Mākslīgais intelekts (AI) pastāv jau gadu desmitiem, taču tikai nesen mākslīgā intelekta kameras ir kļuvušas par ikdienu. Izmantojot objektu atpazīšanas programmatūru, kameras tagad var atpazīt sejas un objektus, ar kuriem tās saskaras pasaulē.
Šai tehnoloģijai ir plašs pielietojumu klāsts, piemēram, tā palīdz uzņēmumiem atpazīt potenciālos klientus vai identificēt kaitīgos objektus vidē. Sekas ir dziļas, jo ar AI darbināma objektu noteikšana pilnībā maina to, uz ko spēj parastā videonovērošanas kamera. Tomēr aiz tā esošā tehnoloģija ir patiešām novatoriska.
Kas ir AI kameras?
Pirmkārt, precizēsim vienu lietu: AI kamera nav jauna ierīce, ko varat izmantot vizuālu attēlu vai videoklipu uzņemšanai. Tā vietā AI kamera ir ļoti līdzīga parastajai kamerai, izņemot to, ka tā ir savienota ar vizuālās apstrādes lodziņu, kas izmanto tādas tehnoloģijas kā datora redze "mācīties" no vizuālajiem datiem.
Izmantojot mašīnmācīšanās algoritmiAI kameras var apstrādāt informāciju no vizuālajiem attēliem. Piemēram, AI kameras izmanto sensorus, lai analizētu attēlus un noteiktu labākos iestatījumus attēla uzņemšanai. Tomēr tas ir tikai viens no daudzajiem lietojumiem.
Objektu noteikšana jau tiek plaši izmantota daudzās vertikālēs. Piemēram, AI kameras var izmantot sejas atpazīšanai, transportlīdzekļu noteikšanai vai citu semantisko objektu noteikšanai. Dažās nozarēs uzņēmumi paļaujas uz AI kamerām, lai izpildītu drošības protokolus, un kameras spēj noteikt, vai darbinieki valkā drošības aprīkojumu.
AI kameras var izmantot daudziem mērķiem darba vietā, tostarp uzraudzīt darbinieku uzvedību un atklāt iespējamos drošības apdraudējumus, pirms tie kļūst par problēmu. Piemēram, AI kameras var noteikt, kad darbinieks strādā pārāk tuvu bīstamiem materiāliem vai brīdinājuma zīmes ir ignorētas.
Kā darbojas AI kameras objektu noteikšana
Objektu noteikšana izmanto algoritmu, kas apstrādā kameras uzņemtos attēla datus un salīdzina tos ar zināmiem objektiem datu bāzē. Pēc tam algoritms identificē visus objektus, kas ir līdzīgi tiem, kas atrodami tā datubāzē, un attiecīgi atgriež rezultātus.
Piemēram, ja mākslīgā intelekta kamera ir iestatīta seju noteikšanai, tā var salīdzināt uzņemtos attēlus ar sejām, kas glabājas tās datu bāzē, un noteikt jebkurus sejas vaibstus, kas tiem atbilst. Šis process ļauj kamerai atpazīt cilvēkus vai citus objektus pat tad, ja cilvēki tos daļēji aizsedz vai neatpazīst.
AI kameras izmanto objektu noteikšanas algoritmus, lai reāllaikā noteiktu bīstamas situācijas. Tas ļauj viņiem nekavējoties brīdināt cilvēkus, ja notiek kaut kas neparasts. Ar mākslīgā intelekta kamerām bīstamus objektus var noteikt pirms negadījuma, tādējādi izglābjot dzīvības un novēršot dārgas kļūdas.
Daži piemēri ietver tādu cilvēku atklāšanu, kuri būvlaukumā nevalkā aizsarglīdzekļus, vai darbinieku brīdināšanu par krītošiem priekšmetiem, pirms tie kādam ietriecas pa galvu.
Turklāt šīs kameras var izmantot arī sejas atpazīšanai, ļaujot darba devējiem izsekot apmeklētību un uzraudzīt darbinieku uzvedību darba vietā efektīvāk nekā jebkad agrāk.
AI kameru apmācība konkrētu objektu noteikšanai
Šeit jāatzīmē viena lieta, ka ar AI darbināmi rīki ir tikpat efektīvi kā datu kopas, kurās tie ir apmācīti. Piemēram, ja mākslīgā intelekta kamera ir jāapmāca, lai noteiktu konkrētu objektu, piemēram, transportlīdzekli, tai ir jāievada simtiem tūkstošu automašīnu attēlu.
