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Comment les caméras IA détectent les objets et reconnaissent les visages
Comment les caméras IA détectent les objets et reconnaissent les visages
Traducteur | Chen Jun
Critique | Sun Shujuan
L'intelligence artificielle (IA) existe depuis des décennies, mais ce n'est que récemment que cette technologie a été largement utilisée dans des applications telles que l'assistance dans des scénarios tels que identifier les clients potentiels et identifier les objets dangereux dans l'environnement. En particulier dans le domaine de la détection d'objets pilotée par l'intelligence artificielle, il améliore fondamentalement les capacités des caméras de surveillance traditionnelles de télévision en circuit fermé (CCTV).
Actuellement, grâce à l'aide d'un logiciel de reconnaissance d'objets, les caméras IA peuvent déjà reconnaître les visages et divers objets apparaissant devant elles. Cela revêt une importance extrêmement pratique et innovante pour les scénarios réels d’utilisation de la sécurité.
Qu'est-ce qu'une caméra IA ?
Tout d'abord, clarifions un concept : la caméra IA n'est pas un nouvel appareil qui peut être utilisé pour capturer des images visuelles ou réaliser des vidéos, mais est très similaire à une caméra traditionnelle. Un dispositif de traitement visuel qui peut utiliser des technologies telles que la vision par ordinateur pour « apprendre » des informations pratiques à partir de données visuelles.
Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, la caméra IA peut traiter en douceur diverses informations dans des images visuelles. Par exemple, une utilisation typique est que les caméras IA peuvent utiliser des capteurs pour analyser les images et déterminer les meilleurs paramètres pour capturer l’image.
Ces dernières années, la détection d'objets a été largement utilisée dans de nombreux domaines verticaux. Par exemple, dans certains secteurs, certaines entreprises s’appuieront sur des caméras IA pour la reconnaissance faciale, la détection de véhicules et d’autres détections d’objets sémantiques.
Dans certaines scènes spéciales (telles que les chantiers de construction), les caméras IA peuvent également passer les protocoles de sécurité pour détecter rapidement si les ouvriers du bâtiment ont porté un équipement de protection de sécurité de base ou si des objets à haute altitude tombent sur la tête des personnes.
De plus, en surveillant le comportement des employés, les caméras IA peuvent également déterminer si les employés sont trop proches de matières dangereuses pendant qu'ils travaillent et s'ils ignorent les avertissements de menace pour la sécurité. Sur la base de cette détection de danger en temps réel, les caméras IA peuvent également utiliser le son, la lumière, l'électricité et d'autres méthodes pour rappeler au personnel sur site les situations anormales en cours, ou avertir l'arrière-plan pour sauver des vies avant qu'un accident ne se produise et éviter des erreurs coûteuses. coût des corrections.
Comment fonctionne la caméra AI détecte les objets
La détection d'objets implique le traitement des données d'image capturées par la caméra via un certain algorithme et leur comparaison avec des objets connus dans la base de données. L'algorithme identifie ensuite les objets similaires aux objets déjà présents dans la base de données et renvoie les résultats. Par exemple, les caméras IA conçues pour détecter les visages peuvent identifier de manière proactive des personnes ou d’autres objets, même si certaines de leurs fonctionnalités sont bloquées ou méconnaissables. La caméra IA compare l'image qu'elle capture avec une grande quantité d'informations sur le visage stockées dans une base de données principale pour récupérer les traits du visage qui peuvent correspondre.
Dans le même temps, avec un consentement explicite, ces caméras peuvent également permettre aux employeurs de suivre plus efficacement la présence des employés et de surveiller le comportement des employés sur le lieu de travail grâce à la technologie de reconnaissance faciale.
Entraînement des caméras IA à la détection d'objets spécifiques
Semblables à d'autres outils basés sur l'IA, les caméras IA doivent être entraînées sur de grands ensembles de données, par exemple après avoir reçu des jugements sur des centaines de milliers d'images de voitures, afin de détecter des véhicules spécifiques. avec plus d'efficacité et de précision.
On voit que nous devons d'abord entraîner la caméra IA pour collecter des images de divers objets à détecter. À ce stade, nous devrions parvenir à « Han Xin montre les troupes, plus il y en a, mieux c'est », c'est-à-dire afficher des images comprenant différents angles de vision, conditions d'éclairage, couleurs et différents angles de prise de vue. Ce n’est qu’en fournissant aux caméras des images plus riches qu’ils pourront entraîner de manière répétée leurs capacités de jugement. En accumulant continuellement les caractéristiques correctes et en éliminant les facteurs d'interférence non pertinents, ils peuvent effectuer une reconnaissance précise dans le monde réel.
