કમ્પ્યુટર રેકગ્નિશન - કમ્પ્યુટરને દ્રષ્ટિ આપવી

વિશ્લેષણ કરવું, ઉદાહરણ તરીકે, સુરક્ષા અને સંબંધિત કર્મચારીઓને રિયલ-ટાઇમ એક્શનેબલ સૂચનાઓ પ્રદાન કરી શકે છે. કમ્પ્યુટર રેકગ્નિશન/કમ્પ્યુટર વિઝન સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે ક્લાસિકલ અલ્ગોરિધમિક પ્રોગ્રામ લખવો મુશ્કેલ છે, જોકે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરવાથી સમસ્યા ટ્રેક્ટેબલ બને છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા સમસ્યાનો ઉકેલ

આ સમસ્યા એ પ્રશ્નો ઉઠાવે છે કે મનુષ્યો દ્રશ્ય શ્રેણીમાં વસ્તુઓને કેવી રીતે ઓળખે છે જેનો જવાબ આપવો પણ અવિશ્વસનીય રીતે મુશ્કેલ છે. જ્યારે આ હજુ પણ ખૂબ મોટાભાગે એક ખુલ્લો પ્રશ્ન છે, કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ કમ્પ્યુટર રેકગ્નિશન/કમ્પ્યુટર વિઝન ડોમેનમાં અવિશ્વસનીય રીતે ઉપયોગી સાબિત થયા છે.

ડીપ લર્નિંગ તકનીકો અને છબીઓના વિશાળ ડેટાસેટ સાથે, ઑબ્જેક્ટ્સને ઓળખવા માટે મોડેલને તાલીમ આપવું શક્ય છે. સૌથી સામાન્ય ડેટાસેટ કોન્ટેક્સ્ટમાં સામાન્ય ઑબ્જેક્ટ્સ છે (https://cocodataset.org/) જેમાં તેમની વ્યાખ્યા મુજબ નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:

• ઓબ્જેક્ટ સેગમેન્ટેશન
• સંદર્ભમાં ઓળખ
• સુપરપિક્સેલ સ્ટફ સેગમેન્ટેશન
• 330K ઇમેજિસ (>200K લેબલ થયેલ)
• 1.5 મિલિયન ઑબ્જેક્ટ ઇન્સ્ટન્સિસ
• 80 ઑબ્જેક્ટ કેટેગરીઝ
• 91 સ્ટફ કેટેગરીઝ
• દરેક ઇમેજ પર 5 કેપ્શન
• કીપોઇન્ટ્સ સાથે 250,000 લોકો

આ માહિતી સાથે વિવિધ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડેલ્સને ટ્રેન કરવાનું મૂલ્યાંકન ડેટાસેટ પર મોડેલ ચલાવતી વખતે અત્યંત અસરકારક સાબિત થયું છે.

સંસ્થાકીય પડકારનો અવલોકન

ધારી લઈએ છીએ કે વિડિયો ફીડ્સની અંદરની વસ્તુઓનું વિશ્લેષણ કરવા માટે AI ક્ષમતા અસ્તિત્વમાં છે (જે તે કરે છે), તો સંસ્થા આવા સોલ્યુશનનો અમલ કેવી રીતે કરશે? આવા મોડેલને પ્રોડક્શનાઇઝ્ડ એન્વાયર્નમેન્ટમાં લાગુ કરવાની વ્યાપક સમસ્યા હજુ પણ છે જે સ્કેલ કરી શકે અને નિયમક ફ્રેમવર્કની અંદર કાર્ય કરી શકે.

પરંપરાગત રીતે, સંસ્થાઓ તેમના IT વિભાગોને આવી ક્ષમતા ઇન્સ્ટોલ કરવાનું કામ સોંપતી હતી. સામાન્ય રીતે, સંસ્થાઓ સમસ્યાનો ઉકેલ લાવવા માટે ઑફ-ધ-શેલ્ફ સોફ્ટવેર શોધતી હતી અથવા જો આવો ઉકેલ સરળતાથી ઉપલબ્ધ ન હોય તો હાલના ઉકેલને બનાવવા અથવા રેટ્રોફિટ કરવા માટે કસ્ટમ-સોફ્ટવેર વેન્ડરને શોધતી હતી. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ્સની જટિલતાને જોતાં, ઘણા સમય સુધી આ બંને વિકલ્પો ઉપલબ્ધ રહેશે નહીં.

તકનીકી પડકારો ઉપરાંત, આંતરિક નીતિઓ અને વિવિધ કમ્પ્લાયન્સ જરૂરિયાતો પણ છે જેનું સંસ્થાઓએ સામાન્ય રીતે પાલન કરવું આવશ્યક છે, જેમ કે ડેટા ગોપનીયતા જે, સંબંધિત હોવા છતાં, જુદા જુદા ડોમેન નિષ્ણાતોને લગતી સમસ્યાઓ છે. આમ, આવા ઉકેલનો અમલ કરવા માટે સંસ્થાના અન્ય ઘણા ક્ષેત્રોની કુશળતાની જરૂર પડશે જેને જટિલ પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટની જરૂર છે. આંતરિક વ્યૂહરચનાઓનો વિકલ્પ એ ક્ષમતાને Artificial Intelligence as a Service બિઝનેસ દ્વારા ઍક્સેસ કરવાનો છે, જેમાં Telemus AI™ નો સમાવેશ થાય છે, જે ક્લાઉડ સેવાઓને ઍક્સેસ કરવાની રીત સમાન છે.

