Jak kamery AI wykrywają obiekty i rozpoznają twarze

Sztuczna inteligencja (AI) istnieje od dziesięcioleci, ale dopiero niedawno kamery AI stały się powszechne. Dzięki oprogramowaniu do rozpoznawania obiektów aparaty mogą teraz rozpoznawać twarze i obiekty, które napotykają na świecie.

Technologia ta ma szeroki zakres zastosowań, takich jak pomoc firmom w rozpoznawaniu potencjalnych klientów czy identyfikowaniu szkodliwych obiektów w środowisku. Konsekwencje są głębokie, ponieważ wykrywanie obiektów wspomagane sztuczną inteligencją całkowicie zmienia możliwości konwencjonalnej kamery CCTV. Jednak technologia, która za tym stoi, jest naprawdę innowacyjna.

Czym są kamery AI?

Najpierw wyjaśnijmy jedną rzecz: aparat AI nie jest nowym urządzeniem, którego można używać do robienia zdjęć wizualnych lub nagrywania filmów. Zamiast tego kamera AI jest bardzo podobna do konwencjonalnej kamery, z wyjątkiem tego, że jest podłączona do modułu przetwarzania obrazu, który wykorzystuje technologie takie jak wizja komputerowa do „uczenia się” na podstawie danych wizualnych.

Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, kamery AI mogą przetwarzać informacje z obrazów wizualnych. Na przykład kamery AI wykorzystują czujniki do analizowania obrazów i identyfikowania najlepszych ustawień do przechwytywania obrazu. Jednak to tylko jedno z wielu zastosowań.

Wykrywanie obiektów jest już szeroko stosowane w wielu branżach. Na przykład kamery AI mogą być używane do rozpoznawania twarzy, wykrywania pojazdów lub wykrywania innych obiektów semantycznych. W niektórych branżach firmy polegają na kamerach AI w celu egzekwowania protokołów bezpieczeństwa, przy czym kamery są w stanie wykryć, czy pracownicy noszą sprzęt ochronny, czy nie.

Kamery AI mogą być wykorzystywane do wielu celów w miejscu pracy, w tym do monitorowania zachowania pracowników i wykrywania potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa, zanim staną się problemem. Na przykład kamery AI mogą wykrywać, kiedy pracownik pracuje zbyt blisko niebezpiecznych materiałów lub gdy znaki ostrzegawcze zostały zignorowane.

Jak działa wykrywanie obiektów za pomocą kamery AI

Wykrywanie obiektów wykorzystuje algorytm, który przetwarza dane obrazu przechwycone przez kamerę i porównuje je ze znanymi obiektami w bazie danych. Następnie algorytm identyfikuje obiekty podobne do obiektów znalezionych w bazie danych i odpowiednio zwraca wyniki.

Na przykład, jeśli kamera AI jest skonfigurowana do wykrywania twarzy, może porównywać przechwycone obrazy z twarzami przechowywanymi w bazie danych i wykrywać pasujące do nich cechy twarzy. Proces ten umożliwia aparatowi rozpoznawanie ludzi lub innych obiektów, nawet jeśli są one częściowo zasłonięte lub nierozpoznawalne dla człowieka.

Kamery AI wykorzystują algorytmy wykrywania obiektów do wykrywania niebezpiecznych sytuacji w czasie rzeczywistym. Dzięki temu mogą natychmiast ostrzegać ludzi, gdy dzieje się coś niezwykłego. Dzięki kamerom ze sztuczną inteligencją można wykryć niebezpieczne obiekty przed wypadkiem, ratując w ten sposób życie i zapobiegając kosztownym błędom.

Niektóre przykłady obejmują wykrywanie osób, które nie noszą odzieży ochronnej na placu budowy lub ostrzeganie pracowników przed spadającymi przedmiotami, zanim uderzą kogoś w głowę.

Ponadto kamery te mogą być również używane do rozpoznawania twarzy, co pozwala pracodawcom śledzić obecność i monitorować zachowanie pracowników w miejscu pracy wydajniej niż kiedykolwiek wcześniej.

Szkolenie kamer AI w celu wykrywania określonych obiektów

Należy tutaj zauważyć, że narzędzia oparte na sztucznej inteligencji są tak skuteczne, jak zestawy danych, na których są szkolone. Na przykład, jeśli kamera AI musi zostać przeszkolona do wykrywania określonego obiektu, takiego jak pojazd, musi być zasilana setkami tysięcy zdjęć samochodów.

