با قابلیت‌های AI:
  • نرم‌افزارهایی که تحلیل‌های هوشمند ویدئویی (مانند تشخیص حرکت، شناسایی اشیاء) را ارائه می‌دهند
  • قابلیت‌های فیلتر کردن هشدارها و ارزیابی خطرات در زمان واقعی
• ویژگی‌های VMS مبتنی بر AI:
  • قابلیت جستجوی پیشرفته تصاویر (Searching Based on AI Analysis)
  • قابلیت همگام‌سازی با سیستم‌های هوشمند دیگر (کنترل دسترسی، هشدارهای امنیتی)
• VMS و راهکارهای ابری (Cloud-based VMS):
  • مزایای سیستم‌های مدیریت ویدئو ابری در مقایسه با سیستم‌های محلی
  • دسترسی از راه دور به تصاویر و مدیریت سیستم‌ها از طریق اینترنت

فصل 3. پروتکل‌ها و استانداردهای مرتبط (ONVIF، RTSP)

• ONVIF (Open Network Video Interface Forum):
  • معرفی ONVIF و استانداردهای آن برای ارتباط بین دستگاه‌های مختلف نظارت تصویری
  • مزایای استفاده از ONVIF در یکپارچه‌سازی سیستم‌های مختلف
  • نحوه راه‌اندازی و پیکربندی سیستم‌های ONVIF برای سازگاری با دوربین‌ها و VMS
• RTSP (Real-Time Streaming Protocol):
  • مفهوم RTSP و کاربرد آن برای پخش زنده تصاویر ویدئویی
  • تنظیمات و پیکربندی RTSP برای دوربین‌ها و دستگاه‌های NVR
• شبیه‌سازی و اتصال دستگاه‌ها با استفاده از پروتکل‌ها:
  • نحوه اتصال دوربین‌ها و تجهیزات نظارتی با استفاده از پروتکل‌های ONVIF و RTSP
  • مزایای استفاده از استانداردها برای تسهیل و کاهش پیچیدگی در نصب و راه‌اندازی سیستم‌ها
• استفاده از پروتکل‌های مدرن (مثل H.265 و H.264):
  • مقایسه استانداردهای فشرده‌سازی تصاویر و ویدئو برای افزایش کارایی
  • انتخاب پروتکل مناسب بر اساس نیاز پروژه (کیفیت، حجم داده‌ها، پهنای باند)

فصل 4. پروتکل‌های ارتباطی و انتقال داده

• شبکه‌های محلی (LAN) و شبکه‌های گسترده (WAN):
  • راه‌اندازی و تنظیمات شبکه برای سیستم‌های نظارت تصویری
  • اصول ارتباطات داده‌ای میان دوربین‌ها، NVR‌ها و VMS‌ها
• اتصال وایرلس و استفاده از شبکه‌های بی‌سیم:
  • فناوری‌های بی‌سیم مانند Wi-Fi و 5G برای اتصال دوربین‌ها و تجهیزات
  • مزایا و چالش‌ها در استفاده از اتصال بی‌سیم برای دوربین‌های IP
• انتقال داده‌های ویدئویی از طریق ابر (Cloud-based Video Streaming):
  • استفاده از زیرساخت‌های ابری برای انتقال تصاویر و داده‌ها
  • مزایای انتقال داده‌ها به فضای ابری از لحاظ دسترسی و ذخیره‌سازی

فصل 5. سیستم‌های ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها

• NVR (Network Video Recorder):
  • معرفی دستگاه‌های ضبط ویدئویی تحت شبکه و کاربردهای آن‌ها
  • تفاوت‌های بین NVR و DVR در سیستم‌های نظارتی
• سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری و محلی:
  • مقایسه ذخیره‌سازی محلی با ذخیره‌سازی ابری برای داده‌های تصویری
  • مزایای ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت ابری در مقایسه با ذخیره‌سازی در سرورهای فیزیکی
• سیستم‌های RAID و تکنیک‌های حفاظت از داده‌ها:
  • کاربرد RAID در ایجاد پشتیبان‌های قابل اطمینان برای داده‌های تصویری
  • نحوه پیکربندی و استفاده از RAID برای حفاظت از داده‌ها

فصل 6. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای VMS

• تعریف و اصول یادگیری ماشین (Machine Learning) در VMS:
  • نحوه استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص الگوهای تصویری
  • آموزش مدل‌های AI برای شناسایی اشیاء، چهره‌ها و تهدیدات
• یکپارچه‌سازی AI با VMS برای تجزیه و تحلیل پیشرفته تصاویر:
  • کاربرد AI در شناسایی و دسته‌بندی اشیاء، حرکت و رفتارهای مشکوک
  • توانمندسازی نرم‌افزارهای VMS با قابلیت تشخیص تهدیدات و هشدارهای هوشمند

