Искусственный интеллект в системах видеонаблюдения. Что это на самом деле?

Подписаться на канал: https://t.me/joinchat/QJIUjzEy6jU2SGrJ

Для начала нужно разобраться, что такое ИИ в самом широком смысле этого слова:

Искусственный интеллект (ИИ) - это отрасль компьютерных наук, изучающая и разрабатывающая методы моделирования интеллектуального поведения.

Это очень широкая концепция, и если рассмотреть ее более детально, можно понять, что она содержит в себе такие подкатегории как: машинное обучение и глубокое обучение.

Наглядный пример:

Если же рассмотреть ИИ в контексте индустрии видеонаблюдения, можно прийти к выводу: в этой области наиболее важной технологией является подкатегория ИИ, известная как машинное обучение.

Машинное обучение - это метод, который позволяет компьютерам улучшать алгоритмы путем самообучения на реальных примерах. Затем улучшенные алгоритмы используются для анализа изображений или их последовательностей для генерации сигналов тревоги, метаданных или другой информации.

Но также не стоит забывать про другую подкатегорию ИИ, которая в последние годы привлекает к себе все больше внимания - глубокое обучение. Эта категория алгоритмов основана на моделируемых нейронных сетях. В сетях глубокого обучения операционные уровни организованы в иерархию сложных и абстрактных уровней. Каждый последующий слой использует информацию из предыдущего, чтобы сделать окончательный вывод. Модели глубокого обучения позволяют создавать более сложные аналитические алгоритмы, более точные, чем традиционные. В системах видеонаблюдения они в основном используются для обнаружения, классификации и распознавания объектов.

Каковы преимущества и ограничения аналитики на основе алгоритмов глубокого обучения?

Эти новые технологии требуют огромного количества соответствующих входных данных, чтобы научить машину правильно их анализировать. Если доступно достаточно качественных данных, преимущество машинного обучения и аналитики глубокого обучения состоит в том, что их можно эффективно обрабатывать. Компьютер может анализировать тысячи фотографий, чтобы найти характерные детали объекта в различных сценариях. Следовательно, если данные и описания высокого качества, приложение глубокого обучения сможет достичь большой точности.

Исходя из вышесказанного, получается один вывод: используемые в настоящее время технологии “искусственного интеллекта”, очень далеки от технологий ИИ, которые подразумевают под собой обработку ОБЩИХ знаний. В приложениях, где используется эта технология, основной фокус направляется на конкретные проблемы, в конкретных областях.

Даже если учитывать, что мы все еще находимся в начале пути развития технологий ИИ, находятся области применения, в которых аналитика на основе глубокого и машинного обучения, обеспечивает реальную ценность для конечных клиентов, например: подсчет посетителей, определение номеров автомобилей, создание тепловых карт помещений, защита периметра, распознавание лиц.

Купить системы видеонаблюдения с ИИ вы можете у нас в магазине:
https://secur.ua/

Смотреть материал на сайте: https://secur.ua/articles/umnoe-videonabljudenie-ii-v-sistemah-videonabljudenija.html

Подписаться на канал: https://t.me/joinchat/QJIUjzEy6jU2SGrJ