Pierwszym krokiem jest zatem nauczenie kamery AI, aby zbierała obrazy obiektu, który ma wykryć. Potrzebujesz wystarczającej liczby obrazów, aby kamera miała wystarczającą liczbę punktów danych, aby dokładnie rozpoznać obiekt, gdy pojawi się on w świecie rzeczywistym. Im bardziej zróżnicowany jest Twój zestaw danych, tym lepiej; rozważ uwzględnienie różnych perspektyw, warunków oświetleniowych, kolorów i obrazów pod różnymi kątami.

Jeśli chcesz, aby system kamer AI wykrywał określone obiekty, możesz wytrenować swój algorytm przy użyciu bibliotek typu open source, takich jak TensorFlow Lite lub PyTorch. Ten proces obejmuje napisanie kodu, który pozwoli algorytmowi na pobieranie obrazów lub filmów i generowanie etykiet odpowiadających ich zawartości.

Korzyści z używania kamer AI do wykrywania obiektów

Istnieje kilka powodów, dla których kamery AI, takie jak seria kamer D-Link AI, stają się coraz bardziej popularne w wielu branżach. Oferują szereg korzyści, które z łatwością uzasadniają nieco wyższy koszt.

Szybsze czasy wykrywania

Kamery do wykrywania obiektów są przeznaczone do szybkiego i dokładnego wykrywania obiektów. Niestety, tradycyjne systemy kamer często mogą być powolne i zawodne, jeśli chodzi o wykrywanie obiektów, zwykle polegając na obserwacji człowieka, aby móc zlokalizować obiekty.

Kamery wykrywające AI są z czasem ulepszane, znacznie skracając ogólny czas wykrywania. W środowiskach o szybkim tempie, takich jak plac budowy lub droga publiczna, może to mieć decydujące znaczenie.

Zwiększona dokładność

Kamery do wykrywania obiektów oferują również większą dokładność w porównaniu z tradycyjnymi systemami kamer. Dzieje się tak po części dzięki ich zdolności do rozpoznawania obiektów pod różnymi kątami i odległości oraz rozróżniania różnych typów obiektów, nawet jeśli wydają się one podobne pod względem wielkości lub kształtu. To sprawia, że ​​idealnie nadają się do zastosowań związanych z nadzorem bezpieczeństwa lub zarządzaniem zapasami, gdzie dokładność jest najważniejsza. Co ważniejsze, w miarę jak się poprawiają, ich dokładność stale się poprawia. Z biegiem czasu stają się dokładniejsze niż ich ludzkie odpowiedniki.

Oszczędności

Wreszcie, kamery do wykrywania obiektów oferują oszczędności w porównaniu z tradycyjnymi kamerami dzięki większej dokładności i krótszym czasom wykrywania. Inwestując z góry w system oparty na sztucznej inteligencji, możesz zaoszczędzić pieniądze w dłuższej perspektywie, unikając kosztownych błędów lub straconych szans spowodowanych niedokładnymi lub powolnymi wynikami z tradycyjnych systemów. Ponadto systemy te wymagają minimalnej konserwacji, ponieważ nie wymagają regularnej kalibracji, tak jak inne systemy kamer.

Wysoka skalowalność

Główną zaletą korzystania z kamer AI jest to, że są one wysoce skalowalne i mogą z łatwością objąć większe obszary bez obciążania zasobów. W przeciwieństwie do ręcznych metod identyfikacji, które wymagają kilku operatorów do zinterpretowania tego, co widzą na obrazie, kamery AI zapewniają bardziej wiarygodne wyniki, które są znacznie mniej podatne na błędy spowodowane zmęczeniem lub błędną identyfikacją.

Sztuczna inteligencja nadal przesuwa granice tego, co jest możliwe

Sztuczna inteligencja nadal redefiniuje to, co jest możliwe przy użyciu konwencjonalnych technologii. W rezultacie wykrywanie obiektów może odgrywać kluczową rolę w wielu sytuacjach, a nawet może pomóc w ratowaniu życia.

Jednak wykrywanie obiektów to tylko jeden ze sposobów, w jaki firmy wykorzystują sztuczną inteligencję. Istnieje wiele innych, od chatbotów, poprzez pisanie treści, a nawet tworzenie dzieł sztuki!