AIカメラの未来
最初のビデオ画像が約 80 年前に記録されて以来、監視カメラは進化し続けており、それに関連するテクノロジーも進化しています。アナログカメラからIP接続カメラへ移行し、WDR(ワイドダイナミックレンジ)やPTZ(パン・チルト)などの機能を導入し、変化するニーズに応える多種多様なデバイスを製造しています。全体として、カメラ技術は決して止まることがありません。
この進化の道の次の段階は、人工知能への移行と、人工知能がカメラ ネットワークの運用能力を強化できる無数の方法です。
人工知能は、コンピューターに「思考」し、評価を行い、一般に人間と同様のタスクを実行するよう教えるコンピューター サイエンスの要素です。人工知能はデバイスに特定の動作を認識し、それに適応するよう教えます。これが基本的に意味するのは、AI カメラは「非インテリジェント」記録デバイスとして機能するだけでなく、学習、評価、「思考」もできるため、日常業務をより効率的に実行できるということです。 」 記録される画像とビデオについての基本的な方法について説明します。
このように、AI を内蔵したカメラにより、車両と顔の検出、ナンバープレート認識 (LPR)、人数カウント、紛失物の検出、交通統計などの高度な機能が可能になります。
これらの機能により、ネットワーク内のすべてのカメラが標準の IP カメラよりもはるかに強力になり、スマート ビルディングや都市の無限の可能性が広がります。
AI カメラは、従来のカメラと同じビデオ映像を記録し、キャプチャした情報を分析レイヤーを通じて提供します。 AI カメラは、空間やアクティビティのライブ ビデオ ストリームを作成できるだけでなく、その映像に対する何百万ものオプションをリアルタイムで処理し、人々が情報に基づいて情報に基づいた迅速な意思決定を行えるようにします。
さらに、AI 搭載カメラは、監視カメラに関連する重労働のほとんどを実行できます。つまり、情報をフィルタリングして分析することで、人間が画面を監視する負担から解放され、監視の一部を容易にします。監視ネットワークは自動化されています。
人間の注意持続時間は 20 ~ 30 分後に低下し始めることは業界で認められた事実です。セキュリティの専門家が一日中画面を監視していると考えてください。システムの自動化が多ければ多いほど、その人が何かを失う可能性は低くなります。
AI カメラは、認識されていない人や物体が視野に入ったとき、または視野から何かが欠けているときにアラートを送信するように設定できます。ビデオ映像の分析により、混雑した空間での移動パターンを評価し、異常な行動が発生した場合に警備サービスに警告することができます。たとえば、人が特定のエリアから逆方向に移動したり、一方通行の道路で群衆の中で移動したりする場合です。
同様に、AI 搭載カメラは、特定の気象条件下でもより優れた動作能力を備えています。大雨や雪によりカメラの機能が損なわれる状況では、スマート AI カメラは視野内の特定の特徴を認識する可能性が高く、プロセッサを通じて数十万の潜在的なシナリオを実行して正確な評価を導き出すことができます。
顔認識は、人工知能カメラによって強化された機能です。これは、生体認証アクセスの方法として急速に受け入れられつつあり、カメラを使用して建物やその他の空間をスキャン、識別し、アクセスを許可できるようになりました。この技術を使用すれば、空港のセキュリティラインをより効率的にすることができ、公共のバーやクラブは禁止されている個人を検出して反社会的行動を抑制し、賢明なギャンブル習慣を促進するためにそれを使用できる可能性があります。顔認識は、最新のスマート ビルディングにおいて多くの利点をもたらします。
人工知能カメラはさまざまな銃やその他の凶器も検出できるため、法執行において非常に重要な役割を果たすことができます。
LPR (ナンバープレート認識) も、AI 搭載カメラによって大幅に強化される効果的な領域です。 LPR カメラは、交通の流れと規制を制御し、駐車場への入場を迅速化し、ドライブスルー レストランでの待ち時間を短縮し、自動料金収受を容易にするのに役立ちます。同様に、「学習」機能を備えたカメラは、リアルタイムで情報を処理し、その場で意思決定を行うことができます。
AI カメラには、現代生活のさまざまな側面を向上させる多くの機能が備わっています。将来のスマートシティは、セキュリティ運用の強化、アクセス制御の高速化、交通の流れの改善などを行うために、このようなテクノロジーに依存することになります。
さらに、AI カメラは、より安全なスマート ビルディングの構築にも重要な役割を果たします。Qianjia.com が主催する 2022 年の第 23 回中国国際ビルディング インテリジェンス サミットが正式に始まります。このサミットのテーマは「」です。 「デジタル インテリジェンスのエンパワーメント、新たな炭素の未来」では、より安全なスマート ビルディングをどのように構築するかが、このサミットで議論される主要なトピックの 1 つになります。
サミットは2022年11月8日から12月8日まで、西安、成都、北京、上海、広州の5大都市で盛大に開催される。その際、私たちは世界的に有名なビルディングインテリジェンスのブランドや専門家と協力して、AI、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、IoT、スマートシティ、スマートホーム、スマートセキュリティなどの最新のテクノロジーアプリケーションやホットトピックを共有し、議論します。より安全で、より安定し、よりオープンな産業エコロジーは、「二酸化炭素」目標の達成に役立ちます。
以上がAIカメラの未来の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
