Umetna inteligenca (AI) je prisotna že desetletja, šele pred kratkim so kamere z umetno inteligenco postale običajne. S programsko opremo za prepoznavanje predmetov lahko kamere zdaj prepoznajo obraze in predmete, ki jih srečajo v svetu.
Ta tehnologija ima široko paleto aplikacij, kot je pomoč podjetjem pri prepoznavanju potencialnih strank ali prepoznavanju škodljivih predmetov v okolju. Posledice so velike, saj zaznavanje predmetov, ki ga poganja umetna inteligenca, popolnoma spremeni tisto, kar je zmožna običajna kamera CCTV. Vendar je tehnologija, ki stoji za njim, resnično inovativna.
Kaj so kamere z umetno inteligenco?
Najprej razjasnimo eno stvar: kamera z umetno inteligenco ni nova naprava, ki bi jo lahko uporabili za snemanje vizualnih slik ali videoposnetkov. Namesto tega je kamera z umetno inteligenco zelo podobna običajni kameri, le da je povezana s poljem za vizualno obdelavo, ki uporablja tehnologije, kot je
računalniški vid da se »učijo« iz vizualnih podatkov.Uporaba algoritmi strojnega učenja, kamere z umetno inteligenco lahko obdelujejo informacije iz vizualnih slik. Kamere z umetno inteligenco na primer uporabljajo senzorje za analizo slik in prepoznavanje najboljših nastavitev za zajem slike. Vendar je to le ena od mnogih uporab.
Zaznavanje predmetov se že pogosto uporablja v številnih panogah. Kamere z umetno inteligenco se lahko na primer uporabljajo za prepoznavanje obrazov, zaznavanje vozil ali za zaznavanje drugih semantičnih objektov. V nekaterih panogah se podjetja za uveljavljanje varnostnih protokolov zanašajo na kamere AI, pri čemer kamere lahko zaznajo, ali zaposleni nosijo varnostno opremo ali ne.
Kamere z umetno inteligenco se lahko uporabljajo za številne namene na delovnem mestu, vključno s spremljanjem vedenja zaposlenih in odkrivanjem morebitnih varnostnih groženj, preden postanejo problem. Kamere z umetno inteligenco lahko na primer zaznajo, kdaj zaposleni dela preblizu nevarnih materialov ali pa so opozorilni znaki prezrti.
Kako deluje zaznavanje predmetov s kamero z umetno inteligenco
Zaznavanje predmetov uporablja algoritem, ki obdela slikovne podatke, ki jih posname kamera, in jih primerja z znanimi predmeti v bazi podatkov. Algoritem nato prepozna vse predmete, ki so podobni tistim, ki jih najde v njegovi zbirki podatkov, in ustrezno vrne rezultate.
Na primer, če je kamera z umetno inteligenco nastavljena za zaznavanje obrazov, lahko primerja slike, ki jih posname, z obrazi, shranjenimi v njeni bazi podatkov, in zazna vse obrazne poteze, ki se ujemajo z njimi. Ta postopek omogoča kameri, da prepozna ljudi ali druge predmete, tudi če so delno zakriti ali jih ljudje ne prepoznajo.
Kamere z umetno inteligenco uporabljajo algoritme za zaznavanje objektov za odkrivanje nevarnih situacij v realnem času. To jim omogoča, da takoj opozorijo ljudi, ko se zgodi nekaj nenavadnega. S kamerami z umetno inteligenco je mogoče nevarne predmete odkriti, še preden pride do nesreče, s čimer se rešijo življenja in preprečijo drage napake.
Nekateri primeri vključujejo odkrivanje ljudi, ki na gradbišču nimajo zaščitne opreme, ali opozarjanje delavcev na padajoče predmete, preden nekoga udarijo po glavi.
Poleg tega se lahko te kamere uporabljajo tudi za prepoznavanje obrazov, kar delodajalcem omogoča sledenje prisotnosti in spremljanje vedenja zaposlenih na delovnem mestu učinkoviteje kot kdaj koli prej.
Usposabljanje kamer z umetno inteligenco za zaznavanje določenih predmetov
Ena stvar, ki jo je treba opozoriti, je, da so orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, le tako učinkovita kot nabori podatkov, na katerih se usposabljajo. Torej, na primer, če je treba kamero z umetno inteligenco usposobiti za zaznavanje določenega predmeta, kot je vozilo, ji je treba dati na stotine tisoč slik avtomobilov.
