Nhận dạng Máy tính - Cấp cho Máy tính Khả năng Nhìn

Việc phân tích, ví dụ, có thể cung cấp các thông báo hành động theo thời gian thực cho nhân viên an ninh và các nhân viên liên quan. Việc viết một chương trình thuật toán cổ điển để giải quyết các vấn đề nhận dạng máy tính/thị giác máy tính là khó khăn, mặc dù sử dụng Trí tuệ Nhân tạo làm cho vấn đề trở nên dễ giải quyết.

Giải quyết Vấn đề thông qua Trí tuệ Nhân tạo

Vấn đề này đặt ra câu hỏi về cách con người nhận dạng các đối tượng trong phạm vi thị giác, điều này cũng vô cùng khó để trả lời. Mặc dù đây vẫn rất nhiều là một câu hỏi mở, các mạng nơ-ron nhân tạo đã được chứng minh là cực kỳ hữu ích trong lĩnh vực nhận dạng máy tính/thị giác máy tính.

Với các kỹ thuật học sâu và một tập dữ liệu hình ảnh khổng lồ, có thể huấn luyện một mô hình để nhận dạng các đối tượng. Tập dữ liệu phổ biến nhất là Common Objects in Context (https://cocodataset.org/) có chứa các nội dung sau theo định nghĩa của chúng:

• Phân đoạn đối tượng
• Nhận dạng trong ngữ cảnh
• Phân đoạn siêu điểm ảnh
• 330K hình ảnh (>200K được gắn nhãn)
• 1,5 triệu phiên bản đối tượng
• 80 danh mục đối tượng
• 91 danh mục nội dung
• 5 chú thích cho mỗi hình ảnh
• 250.000 người với các điểm chính

Việc huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau với thông tin này đã được chứng minh là rất hiệu quả khi chạy mô hình trên một tập dữ liệu đánh giá.

Tổng quan về Thách thức của Tổ chức

Giả sử rằng khả năng AI tồn tại để phân tích các đối tượng trong luồng video (mà thực tế là có), làm thế nào một tổ chức có thể triển khai một giải pháp như vậy? Vẫn còn vấn đề rộng lớn hơn là triển khai một mô hình như vậy trong một môi trường sản xuất có thể mở rộng và hoạt động trong một khuôn khổ pháp lý.

Theo truyền thống, các tổ chức sẽ giao nhiệm vụ triển khai một khả năng như vậy cho các phòng CNTT của họ. Thông thường, các tổ chức sẽ tìm phần mềm có sẵn để giải quyết vấn đề hoặc tìm kiếm một nhà cung cấp phần mềm tùy chỉnh để xây dựng hoặc cải tạo một giải pháp hiện có nếu một giải pháp như vậy không có sẵn. Xét đến sự phức tạp của các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo, cả hai tùy chọn này sẽ không khả dụng trong một thời gian khá dài.

Bên cạnh những thách thức kỹ thuật, còn có các chính sách nội bộ và nhiều yêu cầu tuân thủ khác nhau mà các tổ chức phải tuân thủ thường xuyên, chẳng hạn như quyền riêng tư dữ liệu, mặc dù có liên quan nhưng lại là những vấn đề thuộc về các chuyên gia lĩnh vực khác nhau. Do đó, việc triển khai một giải pháp như vậy sẽ đòi hỏi chuyên môn từ nhiều lĩnh vực khác nhau trong một tổ chức, cần có quản lý dự án phức tạp. Một giải pháp thay thế cho các chiến lược nội bộ là tiếp cận khả năng đó thông qua một doanh nghiệp Trí tuệ Nhân tạo dưới dạng Dịch vụ (AI as a Service), bao gồm Telemus AI™, theo cách tương tự như khi truy cập các dịch vụ đám mây.

Dữ liệu Tổ chức Có sẵn làm Đầu vào AI

Hầu hết các tổ chức sử dụng CCTV cho mục đích bảo mật và có nhiều luồng video được gửi đến một phòng điều khiển để giám sát. Thông thường, các luồng video này sẽ có nhân viên bảo mật giám sát 24/7 để xác định bất kỳ hoạt động nào có thể không được chấp nhận hoặc cần điều tra hoặc hành động thêm. Các luồng video này có thể được đưa qua một hệ thống trí tuệ nhân tạo. AI sẽ cảnh báo nhân viên bảo mật nếu bất cứ điều gì cần điều tra thêm.

Lợi thế của điều này là hệ thống AI có thể phát hiện các bất thường mà con người có thể bỏ sót nếu nó không rõ ràng hoặc nhân viên an ninh bị mất tập trung. Một cách nhìn nhận khác là năng lực của nhân viên an ninh trong việc hiểu những gì đang diễn ra trong luồng video đã được tăng cường lên một mức độ cao hơn. Do đó, tương tự như việc sử dụng các công cụ trong các lĩnh vực khác để tăng cường năng lực của chúng ta.

Mặc dù tiềm năng của công nghệ này có thể gây bối rối cho một số người, điều cần thiết là phải xem xét rằng một cá nhân đang giám sát các luồng video trong mọi trường hợp, và AI chỉ đơn thuần là giúp nhân viên an ninh xem cảnh quay, và những lợi ích cần được cân nhắc. Giả sử công nghệ được vận hành theo cách được quản lý và an toàn dưới một khuôn khổ quản trị nghiêm ngặt, tiềm năng tích cực sẽ là rất to lớn.

Phương pháp Tích hợp

Sau đây là tổng quan về quy trình mà chúng tôi sẽ thực hiện ở cấp độ cao để phân tích các luồng dữ liệu như vậy trong một tổ chức:

1. Identify CCTV feeds and the system that provides monitoring and recording of such feeds
2. Sửa đổi phần mềm để gửi dữ liệu đến một nhà cung cấp điện toán đám mây để phân tích theo thời gian thực
3. Chạy các nguồn cấp dữ liệu qua Telemus AI™ và trả lại các luồng video tăng cường về hệ thống giám sát an ninh
4. Thiết lập cảnh báo tùy chỉnh cho nhân viên an ninh dựa trên những gì được phát hiện

Với việc Telemus AI™ đảm nhận hầu hết công việc, tổ chức có thể tập trung vào logic kinh doanh thay vì vào việc triển khai kỹ thuật.

Ứng dụng Tổ chức

Danh sách sau đây các ứng dụng tiềm năng khác cho tổ chức của bạn:

• Giám sát ô tô trên mạng lưới đường bộ và phát hiện khi xảy ra tai nạn để cử một đội ngũ đến hỗ trợ
• Giám sát các cá nhân tại các địa điểm để đảm bảo không xảy ra hành vi chống đối xã hội. Nếu có, tự động cử một đơn vị bảo vệ đến để xoa dịu tình hình.
• Giám sát nơi làm việc và công trường, đảm bảo rằng nhân viên không có mặt trong khuôn viên ngoài giờ hoạt động đã đặt ra

Lợi ích tiềm năng và đã thực hiện

Tiềm năng và lợi ích đã thực hiện của công nghệ này là rất lớn. Có thể thực hiện giám sát CCTV chính xác và hiệu quả hơn, với ít lỗi hơn, yêu cầu ít nhân viên an ninh tổng thể hơn, cho phép những nhân viên đó tập trung vào các nhiệm vụ cấp bách hơn như tuần tra tích cực hoặc công việc điều tra.

Telemus AI™ là một công ty trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại Úc cung cấp các giải pháp tiên tiến cho chính phủ và doanh nghiệp. Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.