بخش 3. تحلیل ویدئویی هوشمند (Video Analytics)

فصل 1. تشخیص حرکت (Motion Detection)

• مفاهیم پایه تشخیص حرکت:
  • شناسایی تغییرات در فریم‌های ویدئویی برای تشخیص حرکت
  • الگوریتم‌های پایه برای تحلیل تغییرات فریم به فریم
• کاربردهای تشخیص حرکت در سیستم‌های امنیتی:
  • تشخیص ورود غیرمجاز
  • استفاده در سیستم‌های هشدار دهنده و زمان‌بندی ضبط تصاویر
• چالش‌ها و بهینه‌سازی در تشخیص حرکت:
  • شناسایی حرکت در شرایط مختلف نوری
  • جلوگیری از هشدارهای کاذب ناشی از حرکات طبیعی

فصل 2. آنالیز رفتار (Behavior Analysis)

• مفهوم تحلیل رفتار در ویدئو:
  • شناسایی رفتارهای مشکوک یا غیرعادی در تصاویر
  • استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی رفتارها
• تشخیص رفتارهای مشکوک:
  • شناسایی الگوهای رفتاری مانند دویدن، توقف ناگهانی یا تجمع افراد
  • استفاده از تحلیل‌های رفتار برای بهبود امنیت محیط‌های عمومی
• کاربردهای عملی تحلیل رفتار:
  • تشخیص سرقت، حملات فیزیکی، یا سایر تهدیدات امنیتی
  • اعمال تحلیل رفتار برای افزایش کارایی نظارت در زمان واقعی

فصل 3. تشخیص اشیاء (Object Detection)

• مفاهیم پایه تشخیص اشیاء:
  • شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء مختلف در تصویر
  • استفاده از شبکه‌های عصبی برای شناسایی اشیاء در ویدئو
• تکنیک‌های پیشرفته تشخیص اشیاء:
  • استفاده از روش‌های YOLO (You Only Look Once) و SSD (Single Shot Multibox Detector)
  • تحلیل اشیاء در تصاویر با استفاده از Deep Learning
• کاربردها و چالش‌ها:
  • شناسایی اشیاء در شرایط نوری مختلف و محیط‌های شلوغ
  • کاربردهای تشخیص اشیاء در امنیت، نظارت ترافیکی و شناسایی بسته‌های مشکوک

فصل 4. تشخیص افراد (Person Recognition)

• شناسایی افراد در تصاویر:
  • استفاده از تکنیک‌های شناسایی چهره و تشخیص افراد در تصاویر
  • مقایسه و تطبیق با پایگاه داده‌ها برای شناسایی هویت افراد
• کاربردهای شناسایی افراد:
  • استفاده از آن برای کنترل دسترسی و شناسایی مجرمان
  • استفاده در کنترل تردد و نظارت بر رفتار افراد
• چالش‌ها در تشخیص افراد:
  • مشکلات تشخیص در محیط‌های شلوغ یا در نور کم
  • تشخیص اشتباه افراد مشابه

فصل 5. طبقه‌بندی تصاویر و ویدئوها (Image & Video Classification)

• مفاهیم و اهمیت طبقه‌بندی تصاویر:
  • تقسیم تصاویر به دسته‌های مختلف برای تحلیل‌های دقیق‌تر
  • استفاده از شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی تصاویر بر اساس ویژگی‌ها
• روش‌های طبقه‌بندی ویدئوها:
  • دسته‌بندی ویدئوها بر اساس محتوا: انسان، اشیاء، حیوانات، حملات، و غیره
  • استفاده از Deep Learning و Transfer Learning برای طبقه‌بندی
• کاربردهای طبقه‌بندی:
  • تجزیه و تحلیل ویدئوهای ضبط‌شده
  • استفاده در مواردی مانند نظارت بر محیط‌های صنعتی، فروشگاه‌ها و مراکز عمومی

فصل 6. ایجاد هشدارهای هوشمند (Smart Alerts)

• مفاهیم هشدار هوشمند:
  • تعریف و هدف از ایجاد هشدارهای مبتنی بر تحلیل ویدئو
  • استفاده از الگوریتم‌های یادگیری برای ایجاد هشدارهای دقیق‌تر
• انواع هشدارهای هوشمند:
  • هشدارهای مرتبط با حرکت، رفتار غیرعادی، شناسایی اشیاء خطرناک
  • هشدارهای مربوط به تشخیص ترافیک، ازدحام جمعیت و رفتارهای مشکوک
• پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار در زمان واقعی:
  • طراحی سیستم‌های هشدار که به طور خودکار هشدارها را ارسال کنند
  • ادغام هشدارها با دیگر سیستم‌ها مانند کنترل دسترسی یا سیستم‌های اطلاع‌رسانی

