ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ದೃಷ್ಟಿ ನೀಡುವುದು

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಲ್ಲದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ/ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಲು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ, ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮಾನವರು ದೃಶ್ಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಸಹ ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಕಷ್ಟ. ಇದು ಇನ್ನೂ ತೆರೆದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ/ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶಾಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಸಾಧ್ಯ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೆ ಕಾಮನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಇನ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ (https://cocodataset.org/) ಅವುಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಪ್ರಕಾರ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

• ವಸ್ತು ವಿಭಜನೆ
• ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
• ಸೂಪರ್‌ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ವಸ್ತು ವಿಭಜನೆ
• 330K ಚಿತ್ರಗಳು (>200K ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ)
• 1.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸಸ್
• 80 ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ವರ್ಗಗಳು
• 91 ವಸ್ತು ವರ್ಗಗಳು
• ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ 5 ಕ್ಯಾಪ್ಶನ್‌ಗಳು
• ಕೀಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ 250,000 ಜನರು

ಈ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವಿಧ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸವಾಲಿನ ಅವಲೋಕನ

ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳೊಳಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ (ಅದು ಇದೆ), ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅಂತಹ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಜಾರಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ? ಅಂತಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಜಾರಿಗೆ ತರುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಇನ್ನೂ ಇದೆ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಂತಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಮ್ಮ IT ಇಲಾಖೆಗಳಿಗೆ ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದವು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ರೆಡಿಮೆಡ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದವು ಅಥವಾ ಅಂತಹ ಪರಿಹಾರವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಥವಾ ಮರುಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸಲು ಕಸ್ಟಮ್-ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವೆಂಡರ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದವು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ, ಈ ಎರಡೂ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಬಹಳ ಕಾಲ ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲುಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಆಂತರಿಕ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ವಿವಿಧ ಅನುಪಾಲನಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯಂತಹ, ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದರೂ ವಿಭಿನ್ನ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಅಂತಹ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಇತರ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆಂತರಿಕ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವೆಂದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, Telemus AI™ ಸೇರಿದಂತೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೇವೆ (Artificial Intelligence as a Service) ವ್ಯವಹಾರದ ಮೂಲಕ ಅಂತಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು.

AI ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಡೇಟಾ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಭದ್ರತಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ CCTV ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೊಠಡಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿ 24/7 ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸದ ಅಥವಾ ಮತ್ತಷ್ಟು ತನಿಖೆ ಅಥವಾ ಕ್ರಮದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು. ಈ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಏನಾದರೂ ಮತ್ತಷ್ಟು ತನಿಖೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ AI ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದರ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ, ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಗಮನದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮನುಷ್ಯನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತಹ ಅಸಂಗತಗಳನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ, ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆಯೇ ಇದೂ ಸಹ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕೆಲವು ಜನರಿಗೆ ಎದುರಿಸುವಂತೆ ಕಾಣಬಹುದಾದರೂ, ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿರುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು AI ಕೇವಲ ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತೂಕವನ್ನು ಹಾಕಬೇಕು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನಡಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಯೋಜನವು ಬೃಹತ್ತಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸಂಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯಪದ್ಧತಿ

ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅಂತಹ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾವು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಲೋಕನ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:

1. CCTV ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಫೀಡ್‌ಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ
2. ನೈಜ-ಸಮಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್-ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿ
3. ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು Telemus AI ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಿ™ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಭದ್ರತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸಿ
4. ಪತ್ತೆಯಾದುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ

Telemus AI™ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಬದಲಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸಬಹುದು.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:

• ರಸ್ತೆ ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಕಾರುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಪಘಾತಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ತಂಡವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು
• ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿರೋಧಿ ನಡವಳಿಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿಲ್ಲವೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಹಾಗಾದಲ್ಲಿ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಶಮನಗೊಳಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಭದ್ರತಾ ಘಟಕವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ.
• ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ನಿಗದಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದ ಹೊರಗೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಆವರಣದೊಳಗೆ ಇಲ್ಲವೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಸಂಭಾವ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಲಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಿದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಬೃಹತ್ತಾಗಿವೆ. ಕಡಿಮೆ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ CCTV ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಡಿಮೆ ಭದ್ರತಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂತಹ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯು ಸಕ್ರಿಯ ಗಸ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತನಿಖಾ ಕಾರ್ಯದಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾವಶ್ಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

Telemus AI™ ಸರ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಮೂಲದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ. Telemus AI™ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉಚಿತ ಸಲಹೆಗಾಗಿ ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.