Umjetna inteligencija (AI) prisutna je desetljećima, ali tek su nedavno AI kamere postale uobičajene. Sa softverom za prepoznavanje objekata, kamere sada mogu prepoznati lica i objekte koje susreću u svijetu.
Ova tehnologija ima širok raspon primjena, kao što je pomoć tvrtkama u prepoznavanju potencijalnih kupaca ili identificiranju štetnih objekata u okolišu. Posljedice su duboke jer otkrivanje objekata pomoću umjetne inteligencije potpuno mijenja ono što je sposobna konvencionalna CCTV kamera. Međutim, tehnologija koja stoji iza toga doista je inovativna.
Što su AI kamere?
Prvo, razjasnimo jednu stvar: AI kamera nije novi uređaj koji možete koristiti za snimanje vizualnih slika ili video zapisa. Umjesto toga, AI kamera vrlo je slična konvencionalnoj kameri, osim što je povezana s okvirom za vizualnu obradu koji koristi tehnologije kao što su računalni vid "učiti" iz vizualnih podataka.
Korištenje algoritmi strojnog učenja, AI kamere mogu obraditi informacije iz vizualnih slika. Na primjer, AI kamere koriste senzore za analizu slika i prepoznavanje najboljih postavki za snimanje slike. Međutim, to je samo jedna od mnogih upotreba.
Detekcija objekata već se široko koristi u mnogim vertikalama. Na primjer, AI kamere mogu se koristiti za prepoznavanje lica, detekciju vozila ili za detekciju drugih semantičkih objekata. U određenim industrijama tvrtke se oslanjaju na AI kamere za provođenje sigurnosnih protokola, pri čemu kamere mogu detektirati nose li zaposlenici zaštitnu opremu ili ne.
AI kamere mogu se koristiti u mnoge svrhe na radnom mjestu, uključujući praćenje ponašanja zaposlenika i otkrivanje potencijalnih sigurnosnih prijetnji prije nego što postanu problem. Na primjer, AI kamere mogu detektirati kada zaposlenik radi preblizu opasnih materijala ili su znakovi upozorenja zanemareni.
Kako radi otkrivanje objekata AI kamerom
Detekcija objekata koristi algoritam koji obrađuje slikovne podatke snimljene kamerom i uspoređuje ih s poznatim objektima u bazi podataka. Algoritam zatim identificira sve objekte koji su slični onima pronađenim u njegovoj bazi podataka i u skladu s tim vraća rezultate.
Na primjer, ako je AI kamera postavljena za otkrivanje lica, ona može usporediti slike koje snima s licima pohranjenima u svojoj bazi podataka i otkriti sve crte lica koje im odgovaraju. Ovaj proces omogućuje kameri da prepozna ljude ili druge objekte čak i kada su djelomično zaklonjeni ili ih ljudi ne mogu prepoznati.
AI kamere koriste algoritme za otkrivanje objekata za otkrivanje opasnih situacija u stvarnom vremenu. To im omogućuje da odmah upozore ljude kada se dogodi nešto neuobičajeno. S AI kamerama opasni objekti mogu se otkriti prije nego što se nesreća dogodi, čime se spašavaju životi i sprječavaju skupe pogreške.
Neki primjeri uključuju otkrivanje ljudi koji ne nose zaštitnu opremu na gradilištu ili upozoravanje radnika na predmete koji padaju prije nego udare nekoga po glavi.
Osim toga, ove se kamere također mogu koristiti za prepoznavanje lica—omogućujući poslodavcima praćenje prisutnosti i praćenje ponašanja zaposlenika na radnom mjestu učinkovitije nego ikad prije.
Uvježbavanje AI kamera za otkrivanje određenih objekata
Ovdje treba napomenuti da su alati pokretani umjetnom inteligencijom onoliko učinkoviti koliko i skupovi podataka na kojima se treniraju. Tako, na primjer, ako se AI kamera mora uvježbati da detektira određeni objekt, kao što je vozilo, mora joj se dostaviti stotine tisuća slika automobila.