فصل 7. تحلیل رفتارهای گروهی و تشخیص ازدحام جمعیت (Crowd Analysis & Crowd Density Detection)

• تشخیص ازدحام و تراکم جمعیت:
  • شناسایی نقاط پر تراکم در محیط‌های عمومی
  • تحلیل حرکات جمعی و تشخیص خطرات بالقوه در تجمع‌ها
• کاربردهای تشخیص ازدحام:
  • استفاده در ایستگاه‌های حمل و نقل عمومی، مراکز خرید، سالن‌های کنسرت
  • کاربردهای در مدیریت بحران و ایمنی در رویدادهای عمومی
• چالش‌ها و بهینه‌سازی:
  • تحلیل و شبیه‌سازی رفتار جمعیت در شرایط مختلف
  • تشخیص درست در محیط‌های شلوغ و با دوربین‌های با زاویه دید محدود

فصل 8. تحلیل ترافیک (Traffic Analysis)

• شناسایی و ردیابی خودروها:
  • استفاده از الگوریتم‌های شناسایی پلاک خودرو (LPR) و تشخیص حرکت خودرو
  • طبقه‌بندی و دسته‌بندی انواع وسایل نقلیه
• تحلیل جریان ترافیک:
  • شناسایی نقاط کندی و ازدحام ترافیکی
  • ارائه گزارش‌های تحلیلی برای مدیریت بهتر ترافیک شهری
• کاربرد در مدیریت شهری:
  • بهبود جریان ترافیکی و افزایش ایمنی در معابر
  • استفاده در سیستم‌های نظارت ترافیکی و پلیس راهنمایی و رانندگی

فصل 9. فیلترسازی و کاهش نویز (Noise Reduction & Filtering)

• نویز در تصاویر و ویدئوها:
  • شناسایی و حذف نویزهای بصری در تصاویر و ویدئوهای نظارتی
  • استفاده از الگوریتم‌های فیلترینگ برای بهبود کیفیت تصاویر
• تکنیک‌های کاهش نویز:
  • استفاده از فیلترهای زمانی و مکانی برای حذف نویزهای غیرضروری
  • کاربردهای این تکنیک‌ها در محیط‌های با نور کم یا شرایط جوی نامساعد

بخش 4. کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در نظارت تصویری

فصل 1. تشخیص چهره (Facial Recognition)

• تعریف و اصول تشخیص چهره:
  • فرایند شناسایی و تطبیق ویژگی‌های چهره افراد
  • استفاده از ویژگی‌های بیومتریک برای شناسایی دقیق
• روش‌های تشخیص چهره:
  • الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • مدل‌های پیشرفته مانند CNN (Convolutional Neural Networks)
• کاربردها در امنیت عمومی:
  • شناسایی افراد مشکوک در مکان‌های عمومی
  • استفاده در کنترل دسترسی و ورود به ساختمان‌ها
• چالش‌ها و محدودیت‌ها:
  • تأثیر نور، زاویه و کیفیت تصویر بر دقت تشخیص
  • مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از فناوری

فصل 2. پلاک‌خوانی خودروها (License Plate Recognition – LPR)

• تعریف و کارکرد LPR:
  • تشخیص و شناسایی شماره پلاک خودروها از تصاویر و ویدئوها
  • استفاده از الگوریتم‌های تحلیل تصویر و هوش مصنوعی
• روش‌ها و تکنیک‌ها:
  • پردازش تصویر و یادگیری ماشین در شناسایی پلاک‌ها
  • تفکیک و خواندن اعداد و حروف پلاک‌ها
• کاربردها:
  • نظارت بر ورود و خروج خودروها از پارکینگ‌ها و مناطق کنترل‌شده
  • نظارت ترافیکی و شناسایی خودروهای مشکوک
  • کاربرد در جریمه‌گذاری خودکار تخلفات رانندگی
• چالش‌ها:
  • تأثیر شرایط جوی و نور بر دقت شناسایی
  • پیچیدگی‌های طراحی و نصب دوربین‌های مخصوص LPR

فصل 3. شناسایی اشیاء خطرناک (Weapon Detection)

