Tehisintellekt (AI) on olnud kasutusel aastakümneid, kuid alles hiljuti on AI-kaamerad muutunud tavaliseks. Objektituvastustarkvara abil saavad kaamerad nüüd ära tunda nägusid ja objekte, millega nad maailmas kokku puutuvad.
Sellel tehnoloogial on lai valik rakendusi, näiteks aitab ettevõtetel ära tunda potentsiaalseid kliente või tuvastada keskkonnas olevaid kahjulikke objekte. Selle tagajärjed on sügavad, kuna AI-toega objektide tuvastamine muudab täielikult seda, milleks tavaline CCTV-kaamera on võimeline. Selle taga olev tehnoloogia on aga tõeliselt uuenduslik.
Mis on AI-kaamerad?
Esiteks teeme selgeks ühe asja: AI-kaamera ei ole uus seade, mida saate kasutada visuaalsete piltide tegemiseks või videote tegemiseks. Selle asemel on AI-kaamera väga sarnane tavalise kaameraga, välja arvatud see, et see on ühendatud visuaalse töötluskastiga, mis kasutab selliseid tehnoloogiaid nagu arvuti nägemine visuaalsetest andmetest "õppima".
Kasutades masinõppe algoritmid, AI-kaamerad saavad töödelda visuaalsetelt piltidelt saadavat teavet. Näiteks kasutavad AI-kaamerad andureid piltide analüüsimiseks ja pildi jäädvustamiseks parimate seadete tuvastamiseks. See on aga vaid üks paljudest kasutusvõimalustest.
Objektide tuvastamist kasutatakse juba laialdaselt paljudes vertikaalides. Näiteks saab AI-kaameraid kasutada näotuvastuseks, sõidukite tuvastamiseks või muude semantiliste objektide tuvastamiseks. Teatud tööstusharudes kasutavad ettevõtted ohutusprotokollide jõustamiseks tehisintellektikaameraid, kusjuures kaamerad suudavad tuvastada, kas töötajad kannavad turvavarustust või mitte.
AI-kaameraid saab töökohal kasutada mitmel otstarbel, sealhulgas töötajate käitumise jälgimisel ja võimalike ohutusohtude tuvastamisel enne, kui need probleemiks muutuvad. Näiteks suudavad AI-kaamerad tuvastada, kui töötaja töötab ohtlikele materjalidele liiga lähedal või kui hoiatusmärke on eiratud.
Kuidas AI-kaamera objektide tuvastamine töötab
Objektide tuvastamine kasutab algoritmi, mis töötleb kaameraga jäädvustatud pildiandmeid ja võrdleb neid andmebaasis olevate teadaolevate objektidega. Seejärel tuvastab algoritm kõik objektid, mis on sarnased tema andmebaasis leiduvate objektidega, ja tagastab tulemused vastavalt.
Näiteks kui AI-kaamera on seadistatud nägude tuvastamiseks, saab see võrrelda tehtud pilte oma andmebaasi salvestatud nägudega ja tuvastada neile vastavad näojooned. See protsess võimaldab kaameral inimesi või muid objekte ära tunda isegi siis, kui need on osaliselt varjatud või inimeste poolt äratuntavad.
AI-kaamerad kasutavad ohtlike olukordade reaalajas tuvastamiseks objektituvastusalgoritme. See võimaldab neil inimesi viivitamatult hoiatada, kui juhtub midagi ebatavalist. AI-kaamerate abil saab ohtlikud objektid tuvastada juba enne õnnetuse toimumist, säästes nii elusid ja ennetades kulukaid vigu.
Mõned näited hõlmavad inimeste tuvastamist, kes ehitusplatsil kaitsevarustust ei kanna, või töötajate hoiatamist kukkuvate esemete eest enne, kui nad kellelegi pähe löövad.
Lisaks saab neid kaameraid kasutada ka näotuvastuseks, mis võimaldab tööandjatel jälgida kohalolekut ja jälgida töötajate käitumist töökohal tõhusamalt kui kunagi varem.
AI-kaamerate õpetamine konkreetsete objektide tuvastamiseks
Üks asi, mida siinkohal märkida, on see, et tehisintellektiga töötavad tööriistad on sama tõhusad kui andmestikud, mille kohta nad on koolitatud. Näiteks kui AI-kaamerat tuleb õpetada tuvastama konkreetset objekti, näiteks sõidukit, tuleb sellele ette anda sadu tuhandeid autode pilte.
