Cara kamera AI mengesan objek dan mengecam wajah
Penterjemah |. Chen Jun
Penyemak |. beberapa dekad, tetapi baru-baru ini teknologi telah digunakan secara meluas dalam senario seperti membantu perniagaan dalam mengenal pasti bakal pelanggan dan mengenal pasti objek berbahaya dalam persekitaran. Terutamanya dalam bidang pengesanan objek yang didorong oleh kecerdasan buatan, ia secara asasnya meningkatkan keupayaan kamera pengawasan televisyen litar tertutup (CCTV) tradisional.
Pada masa ini, dengan bantuan perisian pengecaman objek, kamera AI sudah boleh mengecam wajah dan pelbagai objek yang muncul di hadapan mereka. Ini mempunyai kepentingan yang sangat praktikal dan inovatif untuk senario penggunaan keselamatan sebenar.
Apakah itu kamera AI?
Pertama sekali, mari kita jelaskan konsep: kamera AI bukanlah kamera yang boleh digunakan untuk menangkap imej visual atau buat video. Ia adalah peranti baharu, tetapi peranti pemprosesan visual yang hampir serupa dengan kamera tradisional dan boleh menggunakan teknologi seperti penglihatan komputer untuk "mempelajari" maklumat praktikal daripada data visual.Menggunakan algoritma pembelajaran mesin, kamera AI boleh memproses pelbagai maklumat dalam imej visual dengan lancar. Contohnya, satu kegunaan biasa ialah kamera AI boleh menggunakan penderia untuk menganalisis imej dan menentukan tetapan terbaik untuk menangkap imej.
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pengesanan objek telah digunakan secara meluas dalam banyak medan menegak. Contohnya, dalam sesetengah industri, sesetengah syarikat akan bergantung pada kamera AI untuk pengecaman muka, pengesanan kenderaan dan pengesanan objek semantik yang lain.
Dalam beberapa senario khas (seperti tapak pembinaan), kamera AI juga boleh mengesan dengan segera sama ada pekerja pembinaan telah memakai peralatan perlindungan keselamatan asas melalui protokol keselamatan atau sama ada objek altitud tinggi; jatuh atas kepala orang itu.
Selain itu, dengan memantau tingkah laku pekerja, kamera AI juga boleh menentukan sama ada pekerja terlalu hampir dengan bahan berbahaya semasa bekerja dan sama ada mereka mengabaikan amaran ancaman keselamatan. Berdasarkan pengesanan bahaya masa nyata ini, kamera AI juga boleh menggunakan bunyi, cahaya, elektrik dan kaedah lain untuk mengingatkan kakitangan di tapak tentang situasi abnormal yang berterusan, atau memberitahu latar belakang untuk menyelamatkan nyawa sebelum kemalangan berlaku dan mengelakkan ralat yang mahal. kos pembetulan.
Cara kamera AI mengesan objek
Pengesanan objek melibatkan pemprosesan data imej yang ditangkap oleh kamera melalui algoritma tertentu dan membandingkannya dengan data dalam pangkalan data Objek yang diketahui ialah dibandingkan. Algoritma kemudiannya mengenal pasti objek yang serupa dengan objek yang sudah ada dalam pangkalan data dan mengembalikan hasilnya. Contohnya, kamera AI yang direka untuk mengesan wajah boleh mengenal pasti orang atau objek lain secara proaktif, walaupun beberapa ciri mereka disekat atau tidak dapat dikenali. Kamera AI membandingkan imej yang ditangkap dengan sejumlah besar maklumat wajah yang disimpan dalam pangkalan data bahagian belakang untuk mendapatkan semula ciri muka yang mungkin sepadan.Pada masa yang sama, dengan persetujuan yang jelas, kamera ini juga boleh membolehkan majikan menjejaki kehadiran pekerja dan memantau pekerja di tempat kerja dengan lebih berkesan melalui teknologi pengecaman muka.
Melatih kamera AI untuk mengesan objek tertentu
Sama seperti alat berkuasa AI lain, kamera AI mesti dilatih pada set data yang besar, seperti Hanya selepas menerima penghakiman daripada ratusan ribu imej kereta boleh kenderaan tertentu dikesan dengan lebih berkesan dan tepat.Dapat dilihat bahawa kita perlu terlebih dahulu melatih kamera AI untuk mengumpul imej pelbagai objek untuk dikesan. Pada peringkat ini, kita harus mencapai "Han Xin menunjukkan pasukan, lebih ramai lebih baik", iaitu memaparkan imej termasuk sudut tontonan yang berbeza, keadaan pencahayaan, warna dan sudut penangkapan yang berbeza. Hanya dengan memberi imej yang lebih kaya kepada kamera mereka boleh melatih keupayaan penilaian mereka berulang kali. Dengan terus mengumpul ciri yang betul dan menghapuskan faktor gangguan yang tidak berkaitan, mereka boleh membuat pengiktirafan yang tepat di dunia nyata.