Prvi korak je, dakle, osposobljavanje AI kamere za prikupljanje slika objekta koji želite da otkrije. Trebate dovoljno slika kako bi kamera imala dovoljno podatkovnih točaka za točno prepoznavanje objekta kada se pojavi u stvarnom svijetu. Što je vaš skup podataka raznolikiji, to bolje; razmislite o uključivanju različitih perspektiva, uvjeta osvjetljenja, boja i slika iz različitih kutova.
Ako želite da vaš sustav AI kamera detektira određene objekte, možete trenirati svoj algoritam pomoću biblioteka otvorenog koda kao što su TensorFlow Lite ili PyTorch. Ovaj proces uključuje pisanje koda koji će vašem algoritmu omogućiti da uzme slike ili videozapise i ispiše oznake koje odgovaraju onome što je u njima.
Prednosti korištenja AI kamera za otkrivanje objekata
Postoji nekoliko razloga zašto AI kamere, kao što je D-Linkov asortiman AI kamera, postaju sve popularniji u mnogim industrijama. Oni nude niz pogodnosti koje lako opravdavaju nešto viši trošak.
Brže vrijeme otkrivanja
Kamere za otkrivanje objekata dizajnirane su za brzo i precizno otkrivanje objekata. Nažalost, tradicionalni sustavi kamera često mogu biti spori i nepouzdani kada je u pitanju otkrivanje objekata, obično se oslanjajući na ljudsko promatranje kako bi mogli odrediti objekte.
Kamere za otkrivanje AI nastavljaju se poboljšavati tijekom vremena, uvelike skraćujući ukupno vrijeme otkrivanja. Za okruženja s brzim tempom, poput gradilišta ili javne ceste, ovo može biti od ključne važnosti.
Povećana točnost
Kamere za otkrivanje objekata također nude veću točnost u usporedbi s tradicionalnim sustavima kamera. To je djelomično zahvaljujući njihovoj sposobnosti prepoznavanja objekata iz više kutova i udaljenosti te razlikovanja različitih vrsta objekata čak i ako se čine slične veličine ili oblika. To ih čini idealnim za korištenje u aplikacijama za sigurnosni nadzor ili upravljanje inventarom, gdje je točnost najvažnija. Još važnije, kako se poboljšavaju, njihova se točnost nastavlja poboljšavati. S vremenom postaju točniji od svojih ljudskih pandana.
Ušteda troškova
Konačno, kamere za detekciju objekata nude uštedu u usporedbi s tradicionalnim kamerama zbog svoje povećane točnosti i kraćeg vremena detekcije. Ulaganjem u sustav koji pokreće AI unaprijed, možete dugoročno uštedjeti novac izbjegavanjem skupih pogrešaka ili propuštenih prilika uzrokovanih netočnim ili sporim rezultatima tradicionalnih sustava. Osim toga, ovi sustavi zahtijevaju minimalno održavanje budući da im nije potrebna redovita kalibracija kao što je to potrebno drugim sustavima kamera.
Visoko skalabilan
Primarna prednost korištenja AI kamera je da su vrlo skalabilne i mogu lako pokriti veća područja bez opterećivanja resursa. Za razliku od ručnih metoda identifikacije, koje zahtijevaju nekoliko ljudskih operatera da protumače ono što vide u slike, AI kamere daju pouzdanije rezultate koji su mnogo manje skloni pogreškama zbog zamora ili pogrešna identifikacija.
AI nastavlja pomicati granice onoga što je moguće
Umjetna inteligencija nastavlja redefinirati ono što je moguće korištenjem konvencionalnih tehnologija. Kao rezultat toga, otkrivanje predmeta može igrati ključnu ulogu u brojnim situacijama i može čak pomoći u spašavanju života.
Međutim, otkrivanje objekata samo je jedan od načina na koji tvrtke koriste umjetnu inteligenciju. Postoje mnogi drugi, od chatbota preko pisanja sadržaja do stvaranja umjetnosti!