AI ઇનપુટ તરીકે ઉપલબ્ધ સંસ્થાકીય ડેટા

મોટાભાગની સંસ્થાઓ સુરક્ષા હેતુઓ માટે CCTV નો ઉપયોગ કરે છે અને નિરીક્ષણ માટે વિવિધ વિડિયો ફીડ્સને કંટ્રોલ રૂમમાં મોકલે છે. સામાન્ય રીતે, આ વિડિયો ફીડ્સનું 24/7 સુરક્ષા કર્મચારીઓ દ્વારા નિરીક્ષણ કરવામાં આવશે જેથી કોઈપણ પ્રવૃત્તિને ઓળખી શકાય જે સ્વીકાર્ય ન ગણાય અથવા જેને વધુ તપાસ અથવા ક્રિયાની જરૂર હોય. આ વિડિયો ફીડ્સને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ દ્વારા પ્રવાહિત કરી શકાય છે. જો કંઈપણ વધુ તપાસની જરૂર હોય તો AI સુરક્ષા કર્મચારીઓને ચેતવણી આપે છે.

આનો લાભ એ છે કે AI સિસ્ટમ સંભવતઃ એવી વિસંગતતાઓને શોધી શકે છે જે મનુષ્ય જો તે સ્પષ્ટ ન હોય અથવા સુરક્ષા કર્મચારીઓનું ધ્યાન ભટક્યું હોય તો ચૂકી જાય. આને જોવાની બીજી રીત એ છે કે સુરક્ષા કર્મચારીઓની વિડિયો ફીડમાં શું થઈ રહ્યું છે તે સમજવાની ક્ષમતાને ઉચ્ચ સ્તરે વધારવામાં આવી છે. આમ, અમારી ક્ષમતાઓને વધારવા માટે અન્ય ક્ષેત્રોમાં સાધનોનો ઉપયોગ કરવા ની સમાન છે.

જ્યારે આ તકનીકની સંભાવના કેટલાક લોકો માટે પડકારજનક હોઈ શકે છે, ત્યારે તે ધ્યાનમાં લેવું જરૂરી છે કે કોઈપણ સંજોગોમાં એક વ્યક્તિ વિડિયો ફીડ્સનું નિરીક્ષણ કરી રહ્યું છે, અને AI માત્ર સુરક્ષા કર્મચારીઓને ફૂટેજ જોવામાં મદદ કરી રહ્યું છે, અને લાભોનું વજન કરવાની જરૂર છે. આ તકનીક કડક શાસન માળખા હેઠળ નિયમિત અને સુરક્ષિત રીતે ચલાવવામાં આવે છે તે ધ્યાનમાં લેતા, સંભવિત ફાયદો અપાર રહેશે.

ઇન્ટિગ્રેશન મેથડોલોજી

નીચે સંગઠનમાં આવા ફીડનું વિશ્લેષણ કરવા માટે અમે ઉચ્ચ સ્તરે કરીશું તે પ્રક્રિયાનો અવલોકન છે:

1. CCTV ફીડ્સ અને તેવી ફીડ્સનું નિરીક્ષણ અને રેકોર્ડિંગ પ્રદાન કરતી સિસ્ટમને ઓળખો
2. રિયલ-ટાઇમ વિશ્લેષણ માટે ક્લાઉડ-કમ્પ્યુટિંગ પ્રદાતાને ફીડ મોકલવા માટે સોફ્ટવેર સુધારો
3. ફીડ્સને Telemus AI માંથી ચલાવો™ અને વધારેલા વિડિઓ ફીડ્સને સુરક્ષા મોનિટરિંગ સિસ્ટમમાં પાછા મોકલો
4. શું શોધાયેલ છે તેના આધારે સુરક્ષા કર્મચારીઓને કસ્ટમાઇઝ્ડ એલર્ટ સેટ કરો

Telemus AI™ મોટાભાગનું કામ સંભાળે છે તેથી, સંસ્થા તકનીકી અમલીકરણને બદલે બિઝનેસ લોજિક પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે.

સંસ્થાકીય કાર્યક્રમો

નીચે તમારા સંગઠન માટે અન્ય સંભવિત કાર્યક્રમોની સૂચિ છે:

• રોડ નેટવર્ક પર કારનું નિરીક્ષણ કરવું અને જ્યારે અકસ્માત થાય ત્યારે સહાય માટે ક્રૂ મોકલવાનું શોધવું
• સ્થળો પર વ્યક્તિઓનું નિરીક્ષણ કરવું જેથી ખલનાગરિક વર્તન થઈ રહ્યું ન હોય તેની ખાતરી કરવી. જો એમ હોય, તો આપમેળે સુરક્ષા એકમને પરિસ્થિતિને શાંત કરવા મોકલો.
• કાર્યસ્થળો અને કાર્યસ્થળોનું નિરીક્ષણ કરવું, ખાતરી કરવી કે સ્ટાફ કાર્યના નિર્ધારિત સમયની બહાર પરિસરમાં નથી

સંભવિત અને વાસ્તવિક લાભો

આ તકનીકના સંભવિત અને વાસ્તવિક લાભો વિશાળ છે. CCTV મોનિટરિંગને વધુ ચોક્કસ અને કાર્યક્ષમ રીતે કરવું શક્ય છે, ઓછી ભૂલો સાથે, ઓછા એકંદર સુરક્ષા કર્મચારીઓની જરૂર પડે છે, જે આવા કર્મચારીઓને સક્રિય પેટ્રોલિંગ અથવા તપાસ કાર્ય જેવા વધુ બહુચારિત કાર્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

Telemus AI™ એક ઑસ્ટ્રેલિયન આધારિત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કંપની છે જે સરકાર અને એન્ટરપ્રાઇઝને અદ્યતન સોલ્યુશન્સ પ્રદાન કરે છે. Telemus AI™ ને તમારી સંસ્થામાં કેવી રીતે એકીકૃત કરી શકાય તેના પર મફત પરામર્શ માટે આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.