കമ്പ്യൂട്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ - കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് കാഴ്ച നൽകൽ
കമ്പ്യൂട്ടർ റെക്കഗ്നിഷനും പൊതുവെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും, ML/AI-ന്റെ വരവുവരെ പുരോഗതി പരിമിതമായിരുന്ന വെല്ലൻസിയുള്ളതും സങ്കീർണ്ണവുമായ മേഖലകൾ എന്ന നിലയിൽ ദൈർഘ്യമേറിയ വിപുലമായ ചരിത്രമുണ്ട്. കമ്പ്യൂട്ടർ ഗ്രാഫിക്സുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, 2D/3D മോഡലിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ-എയ്ഡഡ് ഡിസൈൻ (CAD), പിക്സാർ നിർമ്മിച്ചതുപോലുള്ള ഡിജിറ്റൽ മോഷൻ പിക്ചറുകൾ, വീഡിയോ ഗെയിം മേഖലകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ളിൽ ചെറിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ നിരവധി മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ചിത്രങ്ങൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യാനും സൃഷ്ടിക്കാനും നന്നായി അനുയോജ്യമായിരുന്നു, എന്നാൽ അവ മനസ്സിലാക്കാൻ അല്ല.
ഉദാഹരണത്തിന്, വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥർക്കും ബന്ധപ്പെട്ട ജീവനക്കാർക്കും തത്സമയ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ അറിയിപ്പുകൾ നൽകാൻ കഴിയും. കമ്പ്യൂട്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ/കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഒരു ക്ലാസിക്കൽ അൽഗോരിതമിക് പ്രോഗ്രാം എഴുതുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, എന്നിരുന്നാലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്നതാക്കുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വഴി പ്രശ്നം പരിഹരിക്കൽ
ഈ പ്രശ്നം ദൃശ്യപരിധിക്കുള്ളിൽ മനുഷ്യർ വസ്തുക്കളെ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു, അത് ഉത്തരം നൽകാൻ അതിശയകരമായി ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇത് ഇപ്പോഴും വളരെയധികം ഒരു തുറന്ന ചോദ്യമായി തുടരുമ്പോഴും, കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ/കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മേഖലയിൽ അതിശയകരമാംവിധം ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.
ഡീപ് ലേണിംഗ് സാങ്കേതികതകളും ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റും ഉപയോഗിച്ച്, വസ്തുക്കൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് Common Objects in Context (https://cocodataset.org/) അവയുടെ നിർവ്വചനപ്രകാരം ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഒബ്ജക്റ്റ് സെഗ്മെന്റേഷൻ
- സന്ദർഭത്തിലെ അംഗീകാരം
- സൂപ്പർപിക്സൽ സ്റ്റഫ് സെഗ്മെന്റേഷൻ
- 330K ചിത്രങ്ങൾ (>200K ലേബൽ ചെയ്തത്)
- 1.5 ദശലക്ഷം ഒബ്ജക്റ്റ് ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ
- 80 ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗങ്ങൾ
- 91 സ്റ്റഫ് വിഭാഗങ്ങൾ
- ഓരോ ചിത്രത്തിനും 5 ക്യാപ്ഷനുകൾ
- കീപോയിന്റുകളുള്ള 250,000 ആളുകൾ
ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മോഡൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ വളരെ ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.
ഓർഗനൈസേഷണൽ വെല്ലുവിളിയുടെ അവലോകനം
വീഡിയോ ഫീഡുകളിലെ വസ്തുക്കൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ AI ശേഷി നിലവിലുണ്ടെന്ന് (അതുണ്ട്) കരുതിയാൽ, ഒരു സംഘടന അത്തരം ഒരു പരിഹാരം എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കും? സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും ഒരു റെഗുലേറ്ററി ഫ്രെയിംവർക്കിനുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ചെയ്ത പരിതഃസ്ഥിതിയിൽ അത്തരം ഒരു മോഡൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള വിശാലമായ പ്രശ്നം ഇപ്പോഴും നിലവിലുണ്ട്.
