Kann künstliche Intelligenz bei der Identifizierung von Hausnummern helfen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Weiterentwicklung, die Computer und Maschinen nutzt, um menschenähnliches Wissen und Fähigkeiten zur Problemlösung zu reproduzieren. Heutzutage nutzen Menschen künstliche Intelligenz, um Hausnummern zu identifizieren. Künstliche Intelligenz kann Aufgaben allein oder in Kombination mit anderen Technologien wie Sensoren, Geolokalisierung und Robotik ohne menschliches Zutun erledigen.

Die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Identifizierung von Hausnummern

In der Informatik integriert künstliche Intelligenz maschinelles Lernen und tiefes Lernen. Diese Disziplinen umfassen Variationen der künstlichen Intelligenz, die auf der Entscheidungsform des menschlichen Gehirns basieren, um aus offenen Daten zu „lernen“ und im Laufe der Zeit dynamisch genauere Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen.

Die Anwendung künstlicher Intelligenz entwickelt sich ständig weiter. Da jedoch der Einsatz von KI-Tools im Handel zunimmt, werden Diskussionen über KI-Ethik und zuverlässige KI immer wichtiger. Eine der interessantesten Aufgaben beim Deep Learning ist die Identifizierung von Objekten in charakteristischen Szenen. Die Fähigkeit, visuelle Informationen mithilfe maschineller Erkennungsfunktionen rechnerisch zu rekapitulieren, hat bemerkenswerte praktische Auswirkungen, wie sich in einer Vielzahl von Operationen zeigt.

Ein ähnliches Beispiel ist die Verwendung künstlicher Intelligenz zur Erkennung von Hausnummern:

Der Google Street View-Hausnummerndatensatz enthält über 7,6 Millionen beschriftete Ganzzahlen, die aus Straßenstandortausdrücken extrahiert wurden, was ihn zu einem der neuesten Bilderkennungsdatensätze macht. Einschließlich Forschung zum erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz zur Identifizierung von Hausnummern in Google Street View. Die Fähigkeit der Daten, Geolokalisierungsinformationen mit tatsächlichen Adressen zu verknüpfen, ist an Orten wichtig, an denen Haus- oder Gebäudenummern nicht in einem leicht erkennbaren Muster steigen oder fallen.

Es wird davon ausgegangen, dass Menschen diese Aufgabe übernehmen können, da Menschen Gebäudefiguren auf Bildern mit einer Genauigkeit von zugegebenermaßen 98 % unterscheiden können. Das Auffinden zig Millionen Bauvorschriften in Hunderten von Street View-Daten erfordert jedoch einen großen Zeitaufwand. Google-Analysten automatisieren den Controller mithilfe künstlicher Intelligenz und eines Netzwerks, das eine Designbestätigung und autonome Experimente auf miteinander verbundenen Prozessoren ermöglicht.

Die Analysten trainierten das Framework sechs Tage lang mithilfe des frei verfügbaren Informationssatzes „Street View House Numbers“, der 200.000 Gebäudenummern enthält. Als das 11-schichtige neuronale Netzwerk diese Bilder durchlief, lernte es den wichtigen Aufbau, die Zahlen als Ganzes zu betrachten, anstatt sie einzeln zu analysieren.

Bei der Vorbereitung des neuronalen Netzwerks auf der Grundlage von 95 % der Straßenansichtsdaten konnte das Framework über 100 Millionen reale Adressnummern mit einer mit Menschen vergleichbaren Genauigkeit (98 %) genau identifizieren. Das Ergebnis war ein beispielloser Erfolg.

Um dies zu ermöglichen, modifizierte das Forschungsteam das neuronale Netzwerk so, dass es erwartete, dass Gebäudenummern nicht mehr als fünfstellig sind, was bei den meisten Gebäuden der Fall ist. Das System erkennt Zahlen in Bildern, die so bearbeitet wurden, dass die Zahlen ein Drittel oder mehr der Bildbreite einnehmen.

Der effektivste Teil der Umfrage ist die Geschwindigkeit. Dies ist der Bereich, in dem die Menschen am schwächsten sind. Während das Programm nicht zum Sammeln anderer unstrukturierter Informationen aus Street View-Bildern geeignet zu sein scheint, stellen Telefonnummern auf Schildern oder Ausweisnummern auf Taxis ein Problem dar. Diese Zahlenfolgen können mehr als fünf Ziffern umfassen, sodass die neuronale Anordnung den Anwendungsbereich überschreitet Was erreicht werden kann, liegt jenseits der Außenwelt.

Es ist leicht zu erkennen, wie diese Art von unstrukturierten Informationen am Ende zu einem besorgniserregenden Problem werden kann. Es scheint Unternehmen wie Google oder praktisch jedem zu ermöglichen, tiefere Beziehungen und Follower aufzubauen als je zuvor in letzter Zeit. Der Zeitpunkt der Vorbereitung oder Platzierung von Straßenüberwachungskameras für bestimmte Szenen bleibt jedoch willkürlich und die Personen oder Fahrzeuge, die sie erfassen, bleiben ziemlich willkürlich. Menschen finden es einfach, künstliche Intelligenz zur Identifizierung von Hausnummern zu nutzen.

Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat viele einzigartige Anwendungen, darunter:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Diese Innovation wird in einer Vielzahl von Anwendungen wie maschineller Interpretation, Spam-Filterung und Was-wäre-wenn-Analyse eingesetzt. Es ist eine der beliebtesten Anwendungen künstlicher Intelligenz auf dem heutigen Markt.
• Computer Vision: Computer Vision ermöglicht es Computern, visuelle Inhalte zu erkennen und zu interpretieren. Diese Innovation kann in einer Vielzahl von Anwendungen wie selbstfahrenden Autos, Gesichtserkennung und Problemerkennung eingesetzt werden.
• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Computern, aus Informationen zu lernen und ihre Leistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Diese Innovation wird in verschiedenen Anwendungen wie prädiktiven Analysen, Lösegelderortung und Angebotssystemen eingesetzt.
• Robotik: Robotik ist die Abteilung für künstliche Intelligenz, die für die Planung, Entwicklung und den Betrieb von Robotern verantwortlich ist. Roboter werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, beispielsweise in der Fertigung, im Gesundheitswesen und in der Weltraumforschung.

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