开发物体识别桌、_想用人工智能实现安全风险管控?快来试试EasyMonitor一站式视频监控开发平台...

随着 AI 技术的日益成熟,越来越多的传统企业都希望用 AI 能力升级原有的管理系统,进而智能化解决业务问题、提高人效。尤其在安全生产领域中,虽然视频监控的覆盖率逐年提升,但大多企业还在沿用人工抽检的方式对设备、区域、人员进行管理,效率低且无法及时对风险情况进行预警。部分企业尝试通过对监控系统进行智能化改造、结合 AI 技术来提升自动化监管的效率,却因算法的训练成本高、验证周期长、部署成本高等因素而未能落实。

为了解决这些问题,百度推出了 EasyMonitor 一站式智能视频监控配置平台,开发者可以零算法门槛快速搭建一套多路的智能视频监控系统。基于百度大脑的人脸识别、人体识别、车辆识别和图像识别的能力,针对监控场景, EasyMonitor 目前已有20余种预置技能,如电子围栏、烟火检测、安全帽检测等,可以直接使用。

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除以上常见的通用功能外,我们了解到巡检中还有很多具有强行业属性的个性化需求,诸如对工厂内员工的操作行为、安全带/安全绳等着装、传送带运行状态等, EasyMonitor 也支持深度对接 EasyDL 的图像分类、物体检测模型,通过可视化的方式就可以配置得到自定义技能。

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EasyDL 是百度大脑面向企业开发者推出的 AI 开发平台,提供智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能,内置丰富的预训练模型,支持公有云/私有化/设备端等灵活部署方式。EasyDL 已在工业、零售、制造、医疗等领域落地。

近日,大家期待已久的 EasyMonitor 自定义技能正式发布!您通过 EasyDL 训练模型后,可配合 Easymonitor 的视频抽帧功能、图像分析策略与事件告警策略,创建一个满足业务应用需求的 AI 技能。自定义技能支持创建后在线试用,部署方式支持私有化视频分析边缘计算盒 EM-BOX。

接下来我们会详解 EasyMonitor 自定义技能的使用流程:

STEP 1 新建自定义技能

使用 EasyMonitor 开发平台新建一个技能,为技能命名并完善描述,完成对新技能的定义。

✏ STEP1.1 创建模型

由于自定义技能依赖 EasyDL 模型,如果要新建技能,您需要先使用 EasyDL 训 练一个模型。

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您可以选择创建物体检测或图像分类模型。

以创建图像分类模型为例。单击“图像分类”,您会进入创建图像分类模型的页面。

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如果您创建的是图像分类模型,操作流程可参考 EasyDL 图像分类视频教程图像分类操作文档,常见问题可参考图像分类常见问题。

如果您创建的是物体检测模型,操作流程可参考 EasyDL 物体检测视频教程物体检测操作文档,常见问题可参考物体检测常见问题。

✏ STEP1.2 创建技能

完成模型创建后,需要使用刚创建好的模型创建技能

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创建自定义技能时,您需要根据刚才训练的模型(图像分类或物体检测)选择技能模板,并填写技能相关信息。

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STEP 2 配置技能

在配置技能步骤中,您需要选择技能模板,按照技能流程配置模型、阈值、告警逻辑等。具体流程如下:

选择“私有化部署”或“软硬一体 EM-BOX ”部署方式,并从您已训练好的 EasyDL 模型中选择需要的模型和版本。

  • 选择部署方式:可选择“私有化部署至 GPU 服务器”或“使用软硬一体产品 EM-BOX ”
  • 选择模型:选择一个您已经完成训练的模型
  • 选择模型版本:选择您训练好的模型中需要使用的版本
  • 选择标签:在“图像分类”中有这个选项,用于选择在图像中出现哪一项或哪几项标签时触发告警

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选择好需要触发告警的标签后,开始配置 AI 技能。完成配置后点击“下一步”,设置告警模块。

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单击“完成,去验证”,进入 STEP 3验证技能。

STEP 3 验证技能

完成技能搭建后,您可以从本地上传一张 jpeg/jpg/png 格式的图片进行技能效果验证。

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点击“点击图片上传”区域,您可以从本地选择一张测试图片。

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您可以通过拖拽蓝色矩形框来移动分析区域、改变分析区域大小。

启动验证后,右侧显示识别结果。

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完成验证后,即可发布技能。

STEP 4 发布技能

单击“立即发布”,发布您的自定义技能。

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您可以提交工单,联系百度工作人员获取技能。

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如果您选择的是私有化部署方式,则可以获取自定义技能的私有化部署包;如果您选择的是软硬一体 EM-BOX 部署方式,在购买软硬一体 EM-BOX 后,您将收到一个带有自定义技能的 EM-BOX 。

EasyMonitor 产品详情:

https://ai.baidu.com/solution/easymonitor

EM-BOX 部署攻略:

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/964339

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