Dirbtinis intelektas (AI) egzistuoja dešimtmečius, tačiau tik neseniai dirbtinio intelekto kameros tapo įprastos. Naudodami objektų atpažinimo programinę įrangą, fotoaparatai dabar gali atpažinti veidus ir objektus, su kuriais susiduria pasaulyje.
Ši technologija turi platų pritaikymo spektrą, pavyzdžiui, padeda įmonėms atpažinti potencialius klientus ar identifikuoti kenksmingus objektus aplinkoje. Pasekmės yra didžiulės, nes AI varomas objektų aptikimas visiškai pakeičia tai, ką gali įprastos CCTV kameros. Tačiau už tai slypinčios technologijos yra tikrai naujoviškos.
Kas yra AI kameros?
Pirmiausia išsiaiškinkime vieną dalyką: AI kamera nėra naujas įrenginys, kurį galite naudoti vaizdiniams vaizdams daryti ar vaizdo įrašams kurti. Vietoj to, dirbtinio intelekto kamera yra labai panaši į įprastą kamerą, išskyrus tai, kad ji yra prijungta prie vaizdo apdorojimo dėžutės, kuri naudoja tokias technologijas kaip
kompiuterinis matymas „mokytis“ iš vaizdinių duomenų.Naudojant mašininio mokymosi algoritmaiAI kameros gali apdoroti informaciją iš vaizdinių vaizdų. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto kameros naudoja jutiklius, kad analizuotų vaizdus ir nustatytų geriausius vaizdo fiksavimo nustatymus. Tačiau tai tik vienas iš daugelio naudojimo būdų.
Objektų aptikimas jau plačiai naudojamas daugelyje vertikalių. Pavyzdžiui, AI kameros gali būti naudojamos veido atpažinimui, transporto priemonių aptikimui arba kitiems semantiniams objektams aptikti. Tam tikrose pramonės šakose įmonės naudojasi dirbtinio intelekto kameromis, kad vykdytų saugos protokolus, o kameros gali aptikti, ar darbuotojai dėvi saugos priemones, ar ne.
Dirbtinio intelekto kameros gali būti naudojamos įvairiems tikslams darbo vietoje, įskaitant darbuotojų elgesio stebėjimą ir galimų grėsmių saugai aptikimą, kol jos netampa problema. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto kameros gali aptikti, kai darbuotojas dirba per arti pavojingų medžiagų arba buvo nepaisoma įspėjamųjų ženklų.
Kaip veikia AI kameros objektų aptikimas
Objektų aptikimui naudojamas algoritmas, kuris apdoroja fotoaparato užfiksuotus vaizdo duomenis ir palygina juos su žinomais objektais duomenų bazėje. Tada algoritmas identifikuoja visus objektus, panašius į tuos, kurie yra jo duomenų bazėje, ir atitinkamai pateikia rezultatus.
Pavyzdžiui, jei dirbtinio intelekto kamera nustatyta aptikti veidus, ji gali palyginti užfiksuotus vaizdus su duomenų bazėje saugomais veidais ir aptikti visus juos atitinkančius veido bruožus. Šis procesas leidžia fotoaparatui atpažinti žmones ar kitus objektus, net kai jie yra iš dalies uždengti arba neatpažįstami žmonių.
Dirbtinio intelekto kameros naudoja objektų aptikimo algoritmus pavojingoms situacijoms aptikti realiuoju laiku. Tai leidžia jiems nedelsiant įspėti žmones, kai įvyksta kažkas neįprasto. Dirbtinio intelekto kameromis pavojingus objektus galima aptikti prieš įvykstant nelaimingam atsitikimui, taip gelbėjant gyvybes ir išvengiant brangių klaidų.
Kai kurie pavyzdžiai apima žmonių, kurie statybvietėje nedėvi apsauginių priemonių, aptikimą arba darbuotojų įspėjimą apie krintančius daiktus, kol jie kam nors trenkia į galvą.
Be to, šios kameros taip pat gali būti naudojamos veido atpažinimui – tai leidžia darbdaviams efektyviau nei bet kada anksčiau stebėti lankomumą ir darbuotojų elgesį darbo vietoje.
AI kamerų mokymas aptikti konkrečius objektus
Vienas dalykas, į kurį reikia atkreipti dėmesį, yra tai, kad dirbtinio intelekto įrankiai yra tokie pat veiksmingi, kaip ir duomenų rinkiniai, kuriais jie mokomi. Taigi, pavyzdžiui, jei dirbtinio intelekto kamera turi būti išmokyta aptikti konkretų objektą, pvz., transporto priemonę, ji turi būti tiekiama šimtais tūkstančių automobilių vaizdų.
