Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie is een technologie die kunstmatige intelligentie gebruikt om video-inhoud automatisch in realtime te onderzoeken en te begrijpen. Hiermee kunnen computers objecten, gebeurtenissen en patronen in videostromen identificeren, wat waardevolle inzichten oplevert en snelle besluitvorming mogelijk maakt. Deze technologie wordt veel gebruikt in verschillende sectoren, waaronder beveiliging en bewaking, detailhandel, transport en productie.
Hoe werkt realtime videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie?
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie combineert twee soorten kunstmatige intelligentie: machinaal leren en diep leren. Het doel van machinaal leren, een tak van kunstmatige intelligentie, is het creëren van algoritmen die gegevens kunnen analyseren, interpreteren en voorspellingen kunnen genereren. Aan de andere kant is deep learning een onderdeel van machine learning dat gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken om complexe problemen te modelleren en op te lossen.
In de context van videoanalyse worden deze kunstmatige intelligentietechnologieën gebruikt om video-inhoud in realtime te analyseren. Objectdetectie, -tracering en -herkenning zijn belangrijke onderdelen van real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie. Objectdetectie bestaat uit het identificeren en lokaliseren van objecten binnen een videoframe, terwijl objecttracering bestaat uit het volgen van de beweging van deze objecten over meerdere frames. Objectherkenning, aan de andere kant, omvat het identificeren van het type of de klasse van objecten, zoals mensen, voertuigen of dieren.
Voordelen van real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie
Verbeterde beveiliging en veiligheid
Videoanalyse op basis van kunstmatige intelligentie kan beveiligingspersoneel in realtime detecteren en waarschuwen voor potentiële bedreigingen, zoals indringers of verdacht gedrag. Dit kan inbreuken op de beveiliging helpen voorkomen en de veiligheid van mensen en eigendommen waarborgen.
Operationele efficiëntie optimaliseren
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om processen in verschillende industrieën, zoals productie, transport en detailhandel, te bewaken en te optimaliseren. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de beweging van goederen, voertuigen of mensen te volgen en te analyseren, waardoor middelen beter kunnen worden toegewezen en stilstand kan worden verminderd.
Veiligheid en gezondheid van werknemers garanderen
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om de veiligheid van werknemers te bewaken, zoals detecteren of werknemers beschermende kleding dragen of veiligheidsprotocollen volgen. Het kan ook worden gebruikt om de gezondheid van werknemers te controleren, zoals detecteren of werknemers tekenen van vermoeidheid of stress vertonen.
Onderzoek en analyse van incidenten
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om de context van incidenten, zoals ongevallen of beveiligingsinbreuken, snel te analyseren en te begrijpen. Dit kan onderzoekers helpen de oorzaak van het incident te achterhalen en strategieën te ontwikkelen om soortgelijke incidenten in de toekomst te voorkomen.
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie aan de rand
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden berekend aan de rand, dat is de locatie waar de gegevens worden verzameld, zoals sensoren en ingebedde systemen. Deze aanpak biedt verschillende voordelen, zoals een kortere latentie, meer privacy en veiligheid, bandbreedte-efficiëntie, offline werking, real-time besluitvorming en verbeterde schaalbaarheid.
Industrieel gebruik van real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie
Talloze takken van industrie kunnen profiteren van real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie, waaronder:
Beveiliging en bewaking
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt voor het bewaken en analyseren van videobeelden van beveiligingscamera’s, waarbij beveiligingspersoneel in realtime wordt gedetecteerd en gewaarschuwd voor potentiële bedreigingen.
Detailhandel
Real-time video-analyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om het gedrag van klanten te monitoren, zoals het volgen van voetgangers, het identificeren van populaire producten en het analyseren van demografische gegevens van klanten. Dit kan retailers helpen bij het optimaliseren van winkelindelingen, het verbeteren van de klantervaring en het verhogen van de verkoop.
Vervoer
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om de verkeersstroom te bewaken en te optimaliseren, ongevallen of gevaren op de weg te detecteren en bewegingspatronen van voertuigen te analyseren. Dit kan helpen om de verkeersveiligheid te verbeteren, files te verminderen en de transportinfrastructuur te optimaliseren.
Productie en logistiek
Real-time videoanalyse met behulp van kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om productieprocessen te bewaken en te optimaliseren, voorraden op te sporen en de efficiëntie van de toeleveringsketen te analyseren. Dit kan fabrikanten helpen om kosten te besparen, de productkwaliteit te verbeteren en logistieke activiteiten te optimaliseren.