Techniquement parlant, vous pouvez utiliser des bibliothèques open source telles que TensorFlow Lite ou PyTorch pour entraîner l'algorithme que vous développez pour le système de caméra IA afin de détecter des objets spécifiques. L'ensemble du processus comprend l'écriture de code, l'appel d'algorithmes pour recevoir des images ou des vidéos et la sortie de balises correspondant au contenu.
Avantages de l'utilisation de caméras IA pour la détection d'objets
Bien que l'ajout de caméras IA entraîne certains coûts pour les entreprises, par rapport aux avantages qu'elle apporte, de nombreuses industries sont toujours prêtes à l'accepter et à l'activer. Ci-dessous, je prendrai comme exemple les caméras AI de la série D-Link pour discuter avec vous de leurs quatre avantages majeurs dans des scénarios d'utilisation réels.
1. Temps de détection plus rapide
Les systèmes de caméras traditionnels ont tendance à être lents et peu fiables dans la détection des objets, et s'appuient généralement sur l'observation oculaire humaine pour localiser avec précision les objets. Les caméras IA sont conçues et fabriquées pour détecter des objets rapidement et avec précision. Avec les mises à jour et les itérations rapides de la technologie IA actuelle, les caméras IA ont considérablement réduit le temps de détection. Cette amélioration critique est particulièrement importante dans les environnements au rythme rapide tels que les chantiers de construction ou la voie publique.
2. Précision supérieure
Par rapport aux systèmes de caméras traditionnels, les caméras de détection d'objets ont également beaucoup amélioré la précision de la reconnaissance. Cela est dû en partie à leur capacité à identifier des objets sous plusieurs angles et distances. Même si les objets semblent avoir une taille ou une forme similaire, la caméra peut en distinguer différents types. Ces caractéristiques les rendent plus adaptées à des scénarios d'application sophistiqués tels que la surveillance de la sécurité et la gestion des stocks, et peuvent également refléter les caractéristiques de l'intelligence artificielle.
3. Plus d'économies
De même, par rapport aux caméras traditionnelles, les caméras de détection d'objets ont une plus grande précision et une efficacité de détection plus rapide, ce qui reflète en soi une économie de temps et d'argent. En investissant dès le départ dans la création de systèmes basés sur l'IA, les entreprises peuvent éviter des erreurs coûteuses et des opportunités manquées causées par des résultats inexacts ou lents des systèmes traditionnels. De plus, ces systèmes nécessitent généralement moins de maintenance manuelle et même aucun étalonnage manuel régulier. Par conséquent, à long terme, les caméras IA peuvent effectivement économiser les investissements des entreprises.
4. Une plus grande évolutivité
En raison de la commodité de déploiement et de mise en œuvre, les caméras IA peuvent rapidement étendre et étendre les capacités de surveillance sans augmenter la charge des ressources. De plus, les anciennes méthodes d’identification manuelle exigeaient que plusieurs opérateurs regardent continuellement l’écran pour analyser et interpréter ce qu’ils voyaient dans l’image. La caméra IA fournit des résultats plus fiables et évite les erreurs de reconnaissance qui peuvent survenir lorsque le travail manuel est fastidieux.
Résumé
En résumé, l'intelligence artificielle joue un rôle clé dans divers domaines de détection d'objets en redéfinissant les technologies traditionnelles de reconnaissance et de surveillance, et peut même sauver des vies. Bien entendu, les scénarios d’application réels de la technologie de l’IA vont bien au-delà de cela. Des chatbots clients à l’édition de contenu en passant par la peinture IA populaire, l’intelligence artificielle continue d’avoir un lien étroit avec nos vies.
Introduction au traducteur
Julian Chen, rédacteur en chef de la communauté 51CTO, a plus de dix ans d'expérience dans la mise en œuvre de projets informatiques. Il est doué pour gérer et contrôler les ressources et les risques internes et externes, et se concentre sur la diffusion des connaissances en matière de sécurité des réseaux et de l'information. et l'expérience.
Titre original : Comment les caméras IA détectent les objets et reconnaissent les visages, auteur : KARIM AHMAD
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
