Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd voorstel voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat geschikt is voor real-time bewegingsdetectie in beveiligingsvideo's met de specificaties 1080p, 30 FPS, RGB. Het ontwerp richt zich op een goede balans tussen efficiëntie, lage latency en voldoende nauwkeurigheid. ### 1. Overzicht en ontwerpprincipes - **Efficiëntie en snelheid:** Gebruik van lichte architecturen zoals MobileNet, ShuffleNet of efficiënt geoptimaliseerde convolutionele lagen. - **Nauwkeurigheid:** Focus op het detecteren van beweging met voldoende gevoeligheid, gebruik van temporale informatie door frame- of video-reeksanalyse. - **Latency:** Minimaliseren van modelgrootte en complexiteit, gebruik van hardwareversnelling. --- ### 2. Input preprocessing - **Resizing:** Van 1920x1080 naar een lagere resolutie zoals 256x256 of 128x128 voor snellere verwerking, afhankelijk van nauwkeurigheidseisen. - **Frame stacking:** Overweeg het gebruik van meerdere frames (bijv. 3-5) als input om beweging beter te detecteren, bijvoorbeeld door een korte video-sequentie te verwerken. --- ### 3. Architectuursuggestie Hieronder een voorbeeld van een lichtgewicht CNN-ontwerp: #### a. Inputlaag - Afmetingen: `[batch_size, 256, 256, 3]` (voor RGB) #### b. Feature extractie - **Conv1:** 32 filters, 3x3 kernel, strides=2, padding='same', activatie: ReLU - **Batch Normalization** - **Depthwise Separable Conv:** 64 filters, 3x3 kernel, strides=1, padding='same', activatie: ReLU - **MaxPooling:** 2x2, strides=2 - **Conv2:** 128 filters, 3x3, strides=2, padding='same', activatie: ReLU - **Depthwise Separable Conv:** 128 filters, 3x3, strides=1, activatie: ReLU - **MaxPooling:** 2x2 - **Conv3:** 256 filters, 3x3, strides=2, padding='same', activatie: ReLU - **Depthwise Separable Conv:** 256 filters, 3x3, strides=1, activatie: ReLU - **Global Average Pooling** #### c. Classificatie - **Fully Connected (Dense):** 64 units, activatie: ReLU - **Dropout (bijv. 0.2):** om overfitting te voorkomen - **Outputlaag:** 1 neuron, activatie: sigmoid (voor binaire classificatie) --- ### 4. Overwegingen voor efficiëntie en optimalisatie - **Activatiefuncties:** ReLU of GeLU voor snellere en efficiëntere training. - **Gebruik van Depthwise Separable Convoluties:** Vermindert het aantal parameters en rekenkosten. - **Batch Normalization en Dropout:** stabiliseren training en voorkomen overfitting. --- ### 5. Hardwareversnelling en modeloptimalisatie - **Hardware:** - Gebruik van GPUs (NVIDIA Jetson, RTX-serie), TPU’s of speciale AI-accelerators. - Optimaliseer voor CUDA, TensorRT of OpenVINO voor snellere inferentie. - **Modelcompressie:** - Quantisatie (bijv. 8-bit of mixed precision) om modelgrootte en rekenlast te verminderen. - Pruning en distillatie om modelgrootte verder te verkleinen zonder veel verlies in nauwkeurigheid. - **Real-time technieken:** - Batch verwerking van meerdere frames indien mogelijk. - Pipelining en parallelle verwerking om latency te minimaliseren. --- ### 6. Aanvullende aanbevelingen - **Temporale informatie:** Overweeg het gebruik van een klein ConvLSTM- of 3D CNN-architectuur om beweging over meerdere frames te modelleren. - **Data augmentatie:** Voor robuuste detectie, met name bij variaties in verlichting en camerastandpunten. - **Post-processing:** Combineer modeloutput met bewegingsverschiltechnieken voor betere betrouwbaarheid. --- ### Samenvatting Voor real-time beweging detectie in 1080p video adviseer ik een lichtgewicht, efficient CNN gebaseerd op depthwise separable convoluties en global pooling, geoptimaliseerd met hardwareversnelling en modelpruning. Dit zorgt voor een goede balans tussen snelheid, latency en nauwkeurigheid. --- Heeft u verdere specificaties of vragen over implementatie of training?