Artificiell intelligens (AI) har funnits i decennier, men det är först nyligen som AI-kameror har blivit vanliga. Med programvara för objektigenkänning kan kameror nu känna igen ansikten och föremål som de möter i världen.
Denna teknik har ett brett utbud av tillämpningar, som att hjälpa företag att känna igen potentiella kunder eller identifiera skadliga föremål i miljön. Följderna är djupgående, eftersom AI-driven objektdetektering helt förändrar vad en konventionell CCTV-kamera är kapabel till. Tekniken bakom är dock riktigt innovativ.
Vad är AI-kameror?
Låt oss först klargöra en sak: en AI-kamera är inte en ny enhet som du kan använda för att ta visuella bilder eller göra videor. Istället är en AI-kamera väldigt lik en konventionell kamera, förutom att den är ansluten till en visuell bearbetningsbox som utnyttjar teknologier som t.ex. datorsyn att "lära" av visuella data.
Använder sig av maskininlärningsalgoritmer, AI-kameror kan bearbeta information från visuella bilder. Till exempel använder AI-kameror sensorer för att analysera bilder och identifiera de bästa inställningarna för att ta en bild. Det är dock bara en av många användningsområden.
Objektdetektering används redan i stor utsträckning i många vertikaler. Till exempel kan AI-kameror användas för ansiktsigenkänning, fordonsdetektering eller för att detektera andra semantiska objekt. I vissa branscher är företag beroende av AI-kameror för att upprätthålla säkerhetsprotokoll, med kameror som kan upptäcka om anställda bär skyddsutrustning eller inte.
AI-kameror kan användas för många ändamål på arbetsplatsen, inklusive att övervaka anställdas beteende och upptäcka potentiella säkerhetshot innan de blir ett problem. Till exempel kan AI-kameror upptäcka när en anställd arbetar för nära farligt material eller att varningsskyltar har ignorerats.
Hur AI-kameraobjektdetektering fungerar
Objektdetektering använder en algoritm som bearbetar bilddata som fångas av kameran och jämför den med kända objekt i en databas. Algoritmen identifierar sedan alla objekt som liknar de som finns i dess databas och returnerar resultat därefter.
Till exempel, om en AI-kamera är inställd för att upptäcka ansikten, kan den jämföra bilderna den tar med ansikten lagrade i dess databas och upptäcka alla ansiktsdrag som matchar dem. Denna process gör att kameran kan känna igen människor eller andra föremål även när de är delvis skymd eller oigenkännlig av människor.
AI-kameror använder objektdetekteringsalgoritmer för att upptäcka farliga situationer i realtid. Detta gör att de kan varna människor omedelbart när något utöver det vanliga händer. Med AI-kameror kan farliga föremål upptäckas innan en olycka inträffar, vilket räddar liv och förhindrar kostsamma misstag.
Några exempel är att upptäcka personer som inte bär skyddsutrustning på en byggarbetsplats eller att varna arbetare för fallande föremål innan de slår någon i huvudet.
Dessutom kan dessa kameror också användas för ansiktsigenkänning – vilket gör att arbetsgivare kan spåra närvaro och övervaka anställdas beteende på arbetsplatsen mer effektivt än någonsin tidigare.
Tränar AI-kameror för att upptäcka specifika objekt
En sak att notera här är att AI-drivna verktyg bara är lika effektiva som de datauppsättningar som de är tränade på. Så, till exempel, om en AI-kamera måste tränas för att upptäcka ett specifikt objekt, till exempel ett fordon, måste den matas med hundratusentals bilder av bilar.
Det första steget är alltså att träna en AI-kamera för att samla in bilder av föremålet du vill att den ska upptäcka. Du behöver tillräckligt med bilder så att kameran har tillräckligt med datapunkter för att exakt känna igen objektet när det dyker upp i den verkliga världen. Ju mer varierad din datauppsättning är, desto bättre; överväg att ta med olika perspektiv, ljusförhållanden, färger och bilder från olika vinklar.
Om du vill att ditt AI-kamerasystem ska upptäcka specifika objekt kan du träna din algoritm med öppen källkodsbibliotek som t.ex. TensorFlow Lite eller PyTorch. Denna process innebär att du skriver kod som gör att din algoritm kan ta in bilder eller videor och mata ut etiketter som motsvarar vad som finns i dem.
Fördelarna med att använda AI-kameror för objektdetektering
Det finns flera anledningar till att AI-kameror, såsom D-Links AI-kamerautbud, blir allt populärare i många branscher. De erbjuder ett antal fördelar som lätt motiverar den något högre kostnaden.
Snabbare detektionstider
Objektdetekteringskameror är utformade för att upptäcka objekt snabbt och exakt. Tyvärr kan traditionella kamerasystem ofta vara långsamma och opålitliga när det kommer till att upptäcka objekt, vanligtvis förlitar sig på mänsklig observation för att kunna lokalisera objekt.
AI-detekteringskameror fortsätter att förbättras över tiden, vilket kraftigt minskar detekteringstiderna totalt sett. För miljöer med högt tempo, som en byggarbetsplats eller en allmän väg, kan detta göra en avgörande skillnad.
Ökad noggrannhet
Objektdetekteringskameror erbjuder också ökad noggrannhet jämfört med traditionella kamerasystem. Detta är delvis tack vare deras förmåga att känna igen objekt från flera vinklar och avstånd och skilja mellan olika typer av objekt även om de verkar lika i storlek eller form. Detta gör dem idealiska för användning i säkerhetsövervakning eller lagerhanteringsapplikationer, där noggrannhet är avgörande. Ännu viktigare, när de förbättras, fortsätter deras noggrannhet att förbättras. Med tiden blir de mer exakta än sina mänskliga motsvarigheter.
Kostnadsbesparingar
Slutligen erbjuder kameror för objektdetektering kostnadsbesparingar jämfört med traditionella kameror på grund av deras ökade noggrannhet och snabbare upptäcktstider. Genom att investera i ett AI-drivet system i förväg kan du spara pengar på lång sikt genom att undvika kostsamma misstag eller missade möjligheter orsakade av felaktiga eller långsamma resultat från traditionella system. Dessutom kräver dessa system minimalt underhåll eftersom de inte behöver regelbunden kalibrering som andra kamerasystem gör.
Mycket skalbar
Den främsta fördelen med att använda AI-kameror är att de är mycket skalbara och enkelt kan täcka större ytor utan att belasta resurserna. Till skillnad från manuella identifieringsmetoder, som kräver att flera mänskliga operatörer tolkar vad de ser i en bild, ger AI-kameror mer tillförlitliga resultat som är mycket mindre benägna för fel på grund av trötthet eller felaktig identifiering.
AI fortsätter att tänja på gränserna för vad som är möjligt
Artificiell intelligens fortsätter att omdefiniera vad som är möjligt med hjälp av konventionell teknik. Som ett resultat kan objektdetektering spela en avgörande roll i många situationer och kan till och med hjälpa till att rädda liv.
Objektdetektering är dock bara ett sätt som företag använder artificiell intelligens. Det finns många andra, från chatbots till att skriva innehåll till att till och med skapa konst!