• تعریف و مفاهیم اولیه:
  • شناسایی سلاح‌ها و اشیاء خطرناک در تصاویر و ویدئوها
  • استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص انواع سلاح‌ها
• روش‌های تشخیص:
  • شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای شناسایی اشیاء
  • کاربرد الگوریتم‌های تحلیل ویدئو برای شناسایی رفتارهای خطرناک
• کاربردهای امنیتی:
  • شناسایی سلاح‌های گرم و سرد در مکان‌های عمومی
  • نظارت بر مسافران و اشیاء در فرودگاه‌ها و ایستگاه‌های حمل‌ونقل
• چالش‌ها:
  • دقت تشخیص در شرایط مختلف نور و پس‌زمینه شلوغ
  • نیاز به پایش و پردازش زمان واقعی (Real-Time Monitoring)

فصل 4. تشخیص ازدحام جمعیت (Crowd Detection)

• تعریف و نحوه عملکرد:
  • شناسایی و تجزیه و تحلیل ازدحام جمعیت در تصاویر و ویدئوها
  • استفاده از AI برای تشخیص الگوهای رفتاری جمعیت
• روش‌های تشخیص:
  • الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای شناسایی تراکم جمعیت
  • مدل‌های تحلیلی برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی رفتارهای جمعی
• کاربردها:
  • استفاده در مکان‌های عمومی مانند ایستگاه‌ها، ورزشگاه‌ها، و رویدادهای بزرگ
  • نظارت بر تجمعات غیرمجاز و پیش‌بینی خطرات احتمالی
  • مدیریت بحران و تخلیه اضطراری
• چالش‌ها:
  • دقت تشخیص در مناطق با ترافیک سنگین
  • نیاز به پردازش سریع و دقیق برای جلوگیری از حوادث

فصل 5. تشخیص ترافیک (Traffic Monitoring)

• تعریف و کاربردها:
  • شناسایی وضعیت ترافیک و نظارت بر جریان حرکت خودروها
  • تحلیل و پیش‌بینی ترافیک با استفاده از سیستم‌های نظارتی AI
• روش‌ها:
  • استفاده از هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی وضعیت جاده‌ها
  • شناسایی خودروهای متوقف‌شده و تحلیل میزان شلوغی
• کاربردها:
  • مدیریت ترافیک در شهرهای بزرگ
  • نظارت بر انحرافات از مسیر و ایجاد ترافیک اضافی
  • شناسایی تخلفات رانندگی مانند سرعت غیرمجاز
• چالش‌ها:
  • نیاز به پردازش بلادرنگ (Real-Time)
  • دقت پایین در شرایط آب‌وهوایی نامساعد

فصل 6. تشخیص رفتارهای مشکوک و خطرناک (Suspicious Behavior Detection)

• تعریف و نحوه شناسایی رفتارهای غیرطبیعی:
  • شناسایی رفتارهای مشکوک و غیرمعمول مانند دویدن، توقف‌های غیرمنتظره یا حرکت‌های سریع
  • استفاده از الگوریتم‌های AI برای شبیه‌سازی و تحلیل رفتار افراد
• روش‌های تشخیص:
  • مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تشخیص رفتارهای غیرعادی
  • تحلیل ویدئو و پردازش تصویر برای پیش‌بینی رفتارهای خطرناک
• کاربردها:
  • شناسایی و پیشگیری از جرایم در مکان‌های عمومی
  • استفاده در فرودگاه‌ها، ایستگاه‌های مترو و مراکز خرید
• چالش‌ها:
  • دقت پایین در شناسایی رفتارهای پیچیده یا غیرقابل پیش‌بینی
  • ایجاد یک سیستم جامع برای ترکیب داده‌های مختلف (ویدئو، صدا، و اطلاعات شبکه)

فصل 7. پیش‌بینی و شبیه‌سازی حوادث (Incident Prediction and Simulation)

• تعریف و هدف:
  • پیش‌بینی حوادث احتمالی مانند سرقت، حمله یا آشوب در فضاهای عمومی
  • شبیه‌سازی رفتار افراد و پیش‌بینی احتمال وقوع حوادث با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده
• روش‌ها:
  • استفاده از مدل‌های AI برای شبیه‌سازی شرایط اضطراری و پیش‌بینی رفتارهای جمعی
  • استفاده از داده‌های تاریخی و تجزیه‌وتحلیل‌های پیشرفته برای پیش‌بینی حوادث
• کاربردها:
  • برنامه‌ریزی برای مدیریت بحران و ارائه راهکارهای فوری
  • کمک به خدمات امنیتی و اجرایی در مواقع اضطراری
• چالش‌ها:
  • نیاز به داده‌های دقیق و کافی برای مدل‌سازی دقیق پیش‌بینی‌ها
  • چالش‌های اخلاقی در پیش‌بینی رفتار انسان‌ها و حریم خصوصی