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een efficiënt Convolutioneel Neuraal Netwerk (CNN) voor real-time bewegingsdetectie in 1080p beveiligingsvideo's, met nadruk op lage latentie en hoge nauwkeurigheid. ### Overkoepelende Architectuurstrategie Gezien de hoge resolutie (1080p = 1920x1080 pixels) en framerate (30 FPS), is een volledig-dicht (fully connected) netwerk op elke frame onhaalbaar. De strategie is: 1. **Spatiale Feature-extractie**: Gebruik een efficiënt CNN-backbone om per frame betekenisvolle features te extraheren. 2. **Temporale Analyse**: Vergelijk deze features tussen opeenvolgende frames om beweging te detecteren. Dit kan buiten het CNN om met een eenvoudig verschilmechanisme, waardoor het CNN zelf lichter kan zijn. 3. **Binaire Classificatie**: Beslis op basis van de hoeveelheid verandering of er beweging is. --- ### Gedetailleerde Architectuursuggestie Dit ontwerp is geïnspireerd op lichtgewicht netwerken zoals **MobileNetV2** en **SqueezeNet**, maar verder geoptimaliseerd voor deze specifieke taak. **Input:** `(Batch_size, 2, 240, 320, 3)` of `(Batch_size, 480, 640, 6)` * **Preprocessing**: Downsample het frame eerst naar **320x240** of **640x480**. Dit vermindert de rekenlast enorm met minimaal verlies aan nauwkeurigheid voor bewegingsdetectie. 1080p rechtstreeks verwerken is extreem inefficiënt. * **Temporale Input**: Stack **twee opeenvolgende frames** along the channel dimension (resulterend in 6 kanalen: R1, G1, B1, R2, G2, B2). Het netwerk leert zo zelf het verschil te detecteren. **Architectuur:** | Laag Type | Filter Configuratie | Output Formaat | Activatiefunctie | Reden voor Keuze | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Input** | - | 320x240x6 / 640x480x6 | - | 2 opeenvolgende RGB-frames gestacked. | | **Conv2D** | 16 filters, 3x3, stride 2 | 160x120x16 / 320x240x16 | ReLU | Initiële feature extractie en downsampling. Snel. | | **DepthwiseConv2D** | 3x3, stride 1 | 160x120x16 / 320x240x16 | ReLU | Extract features per kanaal. Zeer efficiënt. | | **PointwiseConv2D** | 32 filters, 1x1 | 160x120x32 / 320x240x32 | ReLU | Combineer features over kanalen. | | **Fire Module** (Squeeze) | 8 filters, 1x1 | 160x120x8 / 320x240x8 | ReLU | Vermindert dimensionaliteit (SqueezeNet principe). | | **Fire Module** (Expand) | 16 filters, 1x1 & 16 filters, 3x3 | 160x120x32 / 320x240x32 | ReLU | Breidt weer uit met goedkope 1x1 en spatiale 3x3 conv's. | | **MaxPooling2D** | 2x2 pool size | 80x60x32 / 160x120x32 | - | Verdere downsampling, reductie berekeningen. | | **DepthwiseSeparableConv** | 64 filters, 3x3 | 80x60x64 / 160x120x64 | ReLU | Ga naar diepere features met efficiënte blokken. | | **DepthwiseSeparableConv** | 64 filters, 3x3 | 80x60x64 / 160x120x64 | ReLU | - | | **Global Average Pooling** | - | 64 | - | Vervangt dichte lagen. Vermindert parameters sterk. | | **Dense** | 32 units | 32 | ReLU | Laagje voor niet-lineaire combinatie. | | **Dropout** | Rate = 0.3 | 32 | - | Voorkomt overfitting. | | **Output (Dense)** | 1 unit | 1 | **Sigmoid** | Binaire output (0 = geen beweging, 1 = beweging). | --- ### Nadruk op Efficiëntie en Latency 1. **Depthwise Separable Convolutions**: De kern van de efficiëntie. Splits een standaard convolutie op in een depthwise en een pointwise convolutie, wat **8-9x minder rekenkracht** vereist. 