Cum poate revoluționa inteligența artificială analiza video
Evoluția inteligenței artificiale înseamnă că viitorul analizei video va fi determinat de crearea de algoritmi statici care învață dispozitivele cum să alerteze operatorii.
De la apariția rețelelor de supraveghere video, multe companii lucrează la dezvoltarea de diferite metode de analiză pentru a îmbunătății valoarea sistemului pentru utilizatorul final, scrie securityinfowatch.com.
În timp ce cazurile de analiză s-a schimbat, tehnologia care este folosită au rămas relativ aceași – algoritmi sunt creați pentru a căuta anumite acțiuni predefinite în câmpul vizual al camerei. Cu toate acestea, evoluția inteligenței artificiale înseamnă că viitorul analizei nu va depinde de crearea de algoritmi statici ci de abilitatea acestora de a învăța ce alerte trebuie generate pentru operatori.
Movidius, furnizor de tehnologie pentru viziune încorporată a anunțat că Myriad 2 Vision Processing Unit (VPU) va fi integrat cu o nouă line de camere inteligente de la Hikvision, formând o rețea neuronală care va permite sistemului de supraveghere să detecteze automat anomaliile.
Pe lângă Hikvision, Dahua și Uniview au semnat înțelegeri cu Movidius pentru a folosi tehnologia cu anumite camere.
În supravegherea video, recunoașterea facială și detecția de persoane și obiecte este îmbunătățită semnificativ de inteligența artificială. În cazul recunoașterii faciale, acuratețea a ajuns la 99.9% pentru mediile controlate ca aplicațiile de recunoaștere facială pentru imigranți din aeroporturi, conform securityportal.ro.
Un avantaj important pentru algoritmii bazați pe învățare față de vechii algoritmi pentru computer este că se pot îmbunătății continuu cu ajutorul unor mai multor seturi de date mai bune.
Un alt avantaj al acestor sisteme au arătat o abilitate remarcabilă pentru a detecta evenimente neașteptate și neclare.
Provocările folosirii inteligenței artificiale sunt nevoia de a ajusta cât mai bine sistemele de învățare artificiale pentru detectarea unor evenimente unice cu ajutorul analizei video pentru mediile care sunt orientate pe securitate. Apoi competiția pentru angajarea de ingineri în acest domeniu este mare, iar mare parte dintre ei ajung la giganți din IT ca Google, Facebook, Amazon, Microsoft. O a treia provocare este reprezentată de modul de aplicare al algoritmilor de analiză video cu învățarea pentru inteligența artificială, care de multe ori nu este cel mai bun.
Conceptul de Deep Learning este o tehnologie de ultimă generație care înseamnă oferirea unui sistem computerizat foarte multe date care pot fi folosite pentru a lua decizii cu privire la alte informații. Aceste date sunt oferite prin intermediul unor rețele neuronale, ca în cazul machine learning. Aceste rețele sunt construcții logice care răspund unei serii de întrebări cu adevărat sau fals sau extrag o valoare numerică din fiecare bucată de informațiie care trece prin ele și le clasifică în funcție de răspunsul primit, conform forbes.com.
Deoarece Deep Learning se concentrează pe dezvoltarea acestor rețele, ele devin rețele neuronale de o complexitate necesară clasificării seturilor de date. Ele sunt suficient de sofisticate pentru a manevra clasificările și astfel un computer poate specifica cu mare acuratețe și probabilitate ce reprezintă pentru oameni un obiect dintr-o imagine.
