Tekoäly (AI) on ollut olemassa vuosikymmeniä, mutta vasta viime aikoina tekoälykameroista on tullut yleisiä. Objektintunnistusohjelmiston avulla kamerat voivat nyt tunnistaa kasvot ja esineet, joita he kohtaavat maailmassa.
Tällä tekniikalla on laaja valikoima sovelluksia, kuten auttaa yrityksiä tunnistamaan potentiaaliset asiakkaat tai tunnistamaan haitalliset esineet ympäristöstä. Seuraukset ovat syvällisiä, sillä tekoälyllä toimiva objektintunnistus muuttaa täysin sen, mihin perinteinen CCTV-kamera pystyy. Sen takana oleva tekniikka on kuitenkin todella innovatiivinen.
Mitä ovat AI-kamerat?
Selvennetään ensin yksi asia: AI-kamera ei ole uusi laite, jolla voit ottaa visuaalisia kuvia tai tehdä videoita. Sen sijaan tekoälykamera on hyvin samanlainen kuin perinteinen kamera, paitsi että se on kytketty visuaaliseen käsittelylaatikkoon, joka hyödyntää teknologioita, kuten konenäkö "oppia" visuaalisista tiedoista.
Käyttämällä koneoppimisalgoritmeja, AI-kamerat voivat käsitellä tietoa visuaalisista kuvista. Esimerkiksi tekoälykamerat käyttävät antureita kuvien analysointiin ja parhaiden asetusten tunnistamiseen kuvan ottamiseksi. Se on kuitenkin vain yksi monista käyttötavoista.
Objektien tunnistusta käytetään jo laajasti monilla toimialoilla. Tekoälykameroita voidaan käyttää esimerkiksi kasvojentunnistukseen, ajoneuvon tunnistukseen tai muiden semanttisten kohteiden havaitsemiseen. Tietyillä toimialoilla yritykset luottavat tekoälykameroihin turvaprotokollien täytäntöönpanossa, ja kamerat pystyvät havaitsemaan, onko työntekijöillä turvavarusteita vai ei.
Tekoälykameroita voidaan käyttää moniin tarkoituksiin työpaikalla, mukaan lukien työntekijöiden käyttäytymisen seuranta ja mahdollisten turvallisuusuhkien havaitseminen ennen kuin niistä tulee ongelma. Tekoälykamerat voivat esimerkiksi havaita, kun työntekijä työskentelee liian lähellä vaarallisia aineita tai jos varoituskyltit on jätetty huomiotta.
Kuinka tekoälykameran objektien tunnistus toimii
Objektin tunnistus käyttää algoritmia, joka käsittelee kameran ottamat kuvatiedot ja vertaa sitä tietokannan tunnettuihin objekteihin. Algoritmi tunnistaa sitten kaikki objektit, jotka ovat samankaltaisia kuin sen tietokannasta löytyvät, ja palauttaa tulokset vastaavasti.
Jos esimerkiksi tekoälykamera on asetettu havaitsemaan kasvoja, se voi verrata ottamiaan kuvia tietokantaan tallennettuihin kasvoihin ja havaita niitä vastaavat kasvonpiirteet. Tämän prosessin avulla kamera voi tunnistaa ihmiset tai muut esineet, vaikka ne olisivat osittain peitettyjä tai ihmiset eivät tunnista niitä.
Tekoälykamerat käyttävät esineentunnistusalgoritmeja vaarallisten tilanteiden havaitsemiseen reaaliajassa. Näin he voivat varoittaa ihmisiä välittömästi, kun jotain poikkeavaa tapahtuu. Tekoälykameroiden avulla vaaralliset esineet voidaan havaita ennen onnettomuuden sattumista, mikä säästää ihmishenkiä ja ehkäisee kalliita virheitä.
Joitakin esimerkkejä ovat sellaisten ihmisten havaitseminen, jotka eivät käytä suojavarusteita rakennustyömaalla, tai työntekijöiden varoittaminen putoavista esineistä ennen kuin he osuvat päähän.
Lisäksi näitä kameroita voidaan käyttää myös kasvojen tunnistamiseen, jolloin työnantajat voivat seurata läsnäoloa ja seurata työntekijöiden käyttäytymistä työpaikalla tehokkaammin kuin koskaan ennen.
Tekoälykameroiden kouluttaminen havaitsemaan tiettyjä kohteita
Tässä on huomioitava se, että tekoälyllä toimivat työkalut ovat vain yhtä tehokkaita kuin tietojoukot, joihin ne on koulutettu. Joten esimerkiksi jos tekoälykamera on koulutettava havaitsemaan tietty kohde, kuten ajoneuvo, sille on syötettävä satoja tuhansia kuvia autoista.
