कंप्यूटर पहचान - कंप्यूटर को दृष्टि देना

विश्लेषण करना, उदाहरण के लिए, सुरक्षा और संबंधित कर्मियों को वास्तविक समय की कार्रवाई योग्य सूचनाएं प्रदान कर सकता है। कंप्यूटर पहचान/कंप्यूटर दृष्टि समस्याओं को हल करने के लिए एक क्लासिक एल्गोरिथमिक प्रोग्राम लिखना कठिन है, हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग समस्या को सुलझने योग्य बनाता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से समस्या का समाधान

यह समस्या इस बारे में प्रश्न उठाती है कि मनुष्य दृश्य सीमा के भीतर वस्तुओं की पहचान कैसे करते हैं, जिसका उत्तर देना भी अविश्वसनीय रूप से कठिन है। हालांकि यह अभी भी बहुत अधिक एक खुला प्रश्न है, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर पहचान/कंप्यूटर दृष्टि डोमेन में अविश्वसनीय रूप से उपयोगी सिद्ध हुए हैं।

डीप लर्निंग तकनीकों और छवियों के एक विशाल डेटासेट के साथ, वस्तुओं को पहचानने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव है। सबसे सामान्य डेटासेट संदर्भ में सामान्य वस्तुएँ हैं (https://cocodataset.org/) जिसमें उनकी परिभाषा के अनुसार निम्नलिखित शामिल हैं:

• ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन
• संदर्भ में पहचान
• सुपरपिक्सेल स्टफ सेगमेंटेशन
• 330K छवियां (>200K लेबल किए गए)
• 1.5 मिलियन ऑब्जेक्ट इंस्टेंस
• 80 ऑब्जेक्ट श्रेणियां
• 91 स्टफ श्रेणियां
• प्रति छवि 5 कैप्शन
• 250,000 लोग कीपॉइंट्स के साथ

इस जानकारी के साथ विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करना मूल्यांकन डेटासेट पर मॉडल चलाते समय अत्यधिक प्रभावी सिद्ध हुआ है।

संगठनात्मक चुनौती का अवलोकन

यह मानते हुए कि वीडियो फ़ीड के भीतर वस्तुओं का विश्लेषण करने के लिए AI क्षमता मौजूद है (जो यह है), एक संगठन ऐसे समाधान को कैसे लागू करेगा? ऐसे मॉडल को उत्पादन वातावरण में लागू करने की व्यापक समस्या अभी भी मौजूद है जो एक नियामक ढांचे के भीतर स्केल और संचालित हो सके।

पारंपरिक रूप से, संगठन अपने आईटी विभागों को ऐसी क्षमता स्थापित करने का कार्य सौंपते थे। आमतौर पर, संगठन समस्या को हल करने के लिए ऑफ-द-शेल्फ सॉफ़्टवेयर ढूंढते थे या यदि ऐसा समाधान आसानी से उपलब्ध नहीं था, तो किसी मौजूदा समाधान को बनाने या रेट्रोफिट करने के लिए कस्टम-सॉफ़्टवेयर विक्रेता की तलाश करते थे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की जटिलता को देखते हुए, काफी समय तक ये दोनों विकल्प उपलब्ध नहीं होंगे।

तकनीकी चुनौतियों के अतिरिक्त, आंतरिक नीतियाँ और विभिन्न अनुपालन आवश्यकताएँ भी होती हैं जिनका संगठनों को आमतौर पर पालन करना होता है, जैसे डेटा गोपनीयता, जो संबंधित होने के बावजूद, अलग-अलग डोमेन विशेषज्ञों के मुद्दे हैं। इस प्रकार, ऐसे समाधान को लागू करने के लिए किसी संगठन के कई अन्य क्षेत्रों की विशेषज्ञता की आवश्यकता होगी जिसके लिए जटिल परियोजना प्रबंधन की आवश्यकता होती है। आंतरिक रणनीतियों का एक विकल्प क्लाउड सेवाओं तक पहुँचने के तरीके के समान, Telemus AI™ सहित एक Artificial Intelligence as a Service व्यवसाय के माध्यम से ऐसी क्षमता तक पहुँचना है।