പാരമ്പര്യമായി, സംഘടനകൾ അത്തരം ഒരു കഴിവ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ അവരുടെ ഐടി വകുപ്പുകളെ ചുമതലപ്പെടുത്തും. സാധാരണയായി, പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ സംഘടനകൾ റെഡിമെയ്ഡ് സോഫ്റ്റ്വെയർ കണ്ടെത്തുകയോ, അത്തരം ഒരു പരിഹാരം എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമല്ലെങ്കിൽ, നിലവിലുള്ള ഒരു പരിഹാരം നിർമ്മിക്കാനോ പരിഷ്കരിക്കാനോ ഒരു കസ്റ്റം-സോഫ്റ്റ്വെയർ വെണ്ടറിനെ തിരയുകയോ ചെയ്യും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണത കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, കുറച്ചു സമയത്തേക്ക് ഈ രണ്ട് ഓപ്ഷനുകളും ലഭ്യമായിരിക്കില്ല.
സാങ്കേതിക വെല്ലുവിളികൾക്ക് പുറമേ, സ്ഥാപനങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ട ആന്തരിക നയങ്ങളും വിവിധ കംപ്ലയൻസ് ആവശ്യകതകളും ഉണ്ട്, ഉദാഹരണത്തിന് ഡാറ്റ സ്വകാര്യത പോലെയുള്ളവ, അവ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുമ്പോഴും, വിവിധ ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർക്ക് വ്യത്യസ്തമായ പ്രശ്നങ്ങളാണ്. അതിനാൽ, അത്തരം ഒരു പരിഹാരം നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ മറ്റ് പല മേഖലകളിലെ വൈദഗ്ധ്യം ആവശ്യപ്പെടുന്നതാണ്, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റ് മാനേജ്മെന്റ് ആവശ്യമാണ്. ആന്തരിക തന്ത്രങ്ങൾക്ക് പകരമായി, ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് സമാനമായ രീതിയിൽ, Telemus AI™ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഒരു Artificial Intelligence as a Service ബിസിനസ്സിലൂടെ അത്തരം ഒരു കഴിവ് ആക്സസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഒരു ബദൽ.
AI ഇൻപുട്ടായി ലഭ്യമായ ഓർഗനൈസേഷണൽ ഡാറ്റ
മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും സുരക്ഷാ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി CCTV ഉപയോഗിക്കുകയും നിരീക്ഷണത്തിനായി ഒരു കൺട്രോൾ റൂമിലേക്ക് വിവിധ വീഡിയോ ഫീഡുകൾ അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സാധാരണയായി, ഈ വീഡിയോ ഫീഡുകൾ സ്വീകാര്യമല്ലെന്ന് കണക്കാക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ അന്വേഷണം അല്ലെങ്കിൽ നടപടി ആവശ്യമായ ഏതെങ്കിലും പ്രവർത്തനം തിരിച്ചറിയാൻ സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥർ 24/7 നിരീക്ഷിക്കും. ഈ വീഡിയോ ഫീഡുകൾ ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റത്തിലൂടെ കൈമാറ്റം ചെയ്യാം. കൂടുതൽ അന്വേഷണം ആവശ്യമായ എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ AI സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥരെ അറിയിക്കുന്നു.
ഇതിന്റെ പ്രയോജനം, വ്യക്തമല്ലെങ്കിലോ സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥർക്ക് ശ്രദ്ധ കുറഞ്ഞാലോ ഒരു മനുഷ്യൻ നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്ന അസാധാരണതകൾ AI സിസ്റ്റം കണ്ടെത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട് എന്നതാണ്. ഇതിനെക്കുറിച്ച് മറ്റൊരു വിധത്തിൽ ചിന്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ, വീഡിയോ ഫീഡുകളിൽ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനുള്ള സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ കഴിവ് ഉയർന്ന തലത്തിലേക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അതിനാൽ, മറ്റ് മേഖലകളിലെ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സമാനമാണ്.
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സാധ്യത ചിലർക്ക് ഭയാനകമായി തോന്നിയേക്കാവുന്നതാണെങ്കിലും, ഏത് സന്ദർഭത്തിലും ഒരു വ്യക്തി വീഡിയോ ഫീഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നുണ്ടെന്നും, AI കേവലം സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥർക്ക് ദൃശ്യങ്ങൾ കാണാൻ സഹായിക്കുകയാണെന്നും, കൂടാതെ നേട്ടങ്ങൾ തൂക്കിനോക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും പരിഗണിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. കർശനമായ ഭരണ ചട്ടക്കൂടിന് കീഴിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ നിയന്ത്രിതവും സുരക്ഷിതവുമായ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ, അതിന്റെ സാധ്യമായ നേട്ടങ്ങൾ വലുതായിരിക്കും.
