Masa depan kamera AI
Sejak imej video pertama dirakam hampir lapan puluh tahun yang lalu, kamera pengawasan terus berkembang, begitu juga dengan teknologi yang berkaitan. Beralih daripada kamera analog kepada kamera bersambung IP dan memperkenalkan ciri seperti WDR (julat dinamik luas) dan PTZ (pan/condong), dan kemudian mengeluarkan pelbagai jenis peranti untuk memenuhi keperluan yang berubah-ubah. Secara keseluruhannya, teknologi kamera tidak pernah berhenti.
Peringkat seterusnya dalam laluan evolusi ini ialah peralihan kepada kecerdasan buatan dan pelbagai cara ia boleh meningkatkan keupayaan operasi rangkaian kamera.
Kecerdasan buatan ialah unsur sains komputer yang mengajar komputer untuk "berfikir," menilai dan secara amnya melaksanakan tugas seperti manusia. Kecerdasan buatan mengajar peranti untuk mengenali dan menyesuaikan diri dengan tingkah laku tertentu. Maksud asasnya ialah kamera AI lebih mampu melaksanakan tugas seharian kerana ia bukan sahaja mampu bertindak sebagai peranti rakaman "tidak pintar", tetapi ia juga mampu belajar, menilai dan "berfikir. " dalam cara asas tentang imej dan video yang dirakamnya.
Oleh itu, kamera dengan AI terbina dalam mendayakan ciri lanjutan seperti pengesanan kenderaan dan muka, Pengecaman Plat Lesen (LPR), pengiraan orang, pengesanan objek hilang, statistik trafik dan banyak lagi.
Ciri-ciri ini menjadikan setiap kamera dalam rangkaian jauh lebih berkuasa daripada kamera IP standard dan membuka kemungkinan yang tidak berkesudahan untuk bangunan dan bandar pintar.
Kamera AI merekodkan rakaman video yang sama seperti kamera tradisional dan kemudian memberikan maklumat yang ditangkap melalui lapisan analitik. Kamera AI bukan sahaja boleh mencipta strim video langsung ruang atau aktiviti, mereka juga boleh memproses berjuta-juta pilihan untuk rakaman itu dalam masa nyata dan membantu orang ramai membuat keputusan yang pantas dan termaklum berdasarkan maklumat.
Selain itu, kamera berkuasa AI boleh melakukan kebanyakan beban berat yang berkaitan dengan kamera pengawasan — iaitu, ia menghilangkan beban daripada skrin pemantauan manusia dengan menapis dan menganalisis maklumat, menjadikannya lebih mudah untuk semua orang untuk Berpisah rangkaian pemantauan adalah automatik.
Adalah fakta yang diterima industri bahawa rentang perhatian manusia mula merosot selepas 20 hingga 30 minit. Pertimbangkan skrin pemantauan profesional keselamatan sepanjang hari - lebih banyak automasi yang boleh disediakan oleh sistem, semakin kecil kemungkinan orang itu kehilangan sesuatu.
Kamera AI boleh disediakan untuk menghantar amaran apabila orang atau objek yang tidak dikenali memasuki medan pandangan, atau apabila ada sesuatu yang hilang dari medan pandangan. Analisis rakaman video boleh menilai corak pergerakan di ruang yang sesak dan memberi amaran kepada perkhidmatan keselamatan dalam kes tingkah laku luar biasa – contohnya, seseorang bergerak dengan cara yang salah keluar dari kawasan tertentu atau dalam orang ramai di jalan sehala.
Begitu juga, kamera berkuasa AI mempunyai keupayaan operasi yang lebih besar dalam keadaan cuaca tertentu. Dalam situasi di mana hujan lebat atau salji menjejaskan fungsi kamera, kamera AI pintar lebih berkemungkinan mengenali ciri tertentu dalam bidang pandangan dan dapat menjalankan ratusan ribu senario berpotensi melalui pemproses mereka untuk menghasilkan penilaian yang tepat.
Pengecaman muka ialah ciri yang dipertingkatkan oleh kamera AI. Ia dengan cepat menjadi kaedah capaian biometrik yang diterima, dengan kamera kini mampu mengimbas, mengenal pasti dan memberikan akses kepada bangunan atau ruang lain. Menggunakan teknologi itu boleh menjadikan talian keselamatan lapangan terbang lebih cekap, bar dan kelab awam boleh menggunakannya untuk mengesan individu yang dilarang dan membantu mengekang tingkah laku anti-sosial, serta menggalakkan tabiat perjudian pintar. Pengecaman muka mempunyai banyak faedah dalam bangunan pintar moden.
Kamera AI malah boleh mengesan pelbagai senjata api dan senjata maut lain, menjadikannya mampu memainkan peranan yang sangat penting dalam penguatkuasaan undang-undang.
LPR (Pengiktirafan Plat Lesen) ialah satu lagi kawasan berkesan yang dipertingkatkan dengan kamera berkuasa AI. Kamera LPR boleh membantu mengawal aliran dan kawalan trafik, mempercepatkan kemasukan ke tempat letak kereta, mengurangkan masa menunggu di restoran pandu lalu, dan memudahkan kutipan tol automatik. Begitu juga, kamera dengan keupayaan "pembelajaran" boleh memproses maklumat dalam masa nyata dan membuat keputusan dengan cepat.
Kamera AI mempunyai banyak ciri yang boleh meningkatkan banyak aspek kehidupan moden. Bandar pintar masa depan akan bergantung pada teknologi seperti ini untuk meningkatkan operasi keselamatan, mempercepatkan kawalan akses, menambah baik aliran trafik dan banyak lagi.
Selain itu, kamera AI juga memainkan peranan penting dalam mencipta bangunan pintar yang lebih selamat Sidang Kemuncak Perisikan Bangunan Antarabangsa China 2022, yang dihoskan oleh Qianjia.com, akan bermula secara rasmi baru-baru ini. Pemerkasaan Perisikan Digital, Masa Depan Karbon Baharu", di mana cara mencipta bangunan pintar yang lebih selamat akan menjadi salah satu topik utama yang dibincangkan pada sidang kemuncak ini.
Sidang kemuncak itu akan diadakan dengan megah di lima bandar utama Xi'an, Chengdu, Beijing, Shanghai dan Guangzhou dari 8 November hingga 8 Disember 2022. Pada masa itu, kami akan berganding bahu dengan jenama dan pakar perisikan bangunan yang terkenal di dunia untuk berkongsi topik hangat dan aplikasi teknologi terkini seperti AI, pengkomputeran awan, data besar, IoT, bandar pintar, rumah pintar dan keselamatan pintar, serta berbincang. bagaimana untuk mencipta "karbon rendah, Ekologi industri yang lebih selamat, lebih stabil dan lebih terbuka akan membantu mencapai matlamat "karbon berganda".
Atas ialah kandungan terperinci Masa depan kamera AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
