Kunstig intelligens (AI) har eksisteret i årtier, men det er først for nylig, at AI-kameraer er blevet almindelige. Med objektgenkendelsessoftware kan kameraer nu genkende ansigter og objekter, de møder i verden.
Denne teknologi har en bred vifte af applikationer, såsom at hjælpe virksomheder med at genkende potentielle kunder eller identificere skadelige genstande i miljøet. Konsekvenserne er dybe, da AI-drevet objektdetektering fuldstændig ændrer, hvad et konventionelt CCTV-kamera er i stand til. Men teknologien bag er virkelig innovativ.
Hvad er AI-kameraer?
Først, lad os præcisere én ting: et AI-kamera er ikke en ny enhed, du kan bruge til at tage visuelle billeder eller lave videoer. I stedet minder et AI-kamera meget om et konventionelt kamera, bortset fra at det er forbundet til en visuel behandlingsboks, der udnytter teknologier som f.eks. computersyn at "lære" af visuelle data.
Ved brug af maskinlæringsalgoritmer, AI-kameraer kan behandle information fra visuelle billeder. For eksempel bruger AI-kameraer sensorer til at analysere billeder og identificere de bedste indstillinger til at tage et billede. Det er dog kun en af mange anvendelser.
Objektdetektion bruges allerede bredt på tværs af mange vertikaler. For eksempel kan AI-kameraer bruges til ansigtsgenkendelse, registrering af køretøjer eller til at detektere andre semantiske objekter. I visse brancher er virksomheder afhængige af AI-kameraer til at håndhæve sikkerhedsprotokoller, hvor kameraer er i stand til at registrere, om medarbejderne bærer sikkerhedsudstyr eller ej.
AI-kameraer kan bruges til mange formål på arbejdspladsen, herunder overvågning af medarbejdernes adfærd og opdagelse af potentielle sikkerhedstrusler, før de bliver et problem. For eksempel kan AI-kameraer registrere, når en medarbejder arbejder for tæt på farlige materialer, eller advarselsskilte er blevet ignoreret.
Sådan fungerer AI-kameraobjektdetektion
Objektdetektion bruger en algoritme, der behandler billeddataene, der er optaget af kameraet, og sammenligner dem med kendte objekter i en database. Algoritmen identificerer derefter alle objekter, der ligner dem, der findes i dens database, og returnerer resultater i overensstemmelse hermed.
For eksempel, hvis et AI-kamera er sat op til at registrere ansigter, kan det sammenligne de billeder, det tager, med ansigter, der er gemt i dets database, og detektere eventuelle ansigtstræk, der matcher dem. Denne proces gør det muligt for kameraet at genkende mennesker eller andre genstande, selv når de er delvist tilsløret eller uigenkendelige af mennesker.
AI-kameraer bruger objektdetekteringsalgoritmer til at registrere farlige situationer i realtid. Dette giver dem mulighed for at advare folk med det samme, når der sker noget ud over det sædvanlige. Med AI-kameraer kan farlige objekter opdages, før en ulykke sker, og dermed redde liv og forhindre dyre fejl.
Nogle eksempler omfatter opdagelse af personer, der ikke er iført beskyttelsesudstyr på en byggeplads, eller advare arbejdere om faldende genstande, før de slår nogen i hovedet.
Derudover kan disse kameraer også bruges til ansigtsgenkendelse – hvilket giver arbejdsgivere mulighed for at spore fremmøde og overvåge medarbejdernes adfærd på arbejdspladsen mere effektivt end nogensinde før.
Træning af AI-kameraer til at opdage specifikke objekter
En ting at bemærke her er, at AI-drevne værktøjer kun er så effektive som de datasæt, de er trænet på. Så hvis et AI-kamera for eksempel skal trænes til at detektere et specifikt objekt, såsom et køretøj, skal det fodres med hundredtusindvis af billeder af biler.
Det første trin er altså at træne et kunstig intelligens-kamera til at indsamle billeder af det objekt, du gerne vil have det skal detektere. Du har brug for nok billeder, så kameraet har nok datapunkter til nøjagtigt at genkende objektet, når det dukker op i den virkelige verden. Jo mere varieret dit datasæt er, jo bedre; overveje at inkludere forskellige perspektiver, lysforhold, farver og billeder fra forskellige vinkler.
Hvis du vil have dit AI-kamerasystem til at detektere specifikke objekter, kan du træne din algoritme ved hjælp af open source-biblioteker som f.eks. TensorFlow Lite eller PyTorch. Denne proces indebærer at skrive kode, der gør det muligt for din algoritme at tage billeder eller videoer ind og udskrive etiketter, der svarer til, hvad der er i dem.
Fordelene ved at bruge AI-kameraer til objektdetektering
Der er flere grunde til, at AI-kameraer, såsom D-Links AI-kameraserie, bliver stadig mere populære i mange brancher. De tilbyder en række fordele, der nemt retfærdiggør de lidt højere omkostninger.
Hurtigere detektionstider
Objektgenkendelseskameraer er designet til at registrere objekter hurtigt og præcist. Desværre kan traditionelle kamerasystemer ofte være langsomme og upålidelige, når det kommer til at detektere objekter, normalt afhængige af menneskelig observation for at kunne lokalisere objekter.
AI-detektionskameraer fortsætter med at forbedre sig over tid, hvilket i høj grad reducerer detektionstiderne generelt. For tempofyldte miljøer, som en byggeplads eller en offentlig vej, kan dette gøre en afgørende forskel.
Øget nøjagtighed
Objektregistreringskameraer tilbyder også øget nøjagtighed sammenlignet med traditionelle kamerasystemer. Dette er til dels takket være deres evne til at genkende objekter fra flere vinkler og afstande og skelne mellem forskellige typer objekter, selvom de ligner hinanden i størrelse eller form. Dette gør dem ideelle til brug i sikkerhedsovervågning eller lagerstyringsapplikationer, hvor nøjagtighed er altafgørende. Endnu vigtigere, efterhånden som de forbedres, bliver deres nøjagtighed fortsat bedre. Med tiden bliver de mere præcise end deres menneskelige modstykker.
Omkostningsbesparelser
Endelig giver objektdetekteringskameraer omkostningsbesparelser sammenlignet med traditionelle kameraer på grund af deres øgede nøjagtighed og hurtigere detektionstider. Ved at investere i et AI-drevet system på forhånd kan du spare penge i det lange løb ved at undgå dyre fejltagelser eller forpassede muligheder forårsaget af unøjagtige eller langsomme resultater fra traditionelle systemer. Derudover kræver disse systemer minimal vedligeholdelse, da de ikke behøver regelmæssig kalibrering, som andre kamerasystemer gør.
Meget skalerbar
Den primære fordel ved at bruge AI-kameraer er, at de er meget skalerbare og nemt kan dække større områder uden at belaste ressourcerne. I modsætning til manuelle identifikationsmetoder, som kræver, at flere menneskelige operatører fortolker, hvad de ser i en billede, giver AI-kameraer mere pålidelige resultater, der er meget mindre tilbøjelige til fejl på grund af træthed eller fejlidentifikation.
AI fortsætter med at flytte grænserne for, hvad der er muligt
Kunstig intelligens fortsætter med at omdefinere, hvad der er muligt ved hjælp af konventionelle teknologier. Som følge heraf kan objektdetektering spille en afgørende rolle i adskillige situationer og kan endda hjælpe med at redde liv.
Objektdetektion er dog kun én måde, virksomheder bruger kunstig intelligens på. Der er mange andre, lige fra chatbots til at skrive indhold til endda at skabe kunst!