Počítačové rozpoznávanie - Počítačom dávať videnie

Analýza môže napríklad poskytovať bezpečnostným a súvisiacim pracovníkom oznámenia v reálnom čase, na ktoré možno reagovať. Napísanie klasického algoritmického programu na riešenie problémov počítačového rozpoznávania/počítačového videnia je ťažké, hoci použitie umelej inteligencie robí problém zvládnuteľným.

Riešenie problému prostredníctvom umelej inteligencie

Tento problém vyvoláva otázky o tom, ako ľudia identifikujú objekty vo vizuálnom rozsahu, na čo je neuveriteľne ťažké odpovedať. Hoci je to stále veľmi otvorená otázka, umelé neurónové siete sa ukázali ako neuveriteľne užitočné v oblasti počítačového rozpoznávania/počítačového videnia.

Pomocou techník hlbokého učenia a rozsiahleho súboru údajov obrázkov je možné trénovať model na identifikáciu objektov. Najbežnejším súborom údajov je Common Objects in Context (https://cocodataset.org/), ktorá obsahuje nasledujúce podľa ich definície:

• Segmentácia objektov
• Rozpoznávanie v kontexte
• Segmentácia superpixelov
• 330K obrázkov (>200K označených)
• 1,5 milióna inštancií objektov
• 80 kategórií objektov
• 91 kategórií látok
• 5 popisov na obrázok
• 250 000 ľudí s kľúčovými bodmi

Trénovanie rôznych modelov umelej inteligencie s týmito informáciami sa ukázalo ako vysoko efektívne pri spustení modelu na vyhodnocovacom súbore údajov.

Prehľad organizačnej výzvy

Za predpokladu, že schopnosť AI analyzovať objekty vo video streamoch existuje (čo existuje), ako by organizácia implementovala takéto riešenie? Stále existuje širší problém implementácie takého modelu v produkčnom prostredí, ktoré sa môže škálovať a fungovať v rámci regulačného rámca.

Tradične organizácie poverovali svoje IT oddelenia inštaláciou takejto schopnosti. Zvyčajne organizácie hľadali hotový softvér na vyriešenie problému alebo vyhľadali dodávateľa custom-softvéru, aby postavil alebo upravil existujúce riešenie, ak takéto riešenie nebolo ľahko dostupné. Vzhľadom na zložitosť systémov umelej inteligencie by obe tieto možnosti boli dosť dlho nedostupné.

Okrem technických výziev existujú aj interné politiky a rôzne požiadavky na súlad s predpismi, ktoré musia organizácie zvyčajne dodržiavať, ako napríklad ochrana osobných údajov, ktoré, hoci súvisia, sú to otázky pre rôznych odborníkov v doméne. Implementácia takéhoto riešenia si preto bude vyžadovať odborné znalosti z mnohých ďalších oblastí organizácie, čo si vyžaduje komplexný projektový manažment. Alternatívou k interným stratégiám je získať takúto schopnosť prostredníctvom podnikania v oblasti Artificial Intelligence as a Service, vrátane Telemus AI™, spôsobom podobným prístupu ku cloudovým službám.

Organizačné údaje dostupné ako vstup pre AI

Väčšina organizácií používa CCTV na bezpečnostné účely a odosiela rôzne videozáznamy do kontrolnej miestnosti na monitorovanie. Zvyčajne by tieto videozáznamy monitoroval bezpečnostný personál 24/7, aby identifikoval akúkoľvek aktivitu, ktorá by sa nemohla považovať za prijateľnú alebo by vyžadovala ďalšie vyšetrovanie alebo konanie. Tieto videozáznamy môžu byť prevedené cez systém umelej inteligencie. AI upozorní bezpečnostný personál, ak niečo vyžaduje ďalšie vyšetrovanie.

Výhodou toho je, že systém AI môže potenciálne odhaliť anomálie, ktoré by človek inak prehliadol, ak nie sú zjavné, alebo ak bezpečnostný personál stratil pozornosť. Iným spôsobom, ako sa na to pozrieť, je, že schopnosť bezpečnostného personálu porozumieť tomu, čo sa deje vo videozáznamoch, bola zvýšená na vyššiu úroveň. Je to teda podobné ako pri používaní nástrojov v iných oblastiach na rozšírenie našich schopností.

Hoci potenciál tejto technológie môže byť pre niektorých ľudí znepokojujúci, je nevyhnutné zvážiť, že v každom prípade jednotlivec monitoruje video záznamy a AI len pomáha bezpečnostnému personálu zobraziť zábery, a prínosy je potrebné zvážiť. Vzhľadom na to, že technológia je prevádzkovaná regulovaným a bezpečným spôsobom v rámci prísneho riadiaceho rámca, potenciálny prínos by bol obrovský.

Metodika integrácie

Nasleduje prehľad procesu, ktorý by sme na vysokej úrovni vykonali na analýzu takýchto zdrojov v rámci organizácie:

1. Identifikujte CCTV toky a systém, ktorý poskytuje monitorovanie a nahrávanie takýchto tokov
2. Upraviť softvér tak, aby odosielal dáta poskytovateľovi cloud computingu pre analýzu v reálnom čase
3. Spustite kanály cez Telemus AI™ a vrátenie rozšírených video tokov späť do systému monitorovania bezpečnosti
4. Nastavte prispôsobené upozornenia pre bezpečnostný personál na základe toho, čo je detekované

Vzhľadom na to, že Telemus AI™ sa stará o väčšinu práce, organizácia sa môže sústrediť na obchodnú logiku a nie na technickú implementáciu.

Organizačné aplikácie

Nasledujúci zoznam obsahuje ďalšie potenciálne aplikácie pre vašu organizáciu:

• Sledovanie áut na cestnej sieti a detekcia nehôd na vyslanie posádky na pomoc
• Sledovanie jednotlivcov na miestach na zabezpečenie toho, aby nedochádzalo k asociálnemu správaniu. Ak áno, automaticky vyslať bezpečnostnú jednotku na deeskaláciu situácie.
• Sledovanie pracovísk a stavenísk, zabezpečenie toho, aby sa zamestnanci nenachádzali v priestoroch mimo stanovených prevádzkových hodín

Potenciálne a realizované výhody

Potenciálne a realizované prínosy tejto technológie sú obrovské. Je možné vykonávať monitorovanie CCTV presnejšie a efektívnejšie, s menším počtom chýb, s menším celkovým počtom bezpečnostného personálu, čo umožňuje takémuto personálu sústrediť sa na naliehavejšie úlohy, ako je aktívne hliadkovanie alebo vyšetrovacia činnosť.

Telemus AI™ je austrálska spoločnosť zaoberajúca sa umelou inteligenciou, ktorá poskytuje pokročilé riešenia pre vládu a podniky. Kontaktujte nás ešte dnes pre bezplatnú konzultáciu o tom, ako možno Telemus AI™ integrovať do vašej organizácie.