• آیا می توانید AI را تعریف کنید؟
  • در مورد یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چه می دانید؟

این کلمات اخیراً بسیار مورد استفاده قرار می گیرند و می توانند گیج کننده باشند. در اینجا، ما به شما توضیح می دهیم که هر یک از این اصطلاحات به چه معناست و نحوه استفاده آنها در سیستم های نظارت تصویری یا دوربین مداربسته چیست.

هوش مصنوعی یا AI

مفهوم هوش مصنوعی چندین دهه است که وجود دارد. کلمه مصنوعی به معنای این است که طبیعی نیست و هوش به معنای توانایی تفکر یا درک است. هوش مصنوعی فناوری است که به یک دستگاه مانند سیستم نظارت تصویری یا دوربین مداربسته اجازه می دهد وظایفی را انجام دهد که به طور سنتی نیاز به هوش انسانی داشت. هدف هوش مصنوعی آموزش فناوری برای انجام کارهایی است که در حال حاضر انسان ها می توانند آن را بصورت بهتری انجام دهند.
هوش مصنوعی به خودی خود یک سیستم نیست، فناوری است که در یک سیستم پیاده سازی می شود. برای مثال، شما نمی گویید که فناوری مادون قرمز نوعی سیستم نظارت تصویری است. در عوض، مادون قرمز سنسورهای تصویر دوربین مداربسته را قادر می سازد تصاویر شفاف در شرایط کم نور ایجاد کند. بنابراین می توان گفت که فناوری هوش مصنوعی به دوربین مداربسته این امکان را می دهد تا با ادغام داده ها و پردازش تصویر، آنالیز ویدیو را بهبود بخشند.

هوش مصنوعی به جلوگیری از اضافه بار اطلاعات به ویژه در سیستمهای امنیتی و نظارت تصویری که امکانات زیادی را پوشش می دهند و دوربین زیادی دارند کمک می کند. با هوش مصنوعی، داده های ویدیویی دائما تفسیر می شوند. اشیاء یا فعالیت های غیرمعمول مورد توجه اپراتورهای سیستم های امنیتی قرار می گیرند. این امر باعث می شود تا پرسنل انسانی در عین حال که نیاز به مشاهده فعالیت های روزمره معمولی را دارند، در امنیت بیشتر مشارکت فعال داشته باشند.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی روشی برای پالایش یک الگوریتم رایانه ای با تهیه اطلاعات و آموزش آن برای بهبود عملکرد آن، با ایجاد تنظیمات بر اساس آن داده های بدست آمده است. به عبارت دیگر، الگوریتم های یادگیری ماشین در پاسخ به داده هایی که با گذشت زمان در معرض آن قرار می گیرند، بهتر می شوند. از طریق یادگیری ماشینی، یک ماشین می تواند الگویی در داده ها را تجزیه و تحلیل، درک و شناسایی کند و همچنین تصمیم بگیرد، بدون اینکه توسط یک انسان اداره شود. این بدان معنی است که رایانه می تواند به دلیل گستردگی یا توانایی پردازش، وظایفی را انجام دهد که انجام آن برای انسان غیرممکن است. تشخیص چهره مثال خوبی است، که در سیستم های نظارت تصویری فعلی می تواند صدها چهره در هر ثانیه را از طریق چندین دوربین آنالیز کند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی پیچیده تر از یادگیری ماشین است که از ساختار شبکه عصبی مغز انسان الهام می گیرد. یک شبکه عصبی مصنوعی یا ANN مجموعه ای از الگوریتم ها را در چند لایه مرتب کرده است. برای بهبود دقت در تجزیه و تحلیل می توان داده ها را با لایه های مختلف مقایسه و انتقال داد. استفاده از یادگیری عمیق برای نظارت تصویری یا دوربین مداربسته به تجزیه و تحلیل رفتاری کمک می کند، به ویژه که تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون محدودیت هایی دارد و بنابراین می تواند نرخ هشدار کاذب غیرقابل قبول را داشته باشد. با بررسی فعالیت در یک دوره طولانی، سیستم می تواند از یادگیری عمیق برای ایجاد الگوهای عادی رفتار مردم و سایر اشیاء متحرک استفاده کند. این امکان وجود دارد که پس از چنین تحلیلی، رفتارهای غیر عادی مانند وسیله نقلیه ای که در پیاده رو رانندگی می کند یا شخصی که در حال ساختن ساختمان است، بدون قوانین صریح و مشخص که آن را چنین توصیف می کند، شناسایی شود.

اطلاعات بزرگ

اکنون می فهمید که هوش مصنوعی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برخوردار است و هیچ یک از آنها نمی توانند بدون داده ها کار کنند. این سناریو را تصور کنید که شما میلیون ها ترابایت داده دارید که عملاً بی فایده است مگر اینکه کسی بتواند بین داده ها ارتباطی پیدا کند. این دقیقاً اتفاقی است که در یک سیستم نظارت تصویری یا دوربین مداربسته وجود دارد که از یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای بیرون کشیدن اطلاعات معنی دار از داده های جمع آوری شده استفاده نمی کند. از سوی دیگر داده های بزرگ همراه با یادگیری عمیق، امکان تغییر نظارت تصویری را از یک راه حل نظارت بصری منفعل به یک نمونه بسیار فعال تر دارند.

این یک مثال است، با استفاده از دوربین شمارشگر افراد می توانید اطلاعات ارزشمندی در مورد تعداد افراد وارد و یا خارج شده از یک منطقه تعریف شده ارائه دهید.

اکنون که تفاوتهای بین هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را می دانید و نقشی که داده های بزرگ در این فناوری ها ایفا می کنند را درک کردید، می توانید آنها را در سیستم نظارت تصویری یا دوربین مداربسته خود بهتر پیاده سازی کنید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *