Wie KI-Kameras Objekte erkennen und Gesichter erkennen

Übersetzer |. Chen Jun

Rezensent |. Künstliche Intelligenz (KI) gibt es schon seit Jahrzehnten, aber erst seit kurzem wird diese Technologie in großem Umfang in Anwendungen wie der Unterstützung in Szenarien wie verwendet Identifizierung potenzieller Kunden und Identifizierung gefährlicher Objekte in der Umgebung. Insbesondere im Bereich der durch künstliche Intelligenz gesteuerten Objekterkennung verbessert es die Fähigkeiten herkömmlicher CCTV-Überwachungskameras (Closed Circuit Television) grundlegend.

Mit Hilfe von Objekterkennungssoftware können KI-Kameras derzeit bereits Gesichter und verschiedene Objekte erkennen, die vor ihnen auftauchen. Dies hat eine äußerst praktische und innovative Bedeutung für reale Sicherheitsnutzungsszenarien.

Was ist eine KI-Kamera?

Lassen Sie uns zunächst ein Konzept klären: Die KI-Kamera ist kein neues Gerät, mit dem visuelle Bilder aufgenommen oder Videos erstellt werden können, sondern ist einer herkömmlichen Kamera sehr ähnlich. Ein visuelles Verarbeitungsgerät, das Technologien wie Computer Vision nutzen kann, um praktische Informationen aus visuellen Daten zu „lernen“.

Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen kann die KI-Kamera verschiedene Informationen in visuellen Bildern reibungslos verarbeiten. Eine typische Anwendung besteht beispielsweise darin, dass KI-Kameras mithilfe von Sensoren Bilder analysieren und die besten Einstellungen für die Bildaufnahme ermitteln können.

In den letzten Jahren wurde die Objekterkennung in vielen vertikalen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. In einigen Branchen verlassen sich beispielsweise einige Unternehmen auf KI-Kameras zur Gesichtserkennung, Fahrzeugerkennung und anderen semantischen Objekterkennung.

In einigen besonderen Szenen (z. B. auf Baustellen) können KI-Kameras auch Sicherheitsprotokolle durchlaufen, um sofort zu erkennen, ob Bauarbeiter grundlegende Schutzausrüstung getragen haben oder ob in großer Höhe befindliche Gegenstände auf den Kopf von Personen fallen.

Darüber hinaus können KI-Kameras durch die Überwachung des Mitarbeiterverhaltens auch feststellen, ob sich Mitarbeiter während der Arbeit zu nahe an gefährlichen Materialien aufhalten und ob sie Warnungen vor Sicherheitsbedrohungen ignorieren. Auf der Grundlage dieser Echtzeit-Gefahrenerkennung können KI-Kameras auch Ton, Licht, Elektrizität und andere Methoden nutzen, um das Personal vor Ort an aktuelle ungewöhnliche Situationen zu erinnern oder den Hintergrund zu benachrichtigen, um Leben zu retten, bevor es zu einem Unfall kommt, und um kostspielige Fehler zu vermeiden Korrekturkosten.

Wie die KI-Kamera Objekte erkennt

Bei der Objekterkennung werden die von der Kamera erfassten Bilddaten durch einen bestimmten Algorithmus verarbeitet und mit bekannten Objekten in der Datenbank verglichen. Der Algorithmus identifiziert dann Objekte, die bereits in der Datenbank vorhandenen Objekten ähneln, und gibt die Ergebnisse zurück. Beispielsweise können KI-Kameras, die zur Gesichtserkennung entwickelt wurden, Personen oder andere Objekte proaktiv identifizieren, selbst wenn einige ihrer Merkmale blockiert oder nicht erkennbar sind. Die KI-Kamera vergleicht das aufgenommene Bild mit einer großen Menge an Gesichtsinformationen, die in einer Back-End-Datenbank gespeichert sind, um möglicherweise übereinstimmende Gesichtsmerkmale abzurufen.

Gleichzeitig können diese Kameras Arbeitgebern mit ausdrücklicher Zustimmung auch ermöglichen, die Anwesenheit der Mitarbeiter effektiver zu verfolgen und das Verhalten der Mitarbeiter am Arbeitsplatz durch Gesichtserkennungstechnologie zu überwachen.

KI-Kameras trainieren, um bestimmte Objekte zu erkennen

Ähnlich wie andere KI-gestützte Tools müssen KI-Kameras anhand großer Datensätze trainiert werden, beispielsweise nach Erhalt von Beurteilungen aus Hunderttausenden von Autobildern, um bestimmte Fahrzeuge zu erkennen effektiver und genauer.

Es ist ersichtlich, dass wir zunächst die KI-Kamera trainieren müssen, um Bilder verschiedener zu erkennender Objekte zu sammeln. In diesem Stadium sollten wir „Han Xin weist auf Truppen hin, je mehr desto besser“ erreichen, d. Nur wenn die Kameras mit reichhaltigeren Bildern versorgt werden, können sie ihr Urteilsvermögen immer wieder trainieren. Durch die kontinuierliche Ansammlung korrekter Merkmale und die Eliminierung irrelevanter Störfaktoren können sie in der realen Welt eine genaue Erkennung durchführen.

