ハイエンドビデオ監視アプリケーションを超えた人工知能

ウリ・グターマン, の製品およびマーケティングのディレクター ハンファ・テックウィン・ヨーロッパ, explica por qué la inteligencia artificial con aprendizaje profundo ya no es una tecnología emergente que solo se usa en videovigilancia.

最近参加していない限り、 ビデオ監視 含む 人工知能 (人工知能) と ディープラーニング (ディープラーニング), このテクノロジは、他の非ハイエンド アプリケーションに導入するにはコストがかかりすぎるという印象を持っている可能性があります.

すでにAIを統合した新世代の手頃な価格のカメラの導入により ディープラーニング 物事は大きく変わった. しかし, 技術に関連する専門用語, 人工ニューラルネットワークや機械学習など, ほとんどのユーザーがビデオ監視ソリューションの最大のメリットを達成するために必要なものをはるかに超えて、テクノロジーの可能性が大きく超えているという印象を与える可能性があります。.

誤報の除去

これはまた、ケースから遠いです, AIカメラを設置できる状況の大部分は、誤報の古い問題を解決するための基本的な必要性があるものであるため, 何十年もの間、電子セキュリティ業界で非常に一般的.

簡単に言えば, AI ベースのビデオ分析と ディープラーニング ビデオノイズを無視します, 動く木々の葉, 雲が動き、動物.

要は, 活動を検出するためにセンサーまたは標準的な動き検出技術を使用する場合、通常は誤報の原因になり得るもの, 彼らはその目的のために設計されていないので.

AIベースのビデオ分析のこの高いレベルのパフォーマンス ディープラーニング 制御室のオペレータおよびセキュリティ担当者は、実際のインシデントや緊急事態への対応に集中できることを意味します, 誤報で時間と労力を無駄にしない.

極度の精密に加えて, ディープラーニング また、オペレータが特定の特徴や属性を検索することもできます, 人の年齢層と性別を含む, あなたが眼鏡をかけているなら, 帽子か財布か.

使いやすく、構成しやすい

AIを搭載したカメラにすでに組み込まれているインテリジェントな要素はすべて、インストールに複雑なものはありません, 人工知能の構成と使用 ディープラーニング. このように, システムインテグレーターは、事実上すべてのビデオ監視プロジェクトでこの技術を適用することができます.

カメラがインストールされるとすぐにAIが動作する準備が整いました, エンド ユーザーの運用要件を満たすようにカスタマイズする機会を提供しますが、エンド ユーザーが深い技術レベルを持つ必要はありません。. しかし, 我々は技術的な視点を与える.

最初から始めましょう ディープラーニング, これは機械学習の一部であり、多くの例に基づいてタスクを実行するために機械を訓練することによってAIを達成する方法です.

これを達成するために, ディープラーニング 深い人工ニューラルネットワークを使用する, または多層, 人間の脳に触発された本質的に数学的モデルである.

彼らが深いという事実は、彼らが複雑な問題を解決するために非常に適しています, 生のビデオストリーム内のオブジェクトやイベントの識別と認識など, 非常に高い精度で.

例として, 人の性別を正しく確立するには、専門家のR&Dエンジニアが設計する必要があります, ディープラーニングネットワークを教え、検証する, トレーニング段階で, 何百万もの適切に選択された顔のデータベースを使用する, それぞれが真の既知の属でラベル付けされている.

エンジニアによる数日間のトレーニングの後, ニューラルネットワークはライブに行く準備ができており、おおよその精度を持っている可能性が高い 98%, 多かれ少なかれ人間が同じ仕事をする能力と同じである.

AI テクニック ディープラーニング 従来のビデオ分析と比べてはるかに優れたパフォーマンスを提供. 後者は一般的に動き検出を使用し、静的な物体を検出するのに十分な高度ではない (駐車車両として) またはビデオノイズのトラブルシューティング, ヘッドライトまたは移動する影からの光汚染, 誤報の原因である.

高速または非常にビジーな動きがある環境でも、分析パフォーマンスも同様に印象的です。, 専門家の証拠の検索を改善し、調査をスピードアップ.

これらの理由および他の理由から, おそらく、AIが付き合うことは避けられない ディープラーニング ほとんどのアプリケーションで従来のビデオ分析を徐々に置き換える, 特に誤検出に苦しむもの.

AI と ディープラーニング 従来のビデオ分析よりも高度な高度化が必要なアプリケーションに特に適しています.

例えば, 企業は、人々の年齢や性別にビジネスインテリジェンスをキャプチャし、適用することができます, 顧客の人口統計を個別に分析することが可能なため、, そうすることで, 顧客の行動と購買パターンをより深く理解する.

人工知能は、次のことに留意すべきです ディープラーニング 過去1年間に貴重な貢献をした, マスク検出アプリの中心にあったように, 距離測定と占有モニタリング.

犯罪行為との闘いを支援することに加えて, AIビデオ分析を使用する無数の方法があります ディープラーニング カメラに統合することで、企業は生産性を向上させ、パンデミックの影響を受ける世界で安全に動作することができます.

この技術を搭載した安価なカメラの最近の可用性と, ユーザーは今、高い投資収益率を期待することができます, テクノロジーの活用方法に関係なく.

ウリ・グターマン

製品・マーケティングディレクター ハンファ・テックウィン・ヨーロッパ

 

 

 

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