Realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą

Realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą – tai technologija, kuri naudoja dirbtinį intelektą, kad automatiškai išnagrinėtų ir suprastų vaizdo įrašų turinį realiuoju laiku. Ji leidžia kompiuteriams vaizdo įrašų srautuose nustatyti objektus, įvykius ir dėsningumus, taip pateikiant vertingų įžvalgų ir sudarant sąlygas greitai priimti sprendimus. Ši technologija plačiai naudojama įvairiose pramonės šakose, įskaitant apsaugos ir stebėjimo, mažmeninės prekybos, transporto ir gamybos sektorius.

Kaip veikia realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą?

Realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą sujungia dviejų tipų dirbtinį intelektą: mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi. Mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto šakos, tikslas – sukurti algoritmus, kurie gali analizuoti, interpretuoti ir generuoti prognozes iš duomenų. Kita vertus, gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi poskyris, kuriame sudėtingoms problemoms modeliuoti ir spręsti naudojami dirbtinių neuronų tinklai.

Vaizdo analizės kontekste šios dirbtinio intelekto technologijos naudojamos vaizdo įrašų turiniui analizuoti realiuoju laiku. Objektų aptikimas, sekimas ir atpažinimas yra pagrindiniai realiuoju laiku atliekamos vaizdo įrašų analizės naudojant dirbtinį intelektą komponentai. Objekto aptikimas apima objektų nustatymą ir buvimo vietos nustatymą vaizdo įraše, o objekto sekimas – šių objektų judėjimo stebėjimą keliuose kadruose. Kita vertus, objektų atpažinimas apima objektų, pavyzdžiui, žmonių, transporto priemonių ar gyvūnų, tipo ar klasės nustatymą.

Dirbtinio intelekto realiuoju laiku atliekamos vaizdo įrašų analizės privalumai

Didesnis saugumas ir sauga

Dirbtiniu intelektu paremta vaizdo analizė gali realiuoju laiku aptikti ir įspėti apsaugos darbuotojus apie galimas grėsmes, pavyzdžiui, įsibrovėlius ar įtartiną elgesį. Tai gali padėti užkirsti kelią saugumo pažeidimams ir užtikrinti žmonių bei turto saugumą.

Veiklos efektyvumo optimizavimas

Realiuoju laiku atliekama vaizdo įrašų analizė, naudojant dirbtinį intelektą, gali būti naudojama procesams stebėti ir optimizuoti įvairiose pramonės šakose, pavyzdžiui, gamyboje, transporte ir mažmeninėje prekyboje. Pavyzdžiui, ji gali būti naudojama prekių, transporto priemonių ar žmonių judėjimui stebėti ir analizuoti, todėl galima geriau paskirstyti išteklius ir sumažinti prastovas.

Darbuotojų saugos ir sveikatos užtikrinimas

Realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti naudojama darbuotojų saugai stebėti, pavyzdžiui, nustatant, ar darbuotojai dėvi apsaugines priemones arba laikosi saugos protokolų. Ji taip pat gali būti naudojama darbuotojų sveikatai stebėti, pavyzdžiui, nustatyti, ar darbuotojai rodo nuovargio ar streso požymius.

Incidentų tyrimas ir analizė

Realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti naudojama siekiant greitai išanalizuoti ir suprasti incidentų, pavyzdžiui, nelaimingų atsitikimų ar saugumo pažeidimų, kontekstą. Tai gali padėti tyrėjams nustatyti incidento priežastį ir parengti strategijas, kaip užkirsti kelią panašiems incidentams ateityje.

Realaus laiko vaizdo įrašų analizė naudojant dirbtinį intelektą krašte

Realaus laiko vaizdo analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti apskaičiuojama krašte, t. y. vietoje, kurioje renkami duomenys, pavyzdžiui, jutikliai ir įterptosios sistemos. Šis metodas turi keletą privalumų, įskaitant mažesnį uždelsimą, didesnį privatumą ir saugumą, dažnių juostos pločio efektyvumą, veikimą neprisijungus prie interneto, sprendimų priėmimą realiuoju laiku ir didesnį mastelio keitimą.

Pramoninis realaus laiko vaizdo analizės panaudojimas naudojant dirbtinį intelektą

Daugybė pramonės šakų gali gauti naudos iš realaus laiko vaizdo analizės naudojant dirbtinį intelektą, pvz:

Saugumas ir stebėjimas

Realaus laiko vaizdo analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti naudojama stebėti ir analizuoti apsaugos kamerų vaizdo įrašus, aptikti ir įspėti apsaugos darbuotojus apie galimas grėsmes realiuoju laiku.

Mažmeninė prekyba

Realaus laiko vaizdo analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti naudojama klientų elgsenai stebėti, pavyzdžiui, pėsčiųjų srautui stebėti, populiariems produktams nustatyti ir klientų demografiniams duomenims analizuoti. Tai gali padėti mažmenininkams optimizuoti parduotuvių išdėstymą, pagerinti klientų patirtį ir padidinti pardavimus.

Transportas

Realaus laiko vaizdo analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti naudojama eismo srautams stebėti ir optimizuoti, avarijoms ar pavojams keliuose nustatyti ir transporto priemonių judėjimo modeliams analizuoti. Tai gali padėti pagerinti kelių saugumą, sumažinti spūstis ir optimizuoti transporto infrastruktūrą.

Gamyba ir logistika

Realaus laiko vaizdo analizė naudojant dirbtinį intelektą gali būti naudojama gamybos procesams stebėti ir optimizuoti, atsargoms sekti ir tiekimo grandinės efektyvumui analizuoti. Tai gali padėti gamintojams sumažinti sąnaudas, pagerinti produktų kokybę ir optimizuoti logistikos operacijas.