Technisch gesehen können Sie Open-Source-Bibliotheken wie TensorFlow Lite oder PyTorch verwenden, um den von Ihnen entwickelten Algorithmus für das KI-Kamerasystem zu trainieren, um bestimmte Objekte zu erkennen. Der gesamte Prozess umfasst das Schreiben von Code, das Aufrufen von Algorithmen zum Empfangen von Bildern oder Videos und das Ausgeben von Tags, die dem Inhalt entsprechen.

Vorteile der Verwendung von KI-Kameras zur Objekterkennung

Obwohl die Hinzufügung von KI-Kameras für Unternehmen im Vergleich zu den damit verbundenen Vorteilen gewisse Kosten mit sich bringt, sind viele Branchen immer noch bereit, dies zu akzeptieren und zu ermöglichen. Im Folgenden werde ich die KI-Kameras der D-Link-Serie als Beispiel nehmen, um mit Ihnen deren vier Hauptvorteile in realen Nutzungsszenarien zu besprechen.

1. Schnellere Erkennungszeit

Herkömmliche Kamerasysteme neigen dazu, Objekte langsam und unzuverlässig zu erkennen und verlassen sich normalerweise auf die Beobachtung des menschlichen Auges, um Objekte genau zu lokalisieren. KI-Kameras werden entwickelt und hergestellt, um Objekte schnell und genau zu erkennen. Mit den schnellen Aktualisierungen und Iterationen der heutigen KI-Technologie haben KI-Kameras die Erkennungszeit erheblich verkürzt. Diese entscheidende Verbesserung ist besonders wichtig in schnelllebigen Umgebungen wie Baustellen oder öffentlichen Straßen.

2. Höhere Genauigkeit

Im Vergleich zu herkömmlichen Kamerasystemen haben Objekterkennungskameras auch die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessert. Dies ist zum Teil ihrer Fähigkeit zu verdanken, Objekte aus verschiedenen Winkeln und Entfernungen zu identifizieren. Selbst wenn Objekte in Größe oder Form ähnlich erscheinen, kann die Kamera den Unterschied zwischen ihnen erkennen. Durch diese Eigenschaften eignen sie sich besser für anspruchsvolle Anwendungsszenarien wie Sicherheitsüberwachung und Bestandsverwaltung und können auch die Eigenschaften künstlicher Intelligenz widerspiegeln.

3. Kostensparender

Im Vergleich zu herkömmlichen Kameras weisen Objekterkennungskameras eine höhere Genauigkeit und eine schnellere Erkennungseffizienz auf, was wiederum die Zeit- und Kostenersparnis widerspiegelt. Durch Vorabinvestitionen in den Aufbau KI-fähiger Systeme können Unternehmen kostspielige Fehler und verpasste Chancen vermeiden, die durch ungenaue oder langsame Ergebnisse herkömmlicher Systeme verursacht werden. Darüber hinaus erfordern diese Systeme in der Regel weniger manuelle Wartung und erfordern nicht einmal eine regelmäßige manuelle Kalibrierung. Daher können KI-Kameras auf lange Sicht tatsächlich die Kapitalinvestitionen von Unternehmen einsparen.

4. Höhere Skalierbarkeit

Aufgrund der einfachen Bereitstellung und Implementierung können KI-Kameras die Überwachungsfunktionen schnell erweitern und erweitern, ohne die Ressourcenbelastung zu erhöhen. Darüber hinaus erforderten frühere manuelle Identifizierungsmethoden, dass mehrere Bediener ständig auf den Bildschirm starrten, um zu analysieren und zu interpretieren, was sie auf dem Bild sahen. Die KI-Kamera liefert zuverlässigere Ergebnisse und vermeidet Erkennungsfehler, die bei mühsamer manueller Arbeit auftreten können.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen der Objekterkennung eine Schlüsselrolle spielt, indem sie die traditionelle Erkennungs- und Überwachungstechnologie neu definiert und sogar Leben retten kann. Die tatsächlichen Anwendungsszenarien der KI-Technologie gehen natürlich weit darüber hinaus. Von Kunden-Chatbots über die Bearbeitung von Inhalten bis hin zur beliebten KI-Malerei: Künstliche Intelligenz ist nach wie vor eng mit unserem Leben verbunden.

Übersetzer-Einführung

Julian Chen, 51CTO-Community-Redakteur, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Umsetzung von IT-Projekten. Er ist gut im Management und der Kontrolle interner und externer Ressourcen und Risiken und konzentriert sich auf die Verbreitung von Netzwerk- und Informationssicherheitswissen und Erfahrung.

Originaltitel: ​​Wie KI-Kameras Objekte erkennen und Gesichter erkennen​​, Autor: KARIM AHMAD

​

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie KI-Kameras Objekte erkennen und Gesichter erkennen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!