AI इनपुट के रूप में उपलब्ध संगठनात्मक डेटा

अधिकांश संगठन सुरक्षा उद्देश्यों के लिए CCTV का उपयोग करते हैं और निगरानी के लिए विभिन्न वीडियो फीड्स को एक कंट्रोल रूम में भेजते हैं। आमतौर पर, इन वीडियो फीड्स पर सुरक्षा कर्मी 24/7 निगरानी रखते हैं ताकि किसी भी ऐसी गतिविधि की पहचान की जा सके जिसे स्वीकार्य नहीं माना जाता है या जिसके लिए आगे जांच या कार्रवाई की आवश्यकता हो। इन वीडियो फीड्स को एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के माध्यम से प्रवाहित किया जा सकता है। यदि किसी चीज़ के लिए आगे जांच की आवश्यकता होती है तो AI सुरक्षा कर्मियों को सतर्क करता है।

इसका लाभ यह है कि AI सिस्टम संभावित रूप से उन विसंगतियों का पता लगा सकता है जिन्हें कोई इंसान अन्यथा नज़रअंदाज़ कर देता है यदि यह स्पष्ट नहीं है या सुरक्षा कर्मियों का ध्यान भटक गया है। इसे देखने का दूसरा तरीका यह है कि सुरक्षा कर्मियों की वीडियो फ़ीड में हो रही घटनाओं को समझने की क्षमता को एक उच्च स्तर तक बढ़ा दिया गया है। इस प्रकार, अन्य डोमेन में हमारी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए उपकरणों के उपयोग के समान।

जबकि इस तकनीक की क्षमता कुछ लोगों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकती है, यह विचार करना आवश्यक है कि किसी भी स्थिति में एक व्यक्ति वीडियो फ़ीड की निगरानी कर रहा होता है, और AI केवल सुरक्षा कर्मियों को फुटेज देखने में मदद कर रहा है, और लाभों को तौला जाना चाहिए। यह देखते हुए कि तकनीक को एक सख्त शासन ढांचे के तहत एक विनियमित और सुरक्षित तरीके से चलाया जाता है, संभावित लाभ अपार होगा।

एकीकरण कार्यप्रणाली

किसी संगठन के भीतर ऐसे फ़ीड का विश्लेषण करने के लिए हम उच्च स्तर पर निष्पादित करेंगे प्रक्रिया का एक अवलोकन निम्नलिखित है:

1. CCTV फ़ीड और उस प्रणाली की पहचान करें जो ऐसी फ़ीड की निगरानी और रिकॉर्डिंग प्रदान करती है
2. रीयल-टाइम विश्लेषण के लिए सॉफ़्टवेयर को संशोधित करें ताकि वह फ़ीड्स को क्लाउड-कंप्यूटिंग प्रदाता को भेज सके
3. फ़ीड को Telemus AI के माध्यम से चलाएं™ और संवर्धित वीडियो फ़ीड्स को वापस सुरक्षा निगरानी प्रणाली में लौटाएँ
4. जो पता लगाया गया है, उसके आधार पर सुरक्षा कर्मियों के लिए अनुकूलित अलर्ट सेट करें

चूंकि Telemus AI™ अधिकांश कार्य का ध्यान रखता है, इसलिए संगठन तकनीकी कार्यान्वयन के बजाय बिज़नेस लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

संगठनात्मक अनुप्रयोग

आपके संगठन के लिए अन्य संभावित अनुप्रयोगों की निम्नलिखित सूची:

• सड़क नेटवर्क पर कारों की निगरानी करना और पता लगाना कि दुर्घटना कब होती है ताकि सहायता के लिए एक दल भेजा जा सके
• स्थानों पर व्यक्तियों की निगरानी करना यह सुनिश्चित करने के लिए कि असामाजिक व्यवहार न हो रहा हो। यदि ऐसा है, तो स्थिति को शांत करने के लिए स्वचालित रूप से एक सुरक्षा इकाई भेजें।
• कार्यस्थलों और कार्यस्थलों की निगरानी करना, यह सुनिश्चित करना कि कर्मचारी निर्धारित कार्य घंटों के बाहि परिसर के भीतर न हों

संभावित और महसूस किए गए लाभ

इस तकनीक के संभावित और महसूस किए गए लाभ विशाल हैं। CCTV निगरानी को अधिक सटीक और कुशलता से, कम त्रुटियों के साथ करना संभव है, जिसके लिए कम समग्र सुरक्षा कर्मियों की आवश्यकता होती है, जिससे ऐसे कर्मियों को सक्रिय गश्त या जांच कार्य जैसे अधिक दबाव वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

Telemus AI™ एक ऑस्ट्रेलियाई स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी है जो सरकार और उद्यम को उन्नत समाधान प्रदान करती है। आज ही हमसे संपर्क करें और जानें कि कैसे Telemus AI™ को आपके संगठन में एकीकृत किया जा सकता है, इस पर निःशुल्क परामर्श प्राप्त करें।