Prvi korak je torej usposabljanje AI kamere za zbiranje slik predmeta, ki bi ga radi zaznali. Potrebujete dovolj slik, da ima kamera dovolj podatkovnih točk za natančno prepoznavanje predmeta, ko se pojavi v resničnem svetu. Bolj ko je vaš nabor podatkov raznolik, bolje je; razmislite o vključitvi različnih perspektiv, svetlobnih pogojev, barv in slik iz različnih zornih kotov.
Če želite, da vaš sistem kamer z umetno inteligenco zazna določene predmete, lahko usposobite svoj algoritem z uporabo odprtokodnih knjižnic, kot je npr. TensorFlow Lite ali PyTorch. Ta postopek vključuje pisanje kode, ki bo vašemu algoritmu omogočila, da sprejme slike ali videoposnetke in izpiše oznake, ki ustrezajo temu, kar je v njih.
Prednosti uporabe kamer z umetno inteligenco za zaznavanje predmetov
Obstaja več razlogov, zakaj kamere z umetno inteligenco, kot je D-Linkova serija kamer z umetno inteligenco, postajajo vse bolj priljubljeni v številnih panogah. Ponujajo številne prednosti, ki zlahka upravičijo nekoliko višje stroške.
Hitrejši časi zaznavanja
Kamere za zaznavanje predmetov so zasnovane za hitro in natančno zaznavanje predmetov. Na žalost so lahko tradicionalni sistemi kamer pogosto počasni in nezanesljivi, ko gre za zaznavanje predmetov, običajno se zanašajo na človeško opazovanje, da lahko natančno določijo predmete.
Kamere za zaznavanje z umetno inteligenco se sčasoma še izboljšujejo, kar močno skrajša skupni čas zaznavanja. Za okolja s hitrim tempom, kot je gradbišče ali javna cesta, je to lahko ključnega pomena.
Povečana natančnost
Kamere za zaznavanje predmetov ponujajo tudi večjo natančnost v primerjavi s tradicionalnimi sistemi kamer. To je deloma posledica njihove sposobnosti prepoznavanja predmetov iz različnih kotov in razdalj ter razlikovanja med različnimi vrstami predmetov, tudi če so videti podobni po velikosti ali obliki. Zaradi tega so idealni za uporabo v aplikacijah za varnostni nadzor ali upravljanje inventarja, kjer je natančnost najpomembnejša. Kar je še pomembneje, ko se izboljšujejo, se njihova natančnost še naprej izboljšuje. Sčasoma postanejo natančnejši od svojih človeških dvojnikov.
Prihranki stroškov
Nazadnje, kamere za zaznavanje objektov ponujajo prihranke pri stroških v primerjavi s tradicionalnimi kamerami zaradi povečane natančnosti in hitrejšega časa zaznavanja. Če vnaprej investirate v sistem, ki ga poganja AI, lahko dolgoročno prihranite denar, tako da se izognete dragim napakam ali zamujenim priložnostim, ki jih povzročajo netočni ali počasni rezultati tradicionalnih sistemov. Poleg tega ti sistemi zahtevajo minimalno vzdrževanje, saj ne potrebujejo rednega umerjanja kot drugi sistemi kamer.
Visoko razširljiv
Glavna prednost uporabe kamer z umetno inteligenco je, da so zelo razširljive in zlahka pokrivajo večja območja brez obremenjevanja virov. Za razliko od metod ročne identifikacije, ki zahtevajo več človeških operaterjev za razlago tega, kar vidijo v slike, AI kamere zagotavljajo zanesljivejše rezultate, ki so veliko manj podvrženi napakam zaradi utrujenosti oz napačna identifikacija.
AI še naprej premika meje možnega
Umetna inteligenca še naprej na novo definira, kaj je mogoče z uporabo običajnih tehnologij. Posledično lahko zaznavanje predmetov igra ključno vlogo v številnih situacijah in lahko celo pomaga rešiti življenja.
Vendar je zaznavanje predmetov le eden od načinov, kako podjetja uporabljajo umetno inteligenco. Obstaja veliko drugih, od chatbotov do pisanja vsebine do celo ustvarjanja umetnosti!
