Detectarea obiectelor din înregistrările de supraveghere

Recunoaștere computerizată - Oferirea de viziune calculatoarelor

Recunoașterea computerizată și viziunea computerizată, în general, au o istorie lungă și extinsă de a fi domenii provocatoare și complexe în care progresul, până la apariția ML/AI, a fost limitat. În contrast puternic cu grafica pe calculator, numeroase progrese au avut loc într-un timp scurt în domeniile modelării 2D/3D, proiectării asistate de calculator (CAD), filmelor de animație digitale precum cele produse de Pixar și jocurilor video. Calculatoarele moderne s-au adaptat bine la capturarea și crearea imaginilor, dar nu și la perceperea acestora.

Analizarea, de exemplu, poate furniza notificări acționabile în timp real personalului de securitate și personalului conex. Scrierea unui program algoritmic clasic pentru a rezolva probleme de recunoaștere pe calculator/vedere pe calculator este dificilă, deși utilizarea Inteligenței Artificiale face problema rezolvabilă.

Rezolvarea problemei prin inteligență artificială

Această problemă ridică întrebări cu privire la modul în care oamenii identifică obiecte într-un interval vizual, ceea ce este, de asemenea, incredibil de dificil de răspuns. Deși aceasta este încă o întrebare foarte deschisă, rețelele neuronale artificiale s-au dovedit incredibil de utile în domeniul recunoașterii computerizate/vederii computerizate.

Cu tehnicile de învățare profundă și un set vast de date de imagini, este posibil să antrenăm un model pentru a identifica obiecte. Cel mai comun set de date este Common Objects in Context (https://cocodataset.org/) care conține următoarele conform definiției lor:

  • Segmentarea obiectelor
  • Recunoaștere în context
  • Segmentare a elementelor prin superpixeli
  • 330K imagini (>200K etichetate)
  • 1,5 milioane de instanțe de obiecte
  • 80 de categorii de obiecte
  • 91 de categorii de elemente
  • 5 descrieri pe imagine
  • 250.000 de persoane cu puncte cheie

Antrenarea diferitelor modele de inteligență artificială cu aceste informații s-a dovedit a fi extrem de eficientă atunci când modelul este rulat pe un set de date de evaluare.

Prezentare generală a provocării organizaționale

Presupunând că există capacitatea AI de a analiza obiecte din fluxuri video (ceea ce există), cum ar implementa o organizație o astfel de soluție? Există încă problema mai amplă a implementării unui astfel de model într-un mediu pus în producție care poate scala și opera în cadrul unui cadru de reglementare.

În mod tradițional, organizațiile însărcinau departamentele lor IT cu instalarea unei astfel de capabilități. De obicei, organizațiile găseau software gata făcut pentru a rezolva problema sau apelau la un furnizor de software personalizat pentru a construi sau adapta o soluție existentă dacă o astfel de soluție nu era disponibilă imediat. Având în vedere complexitatea sistemelor de Inteligență Artificială, ambele opțiuni ar fi indisponibile destul de mult timp.

Pe lângă provocările tehnice, există, de asemenea, politici interne și diverse cerințe de conformitate la care organizațiile trebuie să adere în mod obișnuit, cum ar fi confidențialitatea datelor care, deși sunt legate, sunt probleme care aparțin diferiților experți de domeniu. Astfel, implementarea unei astfel de soluții va necesita expertiză din multe alte domenii ale unei organizații, necesitând management de proiect complex. O alternativă la strategiile interne este accesarea unei astfel de capabilități printr-o afacere de tip Artificial Intelligence as a Service, inclusiv Telemus AI™, într-o manieră similară cu accesarea serviciilor cloud.

Date organizaționale disponibile ca intrare AI

Majoritatea organizațiilor folosesc CCTV în scopuri de securitate și au diverse fluxuri video trimise către o sală de control pentru monitorizare. De obicei, aceste fluxuri video ar fi monitorizate de personal de securitate 24/7 pentru a identifica orice activitate care ar putea să nu fie considerată acceptabilă sau care necesită investigații sau acțiuni suplimentare. Aceste fluxuri video pot fi introduse într-un sistem de inteligență artificială. AI alertează personalul de securitate dacă ceva necesită investigații suplimentare.

Avantajul acestui lucru este că sistemul AI poate detecta potențial anomalii pe care un om le-ar rata altfel dacă nu sunt evidente sau dacă personalul de securitate a avut o scăpare a atenției. O altă modalitate de a privi acest lucru este că capacitatea personalului de securitate de a înțelege ce se întâmplă în fluxurile video a fost augmentată la un nivel superior. Astfel, similar cu utilizarea instrumentelor în alte domenii pentru a ne augmenta capabilitățile.

Deși potențialul acestei tehnologii poate fi intimidant pentru unii oameni, este esențial să se ia în considerare că un individ monitorizează fluxurile video în orice situație, iar AI îi ajută pur și simplu pe angajații de securitate să vizualizeze înregistrările, iar beneficiile trebuie cântărite. Având în vedere că tehnologia este operată într-un mod reglementat și sigur, în cadrul unui cadru strict de guvernanță, potențialul pozitiv ar fi imens.

Metodologie de Integrare

Următoarele reprezintă o prezentare generală la nivel înalt a procesului pe care l-am efectua pentru a analiza astfel de fluxuri într-o organizație:

  1. Identificați fluxurile CCTV și sistemul care oferă monitorizarea și înregistrarea acestor fluxuri
  2. Modificați software-ul pentru a trimite fluxuri de date către un furnizor de cloud-computing pentru analiză în timp real
  3. Treceți fluxurile prin Telemus AI™ și returnează fluxuri video augmentate înapoi către sistemul de monitorizare a securității
  4. Configurați alerte personalizate pentru personalul de securitate pe baza a ceea ce este detectat

Având în vedere că Telemus AI™ se ocupă de cea mai mare parte a muncii, organizația se poate concentra pe logica de business rather decât pe implementarea tehnică.

Aplicații organizaționale

Următoarele enumeră alte aplicații potențiale pentru organizația dumneavoastră:

  • Monitorizarea mașinilor pe o rețea rutieră și detectarea momentului în care au loc accidente pentru a trimite o echipă pentru asistență
  • Monitorizarea persoanelor în locații pentru a se asigura că nu au loc comportamente antisociale. În caz afirmativ, se trimite automat o unitate de securitate pentru a deescala situația.
  • Monitorizarea locurilor de muncă și a șantierelor, asigurându-se că personalul nu se află în incintă în afara programului stabilit de funcționare

Beneficii Potențiale și Realizate

Potentialul și beneficiile realizate ale acestei tehnologii sunt vaste. Este posibil să se efectueze monitorizarea CCTV mai precis și mai eficient, cu mai puține erori, necesitând mai puțin personal de securitate în ansamblu, permițând astfel personalului să se concentreze pe sarcini mai presante, cum ar fi patrularea activă sau munca de investigare.

Telemus AI™ este o companie de inteligență artificială cu sediul în Australia care oferă soluții avansate guvernelor și întreprinderilor. Contactați-ne astăzi pentru o consultație gratuită despre modul în care Telemus AI™ poate fi integrat în organizația dumneavoastră.


Explorați mai mult Studii de caz AI