కంప్యూటర్ గుర్తింపు - కంప్యూటర్‌లకు దృష్టిని ఇవ్వడం

ఉదాహరణకు, విశ్లేషణ చేయడం భద్రతా మరియు సంబంధిత సిబ్బందికి నిజ-సమయ చర్య తీసుకోదగిన నోటిఫికేషన్‌లను అందించగలదు. కంప్యూటర్ గుర్తింపు/కంప్యూటర్ విజన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి క్లాసికల్ అల్గారిథమిక్ ప్రోగ్రామ్‌ను రాయడం కష్టం, అయినప్పటికీ కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించడం సమస్యను సాధ్యమైనదిగా చేస్తుంది.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ద్వారా సమస్యను పరిష్కరించడం

ఈ సమస్య మానవులు దృశ్య పరిధిలో వస్తువులను ఎలా గుర్తిస్తారో అనే ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది, దీనికి సమాధానం ఇవ్వడం కూడా చాలా కష్టం. ఇది ఇంకా చాలా వరకు ఒక అన్వేషణ ప్రశ్న అయినప్పటికీ, ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు కంప్యూటర్ రికగ్నిషన్/కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో అద్భుతంగా ఉపయోగపడతాయని నిరూపించబడింది.

డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లు మరియు చిత్రాల విశాల డేటాసెట్‌తో, వస్తువులను గుర్తించడానికి ఒక మోడల్‌ను ట్రైన్ చేయడం సాధ్యపడుతుంది. అత్యంత సాధారణ డేటాసెట్ కామన్ ఆబ్జెక్ట్స్ ఇన్ కాంటెక్స్ట్ (https://cocodataset.org/) వారి నిర్వచన ప్రకారం కింది వాటిని కలిగి ఉంటుంది:

• ఆబ్జెక్ట్ సెగ్మెంటేషన్
• సందర్భంలో గుర్తింపు
• సూపర్‌పిక్సెల్ స్టఫ్ సెగ్మెంటేషన్
• 330K చిత్రాలు (>200K లేబుల్ చేయబడినవి)
• 1.5 మిలియన్ ఆబ్జెక్ట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లు
• 80 ఆబ్జెక్ట్ వర్గాలు
• 91 వస్తువుల వర్గాలు
• ప్రతి చిత్రానికి 5 క్యాప్షన్‌లు
• కీపాయింట్‌లతో 250,000 మంది వ్యక్తులు

ఈ సమాచారంతో వివిధ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం అంచనా డేటాసెట్‌పై మోడల్‌ను అమలు చేసినప్పుడు చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని రుజువైంది.

సంస్థాగత సవాలు యొక్క అవలోకనం

వీడియో ఫీడ్‌లలోని వస్తువులను విశ్లేషించడానికి AI సామర్థ్యం ఉందని (అది ఉంది) ఊహిస్తే, ఒక సంస్థ అటువంటి పరిష్కారాన్ని ఎలా అమలు చేస్తుంది? స్కేల్ చేయగలిగే మరియు నియంత్రణ చట్రంలో పనిచేయగలిగే ప్రొడక్షనైజ్డ్ వాతావరణంలో అటువంటి మోడల్‌ను అమలు చేయడం యొక్క విస్తృతమైన సమస్య ఇంకా ఉంది.

సాంప్రదాయకంగా, సంస్థలు అటువంటి సామర్థ్యాన్ని స్థాపించడానికి తమ IT విభాగాలను బాధ్యతలు అప్పగిస్తాయి. సాధారణంగా, సంస్థలు సమస్యను పరిష్కరించడానికి రెడీమేడ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను కనుగొంటాయి లేదా అటువంటి పరిష్కారం సులభంగా అందుబాటులో లేనప్పుడు, ఉన్న పరిష్కారాన్ని నిర్మించడానికి లేదా మార్పులు చేయడానికి కస్టమ్-సాఫ్ట్‌వేర్ వెండర్‌ను వెతుక్కుంటాయి. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థల సంక్లిష్టత పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, చాలా కాలం పాటు ఈ రెండు ఎంపికలు అందుబాటులో ఉండవు.

సాంకేతిక సవాళులతో పాటు, అంతర్గత విధానాలు కూడా ఉన్నాయి, మరియు సంస్థలు సాధారణంగా పాటించాల్సిన వివిధ అనుబంధ అవసరాలు ఉన్నాయి, ఉదాహరణకు డేటా గోప్యత, సంబంధం ఉన్నప్పటికీ, అవి విభిన్న డొమైన్ నిపుణులకు సంబంధించిన సమస్యలు. అందువల్ల, అటువంటి పరిష్కారాన్ని అమలు చేయడానికి సంస్థలోని అనేక ఇతర రంగాల నైపుణ్యం అవసరం, ఇది క్లిష్టమైన ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్‌మెంట్‌ను కోరుతుంది. అంతర్గత వ్యూహాలకు ప్రత్యామ్నాయం ఏమిటంటే, క్లౌడ్ సేవలను యాక్సెస్ చేసే విధానంలో, Telemus AI™తో సహా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యాజ్ ఎ సర్వీస్ బిజినెస్ ద్వారా అటువంటి సామర్థ్యాన్ని యాక్సెస్ చేయడం.

