Yapay Zeka teknolojisi: Üst düzey kameralı güvenlik uygulamalarından daha fazlası için
Yakın zamanda Derin Öğrenme Yapay Zeka (AI) teknolojisine sahip kameralı güvenlik projelerine dahil olmadıysanız, bu teknolojinin üst düzey uygulamalar dışında herhangi bir yerde kullanılamayacak kadar pahalı olduğu izlenimine kapılabilirsiniz.
Yeni nesil uygun fiyatlı kameraların yerleşik Derin Öğrenme Yapay Zeka (AI) teknolojisi ile piyasaya sürülmesiyle birlikte, bu durum artık değişiyor. Bununla birlikte, teknolojiyle ilişkili jargona (örn. yapay sinir ağları ve makine öğrenimi, vb.) bakıldığında, teknolojinin sunabileceği özelliklerin son kullanıcıların çoğunluğunun kameralı güvenlik çözümlerinden maksimum fayda sağlamak için ihtiyaç duyduğu özelliklerin çok ötesine geçtiği aşikardır.
Yanlış alarmları ortadan kaldırın
Yanlış alarmlar tarihe karışıyor; çünkü elektronik güvenlik endüstrisini eskiden beri rahatsız eden yanlış alarm sorununu çözmeye yönelik temel bir ihtiyaç söz konusu olduğunda artık AI kameralar kullanılabilecek.
Basit bir ifadeyle Derin öğrenme AI video analizi, video gürültüsü, sallanan ağaçlar, hareketli bulutlar ve hayvanlar gibi etkinlikleri tespit etmek üzere tasarlanmamış olan standart hareket algılama teknolojisi veya sensörler kullanıldığında yanlış alarmları tetikleyebilecek olan bu tür etkinlikleri görmezden gelir.
Derin Öğrenme AI tabanlı video analizinin bu şekilde daha yüksek düzeyde performans göstermesi sayesinde, kontrol odası operatörleri ve güvenlik personeli gerçek olaylara ve acil durumlara yanıt vermeye odaklanabilir ve yanlış alarmlar nedeniyle boşa zaman ve emek harcamaz. Derin öğrenme, olağanüstü doğruluğa ek olarak, operatörlerin bir kişiyi yaş grubu ve cinsiyeti ve gözlük veya şapka takıp takmadığı ya da çanta taşıyıp taşımadığı gibi belirli özellikleri ve nitelikleri açısından aramasına da olanak sağlar.
Kurulumu ve kullanımı kolay
Gerçekten de, AI kameralarda bulunan yerleşik tüm kullanışlı özellikleriyle birlikte, Derin Öğrenme AI teknolojisinin montajı, kurulumu ve kullanımı hiç de karmaşık değildir. Bu nedenle, sistem entegratörleri bu teknolojiyi neredeyse her türlü kameralı güvenlik projesinin bir parçası olarak iyi bir şekilde değerlendirebilir.
Son kullanıcının işletimsel gereksinimlerini yansıtacak şekilde özelleştirme olanağı söz konusu olsa da, kutudan çıkarıldığında kullanıma hazır olan yapay zeka teknolojisi ile kullanıcıların, ürünün nasıl çalıştığına ilişkin teknik düzeyde bir bilgiye ihtiyacı yoktur. Ancak, aşağıda söz konusu teknolojiye ilişkin genel bir bakış yer almaktadır.
Derin öğrenme ile başlayalım. Bu özellik, makine öğreniminin bir parçası olup bir makineyi çeşitli örneklere dayalı görevleri yerine getirecek şekilde eğiterek yapay zeka haline getirmenin bir yoludur. Bunu yapmak için derin öğrenme, temelde insan beyninden esinlenmiş matematiksel modeller olan çok katmanlı veya derin yapay sinir ağlarını kullanır. Derin öğrenme özellikleri, onları ham videodaki nesneleri ve olayları son derece yüksek doğrulukla tanımlama ve tanıma gibi karmaşık sorunları çözmek için çok uygun hale getirir.
Örnek olarak, bir kişinin cinsiyetini doğru bir şekilde belirleyebilmek için Uzman Hanwha Techwin Ar-Ge mühendislerinin bir derin öğrenme ağı tasarlaması, eğitmesi ve doğrulaması gerekir; söz konusu ağ eğitim aşamasında her biri bilinen gerçek cinsiyetiyle etiketlenmiş olan, uygun şekilde seçilmiş milyonlarca yüze ait veritabanı kullanır. Mühendislerimiz tarafından gerçekleştirilen birkaç günlük eğitimin ardından, sinir ağı çalışmaya hazır hale gelir ve muhtemelen yaklaşık %98’lik bir doğruluğa sahip olur; bu oran, bir insanın aynı görevi yerine getirme kabiliyetiyle hemen hemen aynıdır.
Derin Öğrenme AI teknikleri, daha geleneksel video analiz yöntemlerine kıyasla çok daha üstün bir performans sağlar. Geleneksel video analiz yöntemleri genellikle hareket algılamaya dayanır ve bu nedenle, yanlış alarmlara neden olan park halindeki araçlar gibi statik nesneleri tespit etmek, farlardan veya hareketli gölgelerden kaynaklanan ışık kirliliği gibi video gürültüsüyle başa çıkmak için yeterince gelişmiş değildir.
Oysa bu teknolojinin analiz performansı, hareketliliğin fazla veya çok yoğun olduğu ortamlarda dahi etkileyicidir; bu da delil elde etmeye yönelik adli araştırmayı kolaylaştırır ve soruşturmaları hızlandırır.
Bunlar ve daha bir çok nedenden dolayı Derin Öğrenme AI’nın çoğu uygulama ve özellikle de yanlış algılamadan en çok etkilenen uygulamalar için, kademeli olarak geleneksel video analizinin yerini alması kaçınılmaz olacaktır.
Derin Öğrenme AI özellikle, geleneksel video analizinin sağladığından daha yüksek düzeyde gelişmiş özellikler gerektiren uygulamalar için uygundur. Örneğin, Mağaza ve dükkan sahiplerinin yaş ve cinsiyet gibi ticari bilgileri toplayıp analiz etmelerine olanak sağlayarak müşteri demografisini ayrıntılı bir şekilde analiz etmelerine ve böylece müşteri davranışını ve satın alma modellerini daha iyi anlamalarına olanak sağlar.
Yüz maskesi algılama, mesafe ölçme ve doluluk izleme uygulamalarının temelinde bulunması dolayısıyla Derin Öğrenme AI teknolojisinin, geçtiğimiz yıl boyunca çok önemli katkılar sağladığını belirtmek yerinde olacaktır.
Özet
Suç faaliyetleriyle mücadeleye yardımcı olmanın yanı sıra, kenar tabanlı Derin Öğrenme AI video analizinin, işletmelerin verimliliği artırması ve pandemiden etkilenen bir dünyada güvenli bir şekilde çalışması için yardımcı olabileceği sayısız yol bulunmaktadır. Söz konusu teknolojiyle donatılmış daha düşük maliyetli kameraların yakın zamanda piyasaya sürülmesiyle, kullanıcılar artık teknolojiden nasıl yararlandıklarına bakılmaksızın yüksek bir yatırım getirisi bekleyebilirler.
AI tabanlı Video Analizine uygun PNV-A9081R kamerayı eds.com.tr sitesinden inceleyebilirsiniz.
PNV-A9081R | Doluluk Kontrolü Kamerası | Hanwha Techwin | EDS Elektronik
Yanıt yok