Ensimmäinen askel on sitten AI-kameran kouluttaminen keräämään kuvia kohteesta, jonka haluat sen havaitsevan. Tarvitset tarpeeksi kuvia, jotta kameralla on riittävästi datapisteitä tunnistaakseen kohteen tarkasti, kun se esiintyy todellisessa maailmassa. Mitä monipuolisempi tietojoukkosi on, sitä parempi; harkitse eri näkökulmien, valaistusolosuhteiden, värien ja kuvien sisällyttämistä eri näkökulmista.
Jos haluat tekoälykamerajärjestelmän havaitsevan tiettyjä kohteita, voit harjoitella algoritmiasi käyttämällä avoimen lähdekoodin kirjastoja, kuten TensorFlow Lite tai PyTorch. Tämä prosessi sisältää koodin kirjoittamisen, jonka avulla algoritmisi voi ottaa kuvia tai videoita ja tulostaa niissä olevia tarroja.
AI-kameroiden käytön edut esineiden havaitsemiseen
On useita syitä, miksi tekoälykamerat, kuten D-Linkin AI-kameravalikoima, ovat yhä suositumpia monilla toimialoilla. Ne tarjoavat useita etuja, jotka oikeuttavat helposti hieman korkeammat kustannukset.
Nopeammat tunnistusajat
Objektintunnistuskamerat on suunniteltu havaitsemaan kohteet nopeasti ja tarkasti. Valitettavasti perinteiset kamerajärjestelmät voivat usein olla hitaita ja epäluotettavia, kun on kyse esineiden havaitsemisesta, ja ne yleensä luottavat ihmisen havainnointiin voidakseen paikantaa esineitä.
Tekoälyntunnistuskamerat kehittyvät jatkuvasti ajan myötä, mikä lyhentää havaitsemisaikoja huomattavasti. Nopeatempoisissa ympäristöissä, kuten rakennustyömaalla tai yleisellä tiellä, tällä voi olla ratkaiseva merkitys.
Lisääntynyt tarkkuus
Objektintunnistuskamerat tarjoavat myös paremman tarkkuuden perinteisiin kamerajärjestelmiin verrattuna. Tämä johtuu osittain niiden kyvystä tunnistaa esineitä useista kulmista ja etäisyyksistä ja erottaa erityyppiset esineet, vaikka ne näyttäisivät samanlaisilta kooltaan tai muodoltaan. Tämä tekee niistä ihanteellisia käytettäväksi turvavalvonta- tai varastonhallintasovelluksissa, joissa tarkkuus on ensiarvoisen tärkeää. Vielä tärkeämpää on, että kun ne paranevat, niiden tarkkuus paranee edelleen. Ajan myötä niistä tulee tarkempia kuin heidän ihmisperäisensä.
Kustannussäästöt
Lopuksi, esineentunnistuskamerat tarjoavat kustannussäästöjä perinteisiin kameroihin verrattuna niiden paremman tarkkuuden ja nopeampien havaitsemisaikojen ansiosta. Investoimalla tekoälykäyttöiseen järjestelmään etukäteen voit säästää rahaa pitkällä aikavälillä välttämällä kalliita virheitä tai menetettyjä mahdollisuuksia, jotka johtuvat perinteisten järjestelmien epätarkoista tai hitaista tuloksista. Lisäksi nämä järjestelmät vaativat vain vähän huoltoa, koska ne eivät tarvitse säännöllistä kalibrointia kuten muut kamerajärjestelmät.
Erittäin skaalautuva
Tekoälykameroiden käytön ensisijainen etu on, että ne ovat erittäin skaalautuvia ja voivat helposti kattaa suurempia alueita kuormittamatta resursseja. Toisin kuin manuaaliset tunnistusmenetelmät, jotka edellyttävät useiden ihmisten tulkitsemista, mitä he näkevät kuvan, AI-kamerat tarjoavat luotettavampia tuloksia, jotka ovat paljon vähemmän alttiita virheille, jotka johtuvat väsymyksestä tai väärä tunnistaminen.
Tekoäly jatkaa mahdollisen rajojen ylittämistä
Tekoäly määrittelee jatkuvasti uudelleen sen, mikä on mahdollista perinteisten tekniikoiden avulla. Tämän seurauksena esineiden havaitsemisella voi olla kriittinen rooli monissa tilanteissa ja se voi jopa auttaa pelastamaan ihmishenkiä.
Kohteiden havaitseminen on kuitenkin vain yksi tapa yrityksissä käyttää tekoälyä. On monia muita, chatboteista sisällön kirjoittamiseen tai jopa taiteen luomiseen!