AI ఇన్‌పుట్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సంస్థాగత డేటా

చాలా సంస్థలు భద్రతా ప్రయోజనాల కోసం CCTVని ఉపయోగిస్తాయి మరియు పర్యవేక్షణ కోసం వివిధ వీడియో ఫీడ్‌లను కంట్రోల్ రూమ్‌కు పంపుతాయి. సాధారణంగా, ఈ వీడియో ఫీడ్‌లను భద్రతా సిబ్బంది 24/7 పర్యవేక్షిస్తూ ఉంటారు, తద్వారా ఆమోదయోగ్యంగా పరిగణించని లేదా మరింత విచారణ లేదా చర్య అవసరమయ్యే ఏదైనా కార్యకలాపాన్ని గుర్తించగలుగుతారు. ఈ వీడియో ఫీడ్‌లను ఒక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ ద్వారా ఫీడ్ చేయవచ్చు. ఏదైనా మరింత విచారణ అవసరమైతే AI భద్రతా సిబ్బందికి హెచ్చరిస్తుంది.

దీని యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటంటే, అది స్పష్టంగా కనిపించకపోయినా లేదా భద్రతా సిబ్బంది దృష్టి తప్పినా, AI వ్యవస్థ మానవుడు వదులుకునే అసాధారణతలను సంభావ్యంగా గుర్తించగలదు. దీనిని చూడటానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, వీడియో ఫీడ్‌లలో జరుగుతున్నది ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడంలో భద్రతా సిబ్బంది సామర్థ్యం ఉన్నత స్థాయికి పెంచబడింది. అందువల్ల, మన సామర్థ్యాలను పెంచడానికి ఇతర రంగాలలో సాధనాలను ఉపయోగించడం వంటిదే.

ఈ సాంకేతికత సామర్థ్యం కొంతమంది వ్యక్తులకు ఎదురుదెబ్బగా ఉండవచ్చు, ఏ సందర్భంలోనైనా ఒక వ్యక్తి వీడియో ఫీడ్‌లను పర్యవేక్షిస్తున్నాడని మరియు AI కేవలం భద్రతా సిబ్బందికి ఫుటేజీని చూడటానికి సహాయం చేస్తోందని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం అవసరం, మరియు ప్రయోజనాలను తూకం వేయాలి. ఈ సాంకేతికత కఠినమైన పాలనా వ్యవస్థ కింద నియంత్రిత మరియు సురక్షిత మార్గంలో నడుస్తున్నందున, సంభావ్య ప్రయోజనం అపారంగా ఉంటుంది.

సమన్వయ పద్ధతి

ఒక సంస్థలోని అటువంటి ఫీడ్‌లను విశ్లేషించడానికి మేము అధిక స్థాయిలో నిర్వహించే ప్రక్రియకు సంబంధించిన సారాంశం కింద ఇవ్వబడింది:

1. CCTV ఫీడ్‌లను మరియు అటువంటి ఫీడ్‌లను పర్యవేక్షించడం మరియు రికార్డ్ చేయడం అందించే వ్యవస్థను గుర్తించండి
2. రియల్-టైమ్ విశ్లేషణ కోసం క్లాఉడ్-కంప్యూటింగ్ ప్రొవైడర్‌కు ఫీడ్‌లను పంపడానికి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను సవరించండి
3. ఫీడ్‌లను Telemus AI ద్వారా నడపండి™ మరియు పెంపుదల పొందిన వీడియో ఫీడ్‌లను భద్రతా పర్యవేక్షణ వ్యవస్థకు తిరిగి పంపండి
4. గుర్తించబడిన వాటిని బట్టి భద్రతా సిబ్బందికి అనుకూలీకరించిన హెచ్చరికలను సెట్ చేయండి

Telemus AI™ చాలా వరకు పనిని చూసుకునేటప్పుడు, సంస్థ సాంకేతిక అమలు కంటే వ్యాపార లాజిక్‌పై దృష్టి పెట్టవచ్చు.

సంస్థాగత అప్లికేషన్‌లు

మీ సంస్థ కోసం ఇతర సంభావ్య అనువర్తనాల జాబితా కింద ఇవ్వబడింది:

• రోడ్డు నెట్‌వర్క్‌లో కార్లను పర్యవేక్షించడం మరియు సహాయం కోసం బృందాన్ని పంపడానికి ప్రమాదాలు జరిగినప్పుడు గుర్తించడం
• సందర్శన స్థలాలలో వ్యక్తులను పర్యవేక్షించడం ద్వారా సామాజిక వ్యతిరేక ప్రవర్తన జరగకుండా నిర్ధారించుకోవడం. అలా జరిగితే, పరిస్థితిని శాంతింపజేయడానికి స్వయంచాలకంగా ఒక భద్రతా బృందాన్ని పంపండి.
• కార్యాలయాలు మరియు పని ప్రదేశాలను పర్యవేక్షించడం, నిర్ణీత పని గంటల వ్యవధి వెలుపల సిబ్బంది ఆవరణలో లేరని నిర్ధారించుకోవడం

సంభావ్య మరియు గ్రహించబడిన ప్రయోజనాలు

ఈ సాంకేతికత యొక్క సంభావ్య మరియు సాధించబడిన ప్రయోజనాలు విస్తృతంగా ఉన్నాయి. తక్కువ లోపాలతో, మొత్తం భద్రతా సిబ్బంది అవసరం తగ్గించి, క్రియాశీల పోలీసు పహారా లేదా పరిశోధనా పనుల వంటి మరింత అత్యవసర పనులపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలుగా, CCTV పర్యవేక్షణను మరింత కచ్చితంగా మరియు సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం సాధ్యపడుతుంది.

Telemus AI™ ప్రభుత్వ మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లకు అధునాతన పరిష్కారాలను అందించే ఆస్ట్రేలియా ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ. Telemus AI™ ను మీ సంస్థలో ఎలా సమన్వయం చేయవచ్చో తెలుసుకోవడానికి ఉచిత సంప్రదింపు కోసం ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.