Esimene samm on siis AI-kaamera koolitamine, et koguda pilte objektist, mida soovite tuvastada. Teil on vaja piisavalt pilte, et kaameral oleks piisavalt andmepunkte, et objekt täpselt ära tunda, kui see pärismaailmas ilmub. Mida mitmekesisem on teie andmestik, seda parem; kaaluge erinevate vaatenurkade, valgustingimuste, värvide ja erinevate nurkade alt piltide lisamist.
Kui soovite, et teie tehisintellekti kaamerasüsteem tuvastaks konkreetseid objekte, saate oma algoritmi treenida avatud lähtekoodiga raamatukogude, näiteks TensorFlow Lite või PyTorch. See protsess hõlmab koodi kirjutamist, mis võimaldab teie algoritmil sisse võtta pilte või videoid ning väljastada nendes sisalduvale vastavaid silte.
AI-kaamerate kasutamise eelised objektide tuvastamiseks
AI-kaameratel on mitu põhjust, nagu D-Linki AI-kaamerate valik, muutuvad paljudes tööstusharudes üha populaarsemaks. Need pakuvad mitmeid eeliseid, mis õigustavad kergelt kõrgemaid kulusid.
Kiiremad tuvastamisajad
Objektituvastuskaamerad on loodud objektide kiireks ja täpseks tuvastamiseks. Kahjuks võivad traditsioonilised kaamerasüsteemid olla objektide tuvastamisel sageli aeglased ja ebausaldusväärsed, tuginedes tavaliselt inimeste vaatlusele, et objekte täpselt tuvastada.
Tehisintellekti tuvastamise kaamerad paranevad aja jooksul, vähendades üldiselt tuvastusaega. Kiire tempoga keskkondades, näiteks ehitusplatsil või avalikul teel, võib see olla kriitilise tähtsusega.
Suurenenud täpsus
Objektituvastuskaamerad pakuvad ka suuremat täpsust võrreldes traditsiooniliste kaamerasüsteemidega. See on osaliselt tingitud nende võimest tuvastada objekte mitme nurga ja vahemaa tagant ning eristada erinevat tüüpi objekte isegi siis, kui need tunduvad suuruse või kuju poolest sarnased. See muudab need ideaalseks kasutamiseks turvajärelevalve või varude haldamise rakendustes, kus täpsus on ülimalt tähtis. Veelgi olulisem on see, et nende täiustamisel paraneb nende täpsus jätkuvalt. Aja jooksul muutuvad nad oma inimkaaslastest täpsemaks.
Kulude kokkuhoid
Lõpuks pakuvad objektituvastuskaamerad kulude kokkuhoidu võrreldes traditsiooniliste kaameratega tänu nende suuremale täpsusele ja kiiremale tuvastamisajale. Investeerides eelnevalt tehisintellektil töötavasse süsteemi, saate pikas perspektiivis raha säästa, vältides kulukaid vigu või kasutamata võimalusi, mis on põhjustatud traditsiooniliste süsteemide ebatäpsetest või aeglastest tulemustest. Lisaks vajavad need süsteemid minimaalset hooldust, kuna nad ei vaja regulaarset kalibreerimist nagu teised kaamerasüsteemid.
Väga skaleeritav
AI-kaamerate kasutamise peamine eelis on see, et need on väga skaleeritavad ja suudavad hõlpsasti katta suuremaid alasid ilma ressursse koormamata. Erinevalt käsitsi tuvastamise meetoditest, mis nõuavad, et mitu inimoperaatorit tõlgendaks seda, mida nad näevad pilt, AI kaamerad annavad usaldusväärsemaid tulemusi, mis on palju vähem altid vigadele väsimusest või vale tuvastamine.
AI jätkab võimaliku piiride nihutamist
Tehisintellekt jätkab tavapäraste tehnoloogiate abil võimaliku uuesti määratlemist. Selle tulemusena võib objektide tuvastamine mängida paljudes olukordades kriitilist rolli ja aidata isegi elusid päästa.
Objektide tuvastamine on aga vaid üks viis, kuidas ettevõtted tehisintellekti kasutavad. On palju teisi, alates vestlusrobotidest ja lõpetades sisu kirjutamisega kuni isegi kunsti loomiseni!