Kunstig intelligens (AI) har eksistert i flere tiår, men det er først nylig at AI-kameraer har blitt vanlig. Med programvare for objektgjenkjenning kan kameraer nå gjenkjenne ansikter og objekter de møter i verden.
Denne teknologien har et bredt spekter av bruksområder, for eksempel å hjelpe bedrifter med å gjenkjenne potensielle kunder eller identifisere skadelige gjenstander i miljøet. Konsekvensene er dype, ettersom AI-drevet objektdeteksjon fullstendig endrer hva et konvensjonelt CCTV-kamera er i stand til. Teknologien bak er imidlertid virkelig nyskapende.
Hva er AI-kameraer?
Først, la oss avklare én ting: et AI-kamera er ikke en ny enhet du kan bruke til å ta visuelle bilder eller lage videoer. I stedet er et AI-kamera veldig likt et konvensjonelt kamera, bortsett fra at det er koblet til en visuell prosesseringsboks som utnytter teknologier som f.eks. datamaskin syn å "lære" av visuelle data.
Ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer, AI-kameraer kan behandle informasjon fra visuelle bilder. For eksempel bruker AI-kameraer sensorer til å analysere bilder og identifisere de beste innstillingene for å ta et bilde. Det er imidlertid bare en av mange bruksområder.
Objektdeteksjon brukes allerede mye på tvers av mange vertikaler. For eksempel kan AI-kameraer brukes til ansiktsgjenkjenning, kjøretøydeteksjon eller for å oppdage andre semantiske objekter. I visse bransjer er selskaper avhengige av AI-kameraer for å håndheve sikkerhetsprotokoller, med kameraer som kan oppdage om ansatte har på seg verneutstyr eller ikke.
AI-kameraer kan brukes til mange formål på arbeidsplassen, inkludert overvåking av ansattes atferd og oppdage potensielle sikkerhetstrusler før de blir et problem. For eksempel kan AI-kameraer oppdage når en ansatt jobber for nært farlige materialer, eller advarselsskilt har blitt ignorert.
Hvordan AI-kameraobjektdeteksjon fungerer
Objektdeteksjon bruker en algoritme som behandler bildedataene som er tatt av kameraet og sammenligner dem med kjente objekter i en database. Algoritmen identifiserer deretter alle objekter som ligner på de som finnes i databasen og returnerer resultater deretter.
For eksempel, hvis et AI-kamera er satt opp til å oppdage ansikter, kan det sammenligne bildene det tar med ansikter som er lagret i databasen og oppdage eventuelle ansiktstrekk som matcher dem. Denne prosessen lar kameraet gjenkjenne mennesker eller andre objekter selv når de er delvis skjult eller ugjenkjennelige av mennesker.
AI-kameraer bruker objektdeteksjonsalgoritmer for å oppdage farlige situasjoner i sanntid. Dette gjør at de kan varsle folk umiddelbart når noe utenom det vanlige skjer. Med AI-kameraer kan farlige gjenstander oppdages før en ulykke inntreffer, og dermed redde liv og forhindre kostbare feil.
Noen eksempler inkluderer å oppdage personer som ikke har på seg verneutstyr på en byggeplass eller advare arbeidere om fallende gjenstander før de slår noen i hodet.
I tillegg kan disse kameraene også brukes til ansiktsgjenkjenning – slik at arbeidsgivere kan spore oppmøte og overvåke ansattes atferd på arbeidsplassen mer effektivt enn noen gang før.
Trene AI-kameraer for å oppdage spesifikke objekter
En ting å merke seg her er at AI-drevne verktøy bare er like effektive som datasettene de er trent på. Så, for eksempel, hvis et AI-kamera må trenes til å oppdage et spesifikt objekt, for eksempel et kjøretøy, må det mates hundretusenvis av bilder av biler.
Det første trinnet er da å trene et AI-kamera til å samle bilder av objektet du vil at det skal oppdage. Du trenger nok bilder slik at kameraet har nok datapunkter til å gjenkjenne objektet nøyaktig når det vises i den virkelige verden. Jo mer variert datasettet ditt er, jo bedre; vurder å inkludere ulike perspektiver, lysforhold, farger og bilder fra ulike vinkler.
Hvis du vil at AI-kamerasystemet ditt skal oppdage spesifikke objekter, kan du trene algoritmen din ved å bruke åpen kildekode-biblioteker som f.eks. TensorFlow Lite eller PyTorch. Denne prosessen innebærer å skrive kode som lar algoritmen din ta inn bilder eller videoer og skrive ut etiketter som samsvarer med det som er i dem.
Fordelene ved å bruke AI-kameraer for gjenkjenning av objekter
Det er flere grunner til at AI-kameraer, slik som D-Links AI-kameraserie, blir stadig mer populære i mange bransjer. De tilbyr en rekke fordeler som lett rettferdiggjør den litt høyere kostnaden.
Raskere deteksjonstider
Objektdeteksjonskameraer er designet for å oppdage objekter raskt og nøyaktig. Dessverre kan tradisjonelle kamerasystemer ofte være trege og upålitelige når det gjelder å oppdage objekter, vanligvis avhengig av menneskelig observasjon for å kunne finne objekter.
AI-deteksjonskameraer fortsetter å forbedre seg over tid, noe som reduserer gjenkjenningstidene totalt sett. For miljøer med høyt tempo, som en byggeplass eller en offentlig vei, kan dette utgjøre en kritisk forskjell.
Økt nøyaktighet
Objektdeteksjonskameraer tilbyr også økt nøyaktighet sammenlignet med tradisjonelle kamerasystemer. Dette er delvis takket være deres evne til å gjenkjenne objekter fra flere vinkler og avstander og skille mellom ulike typer objekter selv om de ser like ut i størrelse eller form. Dette gjør dem ideelle for bruk i sikkerhetsovervåking eller lagerstyringsapplikasjoner, hvor nøyaktighet er avgjørende. Enda viktigere, etter hvert som de forbedrer seg, fortsetter nøyaktigheten deres å bli bedre. Over tid blir de mer nøyaktige enn sine menneskelige kolleger.
Kostnadsbesparelser
Til slutt tilbyr objektdeteksjonskameraer kostnadsbesparelser sammenlignet med tradisjonelle kameraer på grunn av deres økte nøyaktighet og raskere deteksjonstider. Ved å investere i et AI-drevet system på forhånd kan du spare penger på lang sikt ved å unngå kostbare feil eller tapte muligheter forårsaket av unøyaktige eller trege resultater fra tradisjonelle systemer. Dessuten krever disse systemene minimalt med vedlikehold siden de ikke trenger regelmessig kalibrering slik andre kamerasystemer gjør.
Svært skalerbar
Den primære fordelen med å bruke AI-kameraer er at de er svært skalerbare og enkelt kan dekke større områder uten å belaste ressursene. I motsetning til manuelle identifikasjonsmetoder, som krever at flere menneskelige operatører tolker det de ser i en bilde, gir AI-kameraer mer pålitelige resultater som er mye mindre utsatt for feil på grunn av tretthet eller feilidentifikasjon.
AI fortsetter å flytte grensene for hva som er mulig
Kunstig intelligens fortsetter å omdefinere hva som er mulig ved bruk av konvensjonelle teknologier. Som et resultat kan gjenstandsdeteksjon spille en kritisk rolle i en rekke situasjoner og kan til og med bidra til å redde liv.
Objektdeteksjon er imidlertid bare én måte selskaper bruker kunstig intelligens på. Det er mange andre, fra chatbots til å skrive innhold til til og med å lage kunst!