Pirmas žingsnis yra dirbtinio intelekto kameros mokymas, leidžiantis rinkti objekto, kurį norite aptikti, vaizdus. Jums reikia pakankamai vaizdų, kad fotoaparatas turėtų pakankamai duomenų taškų, kad būtų galima tiksliai atpažinti objektą, kai jis pasirodo realiame pasaulyje. Kuo įvairesnis jūsų duomenų rinkinys, tuo geriau; apsvarstykite galimybę įtraukti skirtingas perspektyvas, apšvietimo sąlygas, spalvas ir vaizdus iš skirtingų kampų.
Jei norite, kad jūsų dirbtinio intelekto kamerų sistema aptiktų konkrečius objektus, galite treniruoti savo algoritmą naudodami atvirojo kodo bibliotekas, pvz. TensorFlow Lite arba PyTorch. Šis procesas apima kodo rašymą, kuris leis jūsų algoritmui priimti vaizdus ar vaizdo įrašus ir išvesti etiketes, atitinkančias juose esančią informaciją.
AI kamerų naudojimo objektų aptikimui privalumai
Yra keletas priežasčių, kodėl dirbtinio intelekto kameros, pavyzdžiui, „D-Link“ AI fotoaparatų asortimentas, tampa vis populiaresni daugelyje pramonės šakų. Jie siūlo daugybę privalumų, kurie lengvai pateisina šiek tiek didesnes išlaidas.
Greitesnis aptikimo laikas
Objektų aptikimo kameros skirtos greitai ir tiksliai aptikti objektus. Deja, tradicinės kamerų sistemos dažnai gali būti lėtos ir nepatikimos, kai reikia aptikti objektus, dažniausiai pasikliauja žmogaus stebėjimu, kad galėtų tiksliai nustatyti objektus.
Dirbtinio intelekto aptikimo kameros laikui bėgant vis tobulėja ir apskritai labai sutrumpėja aptikimo laikas. Sparčioje aplinkoje, pvz., statybvietėje ar viešajame kelyje, tai gali turėti esminių pokyčių.
Padidintas tikslumas
Objektų aptikimo kameros taip pat siūlo didesnį tikslumą, palyginti su tradicinėmis kamerų sistemomis. Taip yra iš dalies dėl jų gebėjimo atpažinti objektus iš kelių kampų ir atstumų ir atskirti skirtingų tipų objektus, net jei jie atrodo panašaus dydžio ar formos. Dėl to jie idealiai tinka naudoti saugumo stebėjimo ar atsargų valdymo programose, kur tikslumas yra svarbiausias. Dar svarbiau, kad tobulėjant jų tikslumas ir toliau gerėja. Laikui bėgant jie tampa tikslesni nei jų kolegos žmonės.
Išlaidų taupymas
Galiausiai, objektų aptikimo kameros sutaupo sąnaudas, palyginti su tradicinėmis kameromis dėl didesnio tikslumo ir greitesnio aptikimo laiko. Iš anksto investuodami į dirbtinio intelekto sistemą, galite sutaupyti pinigų ilgainiui, išvengdami brangių klaidų ar praleistų galimybių, atsirandančių dėl netikslių ar lėtų tradicinių sistemų rezultatų. Be to, šioms sistemoms reikia minimalios priežiūros, nes jų nereikia reguliariai kalibruoti, kaip tai daro kitos kamerų sistemos.
Labai keičiamas
Pagrindinis AI kamerų naudojimo pranašumas yra tai, kad jos yra labai keičiamos ir gali lengvai aprėpti didesnes sritis neapkraunant išteklių. Skirtingai nuo neautomatinio identifikavimo metodų, pagal kuriuos keli žmonės turi interpretuoti tai, ką mato vaizdą, dirbtinio intelekto kameros suteikia patikimesnius rezultatus, kuriuose daug mažiau klaidų atsiranda dėl nuovargio ar klaidingas identifikavimas.
AI ir toliau stumia to, kas įmanoma, ribas
Dirbtinis intelektas ir toliau iš naujo apibrėžia, kas įmanoma naudojant įprastas technologijas. Dėl to objektų aptikimas gali atlikti svarbų vaidmenį daugelyje situacijų ir netgi padėti išgelbėti gyvybes.
Tačiau objektų aptikimas yra tik vienas iš būdų, kaip įmonės naudoja dirbtinį intelektą. Yra daugybė kitų, nuo pokalbių robotų iki turinio rašymo ir net meno kūrimo!