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安防監控迎接數位化-智慧影像分析

所謂的安防監控，就是企業或工廠為了防止宵小入侵或有心人士的蓄意盜竊，在相關場所內建置的監控系統，藉此保護公司重要資產，同時也保障員工的生命安全。安防監控的發展已逾約20餘年，與電腦產業一樣相關技術呈現跳躍式進展，從最早的類比視訊錄製、儲存，發展至全數位視訊拍攝到全數位攝影，現在搭配上AI世代的到來，您想知道人工智慧與雲端服務如何運用在安防監控，幫助企業在安防監控提升效能，減少成本嗎?

AI對安防的五大挑戰，分別是：對Device的挑戰、對儲存系統的挑戰、對智慧化圖像分析的挑戰、對業務應用的挑戰、對數據安全的挑戰 ，這一門課程將帶您迎向這些挑戰，找到克服的方式。

TibaMe安防監控實作課程

「超越監控」：影像資料 x 雲端運算 x 人工智慧 x 數據分析

根據IDC預估，到了2020年，全球所產生的影像資料將會有超過1/3儲存在雲端，或是藉雲端運算平台來處理分析。從前端邊緣霧運算及後端伺服器GPU/NPU軟硬體所取得的影像結構化資料，都需要進行分析和處理，以獲取更多有價值的數據資訊。未來的智慧影像監控系統，會有越來越多結構化／非結構化資料，監控系統想要高效地存儲和管理這些資料，須有強而有力的大數據處理分析，以支撐將來智慧化的影像監控系統。

本課程運用Python在Keras與Tensorflow與OpenCV 、Yolo實作CNN類神經網路於人臉/物件辨識，並使用目前最主流的兩大雲端服務Amazon 的AWS與Google的GCP架構電腦視覺辨識。

TibaMe安防監控實作課程

智慧影像大數據處理系統總體架構多採用包括資料層、平台層與應用層的三個層次架構，以滿足智慧影像數據收集的需求，這三個層次架構在影像監控的功能分別如下：第一是資料層，包括IT基礎資料、資料資源、影像資料等，能產生、存儲、處理大量數據的資源如商品、人流、車流車牌、人臉等資料。第二是平台層，包括數據存儲、數據處理、數據移轉、數據管理等功能，同時為最終層應用提供介面，其地位類似於資料庫，但是比資料庫的處理能力要強大得多，可以對大量數據資料進行處理。最後則是應用層，基於智慧影像大數據平台提供的高效能資料處理服務，能夠為使用者提供大量資料的高效存儲、檢索、分析和統計等功能。

大數據與智慧影像分析的應用技術，本課程一次都給你

監控影片物件

視頻壓縮

應用場景

AI+安防的主要應用場景包括以下幾點：
  • 人體分析：人臉識別、體態識別、人體特徵提取等；
  • 車輛分析：車牌識別、車輛識別、車輛特徵提取等；
  • 行為分析：目標跟蹤監測、異常行為分析等；
  • 影像分析：視訊質量診斷、視訊摘要分析等。

    AI影像監控情境

    TibaMe教您如何做到影像即時偵測與警示

    影像即時偵測與警示

    • 課程亮點

    本次課程邀請到台灣人工智慧學院陳宇春老師，教導同學了解視頻結構、熟悉人臉辨識、物件辨識與相關應用的演算法。以實務經驗解決學習上的痛點：
    1. 在視頻結構化上，如何判斷哪些物件是必要的？
    2. 在做人臉辨識時，不清楚何種Framework，Net合用？參數又該如何調整？
    3. 總會有閒雜人等出現在畫面中，該如何利用Optical Flow 實現電子圍籬與周界防範？
    4. 在實作影片辨識分析與Image 辨識資料庫建立時，如何做異常人臉的辨識？如何用Yolo算法分辨圖片或影像中，哪些物件是人？哪些是動物或其他東西？
    5. 想要在edge端實現AI computing，可是遇到瓶頸嗎？

    名詞解釋

    。光流算法

    光流是空間運動物體在觀察成像平面上的像素運動的瞬時速度，是利用圖像序列中像素在時間域上的變化以及相鄰幀之間的相關性來找到上一幀跟當前幀之間存在的對應關係，從而計算出相鄰幀之間物體的運動信息的一種方法。簡單來說，光流是空間運動物體在觀測成像平面上的像素運動的“瞬時速度”。光流的研究是利用圖像序列中的像素強度數據的時域變化和相關性來確定各自像素位置的“運動”。

    。Yolo系列

    Yolo 系列 (You only look once, Yolo) 是關於物件偵測 (object detection) 的類神經網路演算法，以小眾架構 darknet 實作，該架構的作者 Joseph Redmon 沒有用到任何著名深度學習框架，輕量、依賴少、演算法高效率，在工業應用領域很有價值，例如行人偵測、工業影像偵測等等。

    。Google Cloud Platform

    Google雲端平台（Google Cloud Platform）是一項使用了Google核心基礎架構、資料分析和機器學習技術的雲計算服務。提供用於Google搜尋和YouTube等終端用戶產品的相同支援基礎設施託管和開發人員產品，用於構建從簡單網站到複雜應用程式的一系列程式，並提供一系列模塊化的基於雲的服務和大量開發工具，例如託管和計算、雲存儲、資料存儲、翻譯API、預測API。

    。Amazon Web Services

    亞馬遜網路服務系統（Amazon Web Services，縮寫為AWS），由亞馬遜公司所建立的雲端運算平台，提供許多遠端Web服務。Amazon EC2與Amazon S3都架構在這個平台上。

