21、自动化威胁识别与层图像组件几何优化技术解析

自动化威胁识别与层图像组件几何优化技术解析

自动化威胁识别系统

在停车场等场景的威胁识别中，一种将传感器安装在卡车上并依据“配置”指令进行数据采集和处理的方式正逐渐受到关注。这种方式具有超高的数据采集和处理便携性，但也面临诸多挑战，这可能源于停车场固定音视频记录基础设施的有限使用或可用性不足。

为了提高系统整体性能，建议将停车场现有的闭路电视（CCTV）摄像头与便携式传感器结合使用。同时，不能忽视人类操作员（CCTV）的作用，他们可以对预处理后的视频进行监控，例如标记威胁区域。此外，还需要一个智能推理组件来提高系统的适应性，该组件可根据摄像头当前观察的场景内容调整摄像头和图像处理算法的参数。

自动化威胁检测系统应尽量减少人工干预，甚至可以用“智能”推理元素完全替代人工。这可以是基于神经网络的算法或基于本体的专家系统。

本体概念

目标ARENA威胁识别能力的可靠性应与停车场区域无关，即不受传感器位置的影响。因此，自动化调整过程并提供一个公共知识库成为未来威胁识别系统的重要功能。使用本体作为知识库，ARENA专家/操作员/系统可以获得关于对象、对象之间的关系和交互的额外信息，从而更好地调整算法以适应不同情况，提高算法的有效性。

本体支持自动化威胁识别和警报的功能包括：
1. 算法校准 ：根据本体中包含的数据、算法规格和停车场的实际条件（如天气、时间等）调整算法。
2. 威胁识别 ：融合摄像头监控、图像处理算法和本体中包含的特定领域知识（如停车场区域或可能的作案手法）。
3. 规则管理