Pirmais solis ir AI kameras apmācība, lai savāktu objekta attēlus, kurus vēlaties tai noteikt. Jums ir nepieciešams pietiekami daudz attēlu, lai kamerai būtu pietiekami daudz datu punktu, lai precīzi atpazītu objektu, kad tas parādās reālajā pasaulē. Jo daudzveidīgāka ir jūsu datu kopa, jo labāk; apsveriet iespēju iekļaut dažādas perspektīvas, apgaismojuma apstākļus, krāsas un attēlus no dažādiem leņķiem.
Ja vēlaties, lai jūsu AI kameru sistēma noteiktu konkrētus objektus, varat apmācīt savu algoritmu, izmantojot atvērtā koda bibliotēkas, piemēram, TensorFlow Lite vai PyTorch. Šis process ietver koda rakstīšanu, kas ļaus jūsu algoritmam uzņemt attēlus vai videoklipus un izvadīt etiķetes, kas atbilst tajos esošajam.
AI kameru izmantošanas priekšrocības objektu noteikšanai
Ir vairāki iemesli, kāpēc AI kameras, piemēram, D-Link AI kameru klāstu, kļūst arvien populārāki daudzās nozarēs. Tie piedāvā vairākas priekšrocības, kas viegli attaisno nedaudz augstākās izmaksas.
Ātrāks noteikšanas laiks
Objektu noteikšanas kameras ir paredzētas, lai ātri un precīzi noteiktu objektus. Diemžēl tradicionālās kameru sistēmas bieži vien var būt lēnas un neuzticamas, ja runa ir par objektu noteikšanu, parasti paļaujas uz cilvēka novērojumiem, lai varētu precīzi noteikt objektus.
AI noteikšanas kameras laika gaitā turpina uzlaboties, kopumā ievērojami samazinot noteikšanas laiku. Ātrgaitas vidēs, piemēram, būvlaukumā vai koplietošanas ceļā, tas var būtiski mainīt.
Paaugstināta precizitāte
Objektu noteikšanas kameras piedāvā arī lielāku precizitāti, salīdzinot ar tradicionālajām kameru sistēmām. Tas ir daļēji pateicoties to spējai atpazīt objektus no vairākiem leņķiem un attālumiem un atšķirt dažāda veida objektus, pat ja tie izskatās līdzīgi pēc izmēra vai formas. Tas padara tos ideāli piemērotus izmantošanai drošības uzraudzības vai krājumu pārvaldības lietojumprogrammās, kur precizitāte ir vissvarīgākā. Vēl svarīgāk ir tas, ka, tiem uzlabojoties, to precizitāte turpina uzlaboties. Laika gaitā tie kļūst precīzāki nekā viņu cilvēku kolēģi.
Izmaksu ietaupījumi
Visbeidzot, objektu noteikšanas kameras piedāvā izmaksu ietaupījumus salīdzinājumā ar tradicionālajām kamerām, pateicoties to lielākai precizitātei un ātrākam noteikšanas laikam. Iepriekš ieguldot ar AI darbināmā sistēmā, jūs varat ietaupīt naudu ilgtermiņā, izvairoties no dārgām kļūdām vai neizmantotām iespējām, ko rada neprecīzi vai lēni tradicionālo sistēmu rezultāti. Turklāt šīm sistēmām ir nepieciešama minimāla apkope, jo tām nav nepieciešama regulāra kalibrēšana, kā to dara citām kameru sistēmām.
Ļoti mērogojams
AI kameru izmantošanas galvenais ieguvums ir tas, ka tās ir ļoti mērogojamas un var viegli aptvert lielākas platības, neapgrūtinot resursus. Atšķirībā no manuālajām identifikācijas metodēm, kas prasa vairākiem operatoriem interpretēt to, ko viņi redz attēlu, AI kameras nodrošina ticamākus rezultātus, kas ir daudz mazāk pakļauti kļūdām noguruma vai nepareiza identifikācija.
AI turpina pārkāpt iespējamās robežas
Mākslīgais intelekts turpina no jauna definēt to, kas ir iespējams, izmantojot parastās tehnoloģijas. Rezultātā objektu noteikšanai var būt izšķiroša nozīme daudzās situācijās un tā var pat palīdzēt glābt dzīvības.
Tomēr objektu noteikšana ir tikai viens veids, kā uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu. Ir daudzi citi, sākot no tērzēšanas robotiem līdz satura rakstīšanai un pat mākslas radīšanai!