    課程大綱

    Day 1
    1. [情境] 理解安防監控的過去、現在、未來。解決學生們在學習上的痛點，學會在做視頻結構化時， 如何判斷哪些物件是必要的。
    2. [說明] 安防監控的過去、現在、未來。
    3. [說明] 視頻結構化介紹。
    4. [說明] CNN, DNN 網絡在物件辨識上的適用性。
    5. [實作] Python, Keras 建立 CNN。
    Day 2
    1. [情境] 該如何判別IPCAM錄製影像中的物件做人臉辨識呢？這一天要教學員們認識影像常用的Python Library， 熟悉其語法與適用情境。
    2. [說明] IPCAM 架構簡介與如何錄製畫面。
    3. [說明] 介紹人臉辨識算法與模型。
    4. [實作] OPENCV 針對 Image, Video 的處理。
    5. [實作] 利用 OPENCV實現人臉辨識。
    Day 3
    1. [情境] 繼續學習該如何判別IPCAM錄製影像中的物件做人臉辨識。並解決學生常見痛點：不清楚何種Framework、Net合用， 參數又該如何調整？這堂課都教給學員。了解各種Framework，哪些Net適用於影像分析與辨識。
    2. [實作] parser實務應用。
    3. [實作] 使用OpenCV，Python和深度學習進行人臉識別。
    Day 4
    1. [情境] 如何防治外人翻牆跑進來，讓我們學習，利用Optical Flow實現電子圍籬與周界防範。
    2. [說明] 光流算法介紹。
    3. [實作] OPENCV 與 CNN,DNN 實作 Optical Flow。
    Day 5
    1. [情境] 馬路上有人、車、動物。如何從影片或是圖像中判別哪些是車子？哪些是動物？人又是在哪裡？讓講師教您了解Yolo Network 的架構，並學習如何自己動手實作刻出其網路。這堂課解決學習上的痛點：實作影片辨識分析與Image辨識資料庫建立異常人臉的辨識。
    2. [說明] Yolo算法介紹。
    3. [實作] Yolo。
    Day 6
    1. [情境] 各個大廠都推出了雲端資源, 讓我們好好的使用吧！讓講師協助大家解決痛點：在edge端實現AI computing。
    2. [實作] Google Colaboratory。
    3. [實作] Google Facenet。
    Day 7
    1. [情境] Google 又推出一個好玩的東西可以拿來DIY --> Vision Kit讓我們好好的使用它來架設第一台攝影機。
    2. [實作] Vision Kit 的開發平台介紹。
    3. [實作] 拿Vision Kit 來做IPCAM。
    Day 8
    1. [情境] Google 又推出一個好玩的東西可以拿來DIY --> Vision Kit讓我們好好的使用它來架設第一台攝影機。font
    2. [實作] Google Cloud 與 Vision Kit 的結合。
    3. [實作] 文件很重要, 軟體文件如何寫, IVE 要提供哪些API 給予上層應用程式使用。

    TibaMe | 智慧影像分析-超越監控的智慧應用

    這門課我們將提供
    1. 8堂課完整課程，講師深入淺出的講解，搭配全程實務操作。
    2. 完訓後一年內可免費再旁聽一次，讓你學到會
    3. TibaMe結訓證書
    上完課你將具備的能力
    1. 了解Google ON Board 跟 AMAZON 提供的物件辨識服務、利用CNN架構自己的安控系統、了解視頻結構、熟悉人臉辨識, 物件辨識與相關應用的演算法： (1) 光流算法 (2) OPEN CV (3) Yolo v1/v2/v3
    這堂課推薦給這樣的您
    1. 想進入安防領域的新鮮人。
    2. 數據分析及程式的初學者。
    3. 對於影像辨識有興趣的人。
    4. 商業數據分析的從業人員。
    5. 先備知識：懂基本Python語法、使用過 numpy, pandas 等函式庫、有統計學的基礎知識。

    開課資訊與注意事項

    上課時間
    04/09(二)、04/11(四)、04/16(二)、04/18(四)、04/23(二)、04/25(四)、04/30(二)、05/02(四)
    18:45-21:45(3小時/天，總計24小時)
    剛好有事，我想以優惠價預約下一期加入 Google 日曆
    上課地點
    TibaMe (北商) 培訓中心
    台北商業大學承曦樓教室(教室編號於開課前公告)[校內地圖]
    上課地址
    台北市中正區濟南路一段321號(地圖)
    課程費用
    NT$11,000 NT$15,000
    服務窗口
    謝小姐(Una)
    02-6612-7046 / Una_Hsieh@wiedu.com
    注意事項
    1. 學費已經涵蓋(線上或紙本)教材、TibaMe 結訓證書乙份。
    2. 報名完成後，將立即收到主旨為「您已經完成 TibaMe 課程報名」的 e-mail 信件，並於一個工作日內接到確認電話。
    3. 當本班報名人數達開班門檻時，方以 e-mail 通知繳費。可以於線上(刷卡/ATM)繳費時，勾選索取紙本發票，也可以註記公司抬頭及統一編號，於開課當天提供紙本發票。
    4. 繳費成功後，將收到付款成功的簡訊、電話或 e-mail 通知。
    5. 開課前三天，將 e-mail 寄開課通知，並以簡訊提醒上課。
    6. 若課程因故取消，將退還所有已繳交學費，或依需求將學費折抵其他實體增能課程學費。
    7. 為確保品質，主辦單位保留微幅調整課程內容的權利。
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    講師資訊

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    FAQ

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