2. **Vroeg en Agressief Downsampling**: Door early `stride=2` en pooling te gebruiken, wordt de feature map grootte snel kleiner, wat de latere (duurdere) berekeningen dominant versnelt. 3. **Global Average Pooling (GAP)**: Elimineert het need voor duizenden parameters in volledig verbonden lagen. GAP output wordt direct gevoed aan de laatste classificatielaag. 4. **Fire Modules**: Gebruikt uit SqueezeNet om parameters te reduceren terwijl representatiekracht behouden blijft. 5. **Geen Complexe Temporal Layers**: LSTM's of 3D-convoluties zijn te zwaar voor 30 FPS. De temporale context wordt simpel en effectief afgehandeld door het stacken van frames. --- ### Optimalisatietechnieken & Training * **Loss Function**: **Binary Cross-Entropy**. Perfect voor binaire classificatie. * **Optimizer**: **Adam** of **AdamW** (with weight decay) met een relatief laag learning rate (e.g., 0.001). Adam convergeert snel en betrouwbaar. * **Learning Rate Schedule**: Reduceer de learning rate op plateau (`ReduceLROnPlateau`) om fijnafstemming mogelijk te maken. * **Data Augmentation**: Cruciaal voor generalisatie. Gebruik: random horizontaal flippen, kleine helderheids- en contrastaanpassingen, kleine rotaties. **Let op**: *Geen* agressieve translaties, deze bootsen immers beweging na en vervuilen je labels. * **Class Balancering**: Beveiligingsvideo's bevatten vaak veel "geen beweging". Gebruik **class weights** tijdens training of undersample de "geen beweging" klasse om het model niet te biasen. --- ### Hardwareversnelling & Implementatie * **Inference Framework**: Gebruik **TensorRT** (NVIDIA) of **OpenVINO** (Intel). Deze compilers optimaliseren het getrainde model (bv. from TensorFlow/Keras) extreem voor de specifieke hardware (laagste latentie, hoogste doorvoer). * **Hardware**: * **NVIDIA Jetson** series (e.g., Jetson Xavier NX, Jetson Orin Nano) zijn ideaal. Ze zijn ontworpen voor edge-AI en lopen dit model moeiteloos op 30 FPS. * **Intel Movidius** VPU's (e.g., in USB-stick vorm zoals de Neural Compute Stick 2) zijn een kosteneffectieve optie. * Moderne **CPU's met ondersteuning voor AVX2** instructies kunnen het model ook draaien, mogelijk met een lagere framerate. ### Modelcompressie (voor verdere optimalisatie) * **Kwantisatie na training (Post-Training Quantization - PTQ)**: Converteer de modelgewichten van 32-bit floating point naar **8-bit integers** (INT8). Dit **halveert de modelgrootie en verhoogt de snelheid aanzienlijk** met een verwaarloosbaar klein verlies in nauwkeurigheid. Dit wordt ondersteund door TensorRT/OpenVINO. * **Pruning**: Verwijder minder belangrijke verbindingen/gewichten uit het netwerk. Kan worden gedaan tijdens training (zie hieronder). * **Kwantisatie tijdens training (QAT)**: Nauwkeuriger dan PTQ. Het model leert tijdens de training de kwantisatiefout te compenseren. ### Samenvatting Dit ontwerp combineert bewezen efficiënte architecturen en technieken om een uiterst snel en licht model te creëren dat geschikt is voor real-time inferentie op edge-devices. De focus ligt op het minimaliseren van parameters en bewerkingen zonder in te leveren op het vermogen om spatiale en temporele verschillen te detecteren. **Aanbevolen ontwikkelstack:** TensorFlow/Keras voor prototyping en training -> Exporteer naar SavedModel -> Gebruik TensorRT/OpenVINO voor optimalisatie en implementatie op edge hardware.