സംയോജന രീതിശാസ്ത്രം
ഒരു സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ അത്തരം ഫീഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഉയർന്ന തലത്തിൽ നിർവഹിക്കുന്ന പ്രക്രിയയുടെ ഒരു അവലോകനം താഴെ നൽകുന്നു:
- CCTV ഫീഡുകളും അത്തരം ഫീഡുകളുടെ നിരീക്ഷണവും റെക്കോർഡിംഗും നൽകുന്ന സിസ്റ്റം തിരിച്ചറിയുക
- തത്സമയ വിശകലനത്തിനായി ഒരു ക്ലൗഡ്-കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്രോവൈഡറിലേക്ക് ഫീഡുകൾ അയയ്ക്കാൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ പരിഷ്കരിക്കുക
- Telemus AI വഴി ഫീഡുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക™ ഉം വർദ്ധിപ്പിച്ച വീഡിയോ ഫീഡുകൾ സുരക്ഷാ നിരീക്ഷണ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു
- കണ്ടെത്തുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥർക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃത അലേർട്ടുകൾ സജ്ജീകരിക്കുക
Telemus AI™ മിക്ക ജോലികളും ഏറ്റെടുക്കുന്നതിനാൽ, സ്ഥാപനത്തിന് സാങ്കേതിക നടപ്പിലാക്കലിനേക്കാൾ ബിസിനസ്സ് ലോജിക്കിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും.
ഓർഗനൈസേഷണൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിനുള്ള മറ്റ് സാധ്യമായ പ്രയോഗങ്ങൾ താഴെ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു:
- റോഡ് നെറ്റ്വർക്കിലെ കാറുകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും അപകടങ്ങൾ സംഭവിക്കുമ്പോൾ കണ്ടെത്തുകയും സഹായത്തിനായി ഒരു സംഘത്തെ അയക്കുകയും ചെയ്യുക
- സ്ഥലങ്ങളിലെ വ്യക്തികളെ നിരീക്ഷിച്ച് സാമൂഹിക വിരുദ്ധ പെരുമാറ്റങ്ങൾ സംഭവിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, സാഹചര്യം കൈവശപ്പെടുത്താൻ സ്വയമേവ ഒരു സുരക്ഷാ യൂണിറ്റിനെ അയയ്ക്കുക.
- തൊഴിലിടങ്ങളും തൊഴിൽസ്ഥലങ്ങളും നിരീക്ഷിച്ച്, നിശ്ചിത പ്രവർത്തന സമയങ്ങൾക്ക് പുറത്ത് ജീവനക്കാർ പ്രവൃത്തിസ്ഥലത്തില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക
സാധ്യമായതും കൈവരിച്ചതുമായ പ്രയോജനങ്ങൾ
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സാധ്യതയുള്ളതും കൈവരിച്ചതുമായ നേട്ടുകൾ വലുതാണ്. കുറഞ്ഞ പിശകുകളോടെ, കൂടുതൽ കൃത്യതയോടെയും കാര്യക്ഷമതയോടെയും സിസിടിവി നിരീക്ഷണം നടത്തുവാൻ സാധിക്കുന്നതാണ്, മൊത്തത്തിൽ കുറഞ്ഞ സുരക്ഷാ ഉദ്യോഗസ്ഥരെ മാത്രം ആവശ്യമുള്ളതാക്കി, സജീവ റോന്തുചുറ്റൽ അല്ലെങ്കിൽ അന്വേഷണ ജോലികൾ പോലുള്ള കൂടുതൽ അടിയന്തിര ദൗത്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അത്തരം ഉദ്യോഗസ്ഥരെ അനുവദിക്കുന്നു.
Telemus AI™ സർക്കാരിനും സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും വിപുലമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്ന ഓസ്ട്രേലിയ ആസ്ഥാനമായുള്ള ഒരു കൃത്രിമബുദ്ധി കമ്പനിയാണ്. Telemus AI™ നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനിൽ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു സൗജന്യ കൺസൾട്ടേഷനുവേണ്ടി ഇന്ന് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക.












