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Hanwha Techwin AI aprendizado profundo

Uri Guterman, diretor de produto e marketing de Hanwha Techwin Europa, explica por qué la inteligencia artificial con aprendizaje profundo ya no es una tecnología emergente que solo se usa en videovigilancia.

A menos que você tenha participado recentemente vigilância de vídeo Envolvendo inteligência artificial (O) Com aprendizado profundo (aprendizado profundo), você pode ter a impressão de que a tecnologia é muito cara para implantar em outras aplicações não-high-end.

Com a introdução de uma nova geração de câmeras acessíveis que já integram a IA com aprendizado profundo as coisas mudaram muito. No entanto, o jargão associado à tecnologia, como redes neurais artificiais e aprendizado de máquina, poderia dar a impressão de que as possibilidades da tecnologia vão muito além do que a maioria dos usuários precisa para alcançar o máximo benefício de suas soluções de vigilância por vídeo.

Hanwha Techwin AI aprendizado profundo

Remoção de alarmes falsos

Isso também está longe do caso, uma vez que a maioria das situações em que as câmeras de IA poderiam ser instaladas serão aquelas em que há uma necessidade básica de resolver o velho problema de falsos alarmes, muito comum na indústria de segurança eletrônica por décadas.

Basta colocar, Análise de vídeo baseada em IA com aprendizado profundo ignora o ruído de vídeo, as folhas das árvores se movendo, nuvens se movendo e animais.

Em suma,, qualquer coisa que normalmente poderia ser a causa de alarmes falsos ao usar sensores ou tecnologia padrão de detecção de movimento para detectar atividade, como eles não foram projetados para esse fim.

Este nível mais alto de desempenho de análise de vídeo baseada em IA com aprendizado profundo significa que os operadores da sala de controle e o pessoal de segurança podem se concentrar em responder a incidentes reais e emergências, e não perder tempo e esforço em falsos alarmes.

Além da extrema precisão, aprendizado profundo também permite que os operadores busquem recursos e atributos específicos, incluindo a faixa etária de uma pessoa e sexo, se você está usando óculos, chapéu ou uma bolsa.

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Fácil de usar e configurar

Com todos os elementos inteligentes já integrados nas câmeras com IA não há nada complicado na instalação, configuração e uso de inteligência artificial com aprendizado profundo. Assim, integradores de sistemas serão capazes de aplicar esta tecnologia em praticamente qualquer projeto de vigilância por vídeo.

A IA está pronta para funcionar assim que a câmera for instalada., embora ofereça a oportunidade de ser personalizado para atender aos requisitos operacionais do usuário final e não é necessário que o usuário final tenha um nível técnico profundo. No entanto, vamos dar uma perspectiva tecnológica.

Vamos começar com aprendizado profundo, que faz parte do aprendizado de máquina e é uma maneira de alcançar a IA treinando uma máquina para realizar tarefas baseadas em muitos exemplos.

Para conseguir isso, aprendizado profundo usa redes neurais artificiais profundas, ou multicamadas, que são essencialmente modelos matemáticos inspirados pelo cérebro humano.

O fato de serem profundos torna-os muito adequados para resolver problemas complexos, como identificar e reconhecer objetos e eventos em fluxos de vídeo crus, com precisão muito alta.

Tendências de segurança de Hanwha 2021

Como exemplo, para estabelecer corretamente o gênero de uma pessoa requer engenheiros de P&D especializados para projetar, ensinar e validar uma rede de aprendizagem profunda que, durante a fase de treinamento, usa um banco de dados de milhões de rostos devidamente selecionados, cada um dos quais é rotulado com seu verdadeiro gênero conhecido.

Depois de vários dias de treinamento por nossos engenheiros, a rede neural está pronta para ir ao ar e é provável que tenha uma precisão aproximada de 98%, que é mais ou menos o mesmo que a capacidade dos humanos de fazer a mesma tarefa.

Técnicas de IA com aprendizado profundo oferecer desempenho muito superior em comparação com análises de vídeo mais tradicionais. Estes últimos geralmente usam detecção de movimento e não são avançados o suficiente para detectar objetos estáticos (como veículos estacionados) ou solucionar problemas de ruído de vídeo, poluição de luz dos faróis ou sombras em movimento, que são a causa de falsos alarmes.

O desempenho de análise é igualmente impressionante em ambientes onde há movimentos rápidos ou muito ocupados, melhorar a busca por evidências periciais e acelerar investigações.

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Por essas e outras razões, talvez seja inevitável que a IA com aprendizado profundo substituir gradualmente a análise de vídeo tradicional na maioria dos aplicativos, e particularmente aqueles que sofrem mais detecções falsas.

IA com aprendizado profundo é particularmente adequado para aplicações que requerem um maior grau de sofisticação do que as análises de vídeo tradicionais.

Por exemplo,, permite que as empresas capturem e apliquem inteligência de negócios para a idade e o gênero das pessoas, para que seja possível analisar a demografia dos clientes de forma individual e, ao fazê-lo, ganhar uma maior compreensão do comportamento do cliente e padrões de compra.

Deve-se notar que a inteligência artificial com aprendizado profundo fez uma contribuição valiosa ao longo do último ano, como tem sido no coração dos aplicativos de detecção de máscaras, medição de distância e monitoramento de ocupação.

Além de ajudar a combater a atividade criminosa, há inúmeras maneiras em que a análise de vídeo de IA com aprendizado profundo integrado em câmeras pode ajudar as empresas a melhorar a produtividade e operar com segurança em um mundo afetado por pandemias.

Com a recente disponibilidade de câmeras baratas equipadas com esta tecnologia, usuários agora podem esperar um alto retorno sobre o investimento, independentemente de como eles aproveitam a tecnologia.

Uri Guterman, Diretor de Produto e Marketing da Hanwha Techwin EuropeUri Guterman

Diretor de Produto e Marketing da Hanwha Techwin Europa

 

 

 

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Por • 21 Jun, 2021
• Seção: Controle de sistemas, Arquibancadas