AI カメラが物体を検出し、顔を認識する仕組み

翻訳者|Chen Jun

査読者|Sun Shujuan

人工知能 (AI) が登場しましたこのテクノロジーは数十年にわたって使用されてきましたが、企業が潜在的な顧客を特定したり、環境内の危険な物体を特定したりするのを支援するなどのシナリオで広く使用されるようになったのはつい最近のことです。特に人工知能による物体検出の分野では、従来の閉回路テレビ (CCTV) 監視カメラの機能が根本的に向上します。

現在、AI カメラは物体認識ソフトウェアの助けを借りて、顔や目の前に現れるさまざまな物体を認識できるようになりました。これは、実際のセキュリティ使用シナリオにとって非常に実用的かつ革新的な重要性を持ちます。

AI カメラとは何ですか?

まず、概念を明確にしましょう。AI カメラは、視覚的な画像や映像を撮影するために使用できるカメラではありません。これは新しいデバイスですが、従来のカメラに非常に似ており、コンピューター ビジョンなどのテクノロジーを使用して視覚データから実用的な情報を「学習」できる視覚処理デバイスです。

AI カメラは、機械学習アルゴリズムを使用して、視覚画像内のさまざまな情報をスムーズに処理できます。たとえば、典型的な用途の 1 つは、AI カメラがセンサーを使用して画像を分析し、画像をキャプチャするための最適な設定を決定することができます。

近年、物体検出は多くの垂直分野で広く使用されています。たとえば、一部の業界では、顔認識、車両検出、その他の意味論的なオブジェクト検出に AI カメラを利用する企業もあります。

一部の特殊なシナリオ (建設現場など) では、AI カメラは、建設作業員が安全プロトコルを通じて基本的な安全保護具を着用しているかどうか、または高所の物体が危険にさらされているかどうかを迅速に検出することもできます。人の頭の上に落ちる。

さらに、AI カメラは従業員の行動を監視することで、従業員が勤務中に危険物に近づきすぎていないか、安全上の脅威の警告を無視していないかどうかを判断することもできます。このリアルタイムの危険検知に基づいて、AI カメラは音、光、電気などの方法を使用して現場担当者に進行中の異常状況を思い出させたり、背景に通知して事故が発生する前に人命を救い、損害の大きいエラーを回避することもできます。修正の費用もございます。

AI カメラによる物体検出の仕組み

物体検出では、カメラで撮影した画像データを特定のアルゴリズムで処理し、データベース内のデータと比較します。が比較されます。次に、アルゴリズムはデータベース内にすでに存在するオブジェクトに類似したオブジェクトを識別し、結果を返します。たとえば、顔を検出するように設計された AI カメラは、一部の機能がブロックされているか認識できない場合でも、人やその他の物体を積極的に識別できます。 AI カメラは、キャプチャした画像とバックエンド データベースに保存されている大量の顔情報を比較し、一致する可能性のある顔の特徴を取得します。

同時に、明示的な同意があれば、これらのカメラを使用することで、雇用主は従業員の勤怠状況をより効果的に追跡し、顔認識技術を通じて職場の従業員の行動を監視することもできます。

特定のオブジェクトを検出するための AI カメラのトレーニング

他の AI 搭載ツールと同様に、AI カメラは、判断を受け入れた後にのみ、大規模なデータセットでトレーニングする必要があります。数十万の車両画像から特定の車両をより効果的かつ正確に検出できるようになります。

まず、検出されるさまざまなオブジェクトの画像を収集するように AI カメラをトレーニングする必要があることがわかります。この段階では、「韓信が軍隊を指摘する、多ければ多いほど良い」、つまり、さまざまな視野角、照明条件、色、さまざまな撮影角度を含む画像を表示することを達成する必要があります。より豊かな画像をカメラに供給することによってのみ、カメラは判断能力を繰り返し訓練することができます。正しい特徴量を継続的に蓄積し、無関係な干渉要因を排除することで、現実世界でも正確な認識を行うことができます。

実装テクノロジーの観点では、TensorFlow Lite や PyTorch などのオープンソース ライブラリを使用して、AI カメラ システム用に開発したアルゴリズムをトレーニングして特定のオブジェクトを検出できます。プロセス全体には、コードの作成、画像またはビデオを受信するためのアルゴリズムの呼び出し、コンテンツに対応するタグの出力が含まれます。

物体検出に AI カメラを使用する利点

AI カメラの追加は企業に一定のコストをもたらしますが、それがもたらすメリットと比較すると、多くの業界は依然として導入に前向きです。受け入れて有効にします。以下では、D-Link シリーズ AI カメラを例として、実際の使用シナリオにおける 4 つの主な利点について説明します。

1. 検出時間の高速化

従来のカメラ システムは、物体の検出が遅く信頼性が低い傾向があり、通常は物体の正確な位置を人間の目で観察することに依存しています。 AI カメラは、物体を迅速かつ正確に検出するように設計および製造されています。今日の AI テクノロジーの急速な更新と反復により、AI カメラは検出時間を大幅に短縮しました。この重要な改善は、建設現場や公道などのペースの速い環境では特に重要です。

2. より高い精度

従来のカメラ システムと比較して、物体検出カメラは認識精度も大幅に向上しました。これは、複数の角度や距離から物体を識別する能力のおかげでもあります。物体の大きさや形が似ているように見えても、カメラはそれらの違いを区別できます。このような特性により、セキュリティ監視や在庫管理などの高度なアプリケーション シナリオにより適しており、人工知能の特性を反映することもできます。

3. さらなるコスト削減

同様に、従来のカメラと比較して、物体検出カメラは精度が高く、検出効率が速く、それ自体が時間とコストの節約に反映されます。 AI 対応システムの構築に先行投資することで、企業は、レガシー システムからの不正確な結果や遅い結果によって引き起こされる、コストのかかる間違いや機会の逸失を回避できます。さらに、これらのシステムは手動メンテナンスの必要性が少なく、定期的な手動校正も必要ない傾向があります。したがって、長期的には、AI カメラは確かに企業の設備投資を節約することができます。

4. より高い拡張性

AI カメラは展開と実装の利便性により、リソースの拡張や拡張の負担を増やすことなく、監視機能を迅速に実現できます。さらに、これまでの手動識別方法では、画像に映るものを分析して解釈するために、複数のオペレーターが画面を見つめ続ける必要がありました。 AI カメラはより信頼性の高い結果を提供し、手作業が面倒な場合に発生する可能性のある認識エラーを回避します。

まとめ

要約すると、人工知能は従来の認識技術や監視技術を再定義することで、さまざまな物体検出分野で重要な役割を果たしており、さらには人命を救うこともできます。効果。もちろん、AI テクノロジーの実際の応用シナリオはこれをはるかに超えています。顧客チャットボットからコンテンツ編集、人気の AI ペイントに至るまで、人工知能は私たちの生活と強いつながりを持ち続けています。

翻訳者紹介

Julian Chen (51CTO コミュニティ編集者) は、IT プロジェクトの実装に 10 年以上の経験があり、社内外のリソースとリスクの実装を得意としています。ネットワークと情報セキュリティの知識と経験の普及に重点を置いた管理と制御。

元のタイトル: AI カメラが物体を検出し、顔を認識する方法 、著者: カリム・アーマッド

以上がAI カメラが物体を検出し、顔を認識する仕組みの詳細内容です。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。