Secara teknikal, anda boleh menggunakan perpustakaan sumber terbuka seperti TensorFlow Lite atau PyTorch untuk melatih algoritma yang anda bangunkan untuk sistem kamera AI untuk mengesan objek tertentu. Keseluruhan proses termasuk menulis kod, memanggil algoritma untuk menerima imej atau video, dan mengeluarkan teg yang sepadan dengan kandungan.
Kelebihan menggunakan kamera AI untuk pengesanan objek
Walaupun penambahan kamera AI akan membawa kos tertentu kepada perusahaan, berbanding dengan faedah yang dibawanya , banyak industri masih bersedia untuk menerima dan membolehkannya. Di bawah, saya akan mengambil kamera AI siri D-Link sebagai contoh untuk membincangkan dengan anda empat kelebihan utama mereka dalam senario penggunaan sebenar.1. Masa pengesanan yang lebih pantas
Sistem kamera tradisional cenderung lambat dan tidak boleh dipercayai dalam mengesan objek, dan biasanya bergantung pada pemerhatian mata manusia untuk mengesan objek dengan tepat. Kamera AI direka bentuk dan dihasilkan untuk mengesan objek dengan cepat dan tepat. Dengan kemas kini pantas dan lelaran teknologi AI hari ini, kamera AI telah memendekkan masa pengesanan dengan banyak. Peningkatan kritikal ini amat penting dalam persekitaran pantas seperti tapak pembinaan atau jalan awam.
2. Ketepatan yang lebih tinggi
Berbanding dengan sistem kamera tradisional, kamera pengesanan objek juga telah banyak bertambah baik dalam ketepatan pengecaman. Ini sebahagiannya disebabkan oleh keupayaan mereka untuk mengenal pasti objek dari pelbagai sudut dan jarak. Walaupun objek kelihatan serupa dalam saiz atau bentuk, kamera boleh membezakan antara mereka. Ciri sedemikian menjadikannya lebih sesuai untuk senario aplikasi yang canggih seperti pemantauan keselamatan dan pengurusan inventori, dan juga boleh mencerminkan ciri kecerdasan buatan.
3. Lebih menjimatkan kos
Begitu juga, berbanding dengan kamera tradisional, kamera pengesan objek mempunyai ketepatan yang lebih tinggi dan kecekapan pengesanan yang lebih pantas, yang dengan sendirinya mencerminkan Jimat masa dan kos. Dengan melabur terlebih dahulu dalam membina sistem yang didayakan AI, syarikat boleh mengelakkan kesilapan yang mahal dan terlepas peluang yang disebabkan oleh keputusan yang tidak tepat atau lambat daripada sistem tradisional. Selain itu, sistem ini cenderung memerlukan kurang penyelenggaraan manual malah tidak memerlukan penentukuran manual biasa. Oleh itu, dalam jangka panjang, kamera AI sememangnya boleh menjimatkan pelaburan modal syarikat.
4. Skala yang lebih tinggi
Disebabkan kemudahan penggunaan dan pelaksanaan, kamera AI boleh merealisasikan keupayaan pemantauan dengan cepat tanpa menambah beban pada sumber. Selain itu, kaedah pengenalan manual yang lalu memerlukan beberapa pengendali untuk terus menatap skrin untuk menganalisis dan mentafsir perkara yang mereka lihat dalam imej. Kamera AI memberikan hasil yang lebih dipercayai dan mengelakkan ralat pengecaman yang mungkin berlaku apabila kerja manual membosankan.
Ringkasan
Ringkasnya, kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang pengesanan objek dengan mentakrifkan semula teknologi pengecaman dan pemantauan tradisional, malah boleh Mempunyai penyelamat nyawa. kesan. Sudah tentu, senario aplikasi sebenar teknologi AI adalah jauh lebih daripada ini. Daripada chatbot pelanggan kepada penyuntingan kandungan dan lukisan AI yang popular, kecerdasan buatan terus mempunyai hubungan yang kuat dengan kehidupan kita.
Pengenalan Penterjemah
Julian Chen, editor komuniti 51CTO, mempunyai lebih sepuluh tahun pengalaman pelaksanaan projek IT, dan mahir dalam melaksanakan pengurusan sumber dan risiko dalaman dan luaran dan kawalan, memfokuskan pada penyebaran pengetahuan dan pengalaman rangkaian dan keselamatan maklumat.
Tajuk asal: Cara AI Cameras Mengesan Objek dan Mengenali Wajah , Pengarang: KARIM AHMAD
Atas ialah kandungan terperinci Cara kamera AI mengesan objek dan mengecam wajah. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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
