Сбор реалистичных и релевантных обучающих данных имеет решающее значение для качества классификаторов ИИ. Но найти и собрать все эти данные из реальной жизни сложно, особенно когда обучающие данные предназначены для конкретных сцен с камеры и принадлежат каждому владельцу видео.

Camio позволяет быстро загружать красиво обрезанные тренировочные изображения с помощью окна поиска. Оператор поиска filetype:cropping запрашивает, чтобы загруженные результаты поиска включали изображения JPEG, обрезанные по ограничительной рамке каждой области движения в видео.

Например, запрос «автомобили с 13:00 до настоящего времени, тип файла: кадрирование» привел к получению этих обрезанных изображений автомобилей.

В отличие от контролируемой среды в портретных фотографиях и фильмах, видео наблюдения очень беспорядочно с точки зрения компьютерного зрения и машинного обучения. Он страдает от плохого освещения, размытых изображений, закрытых обзоров, странной ориентации камеры, широкоугольных искажений, временных отражений, низкой частоты кадров, инфракрасных переходов цветов, пикселизации с переменным битрейтом, несовместимых разрешений и т. д. Это настоящая мешанина.

Ночью трудно различать даже среди автомобилей, взрывовимерцающих огней — независимо от того, записываются ли события камерами наблюдения 4K. Когда машины проезжают вдалеке, а фары частично закрыты деревьями, визуальный анализ требует большого количества обучающих данных, специфичных для условий в этих сценариях.

Любой человек, посмотревший это видео в формате 4K, быстро поймет, что это машина с включенными фарами, а не пламя или взрыв. Это быстрое человеческое понимание строго визуально — без инфракрасных тепловизионных камер или сканеров LIDAR! Скорость, траектория и историческая модель движения, безусловно, помогают машинному пониманию, но визуальный анализ человеком даже одного моментального снимка часто может привести к правильному пониманию.

Чтобы искусственный интеллект повышал точность и запоминаемость при распознавании того, что происходит в реальном видео — со всеми его беспорядочными несовершенствами — требуется много хороших обучающих данных и изображений. А хороший означает реалистичный и соответствующий целям классификации. Таким образом, Camio filetype:оператор поиска обрезки и автоматизированные сценарии загрузки призваны помочь партнерам быстро собрать отличные данные для тренировок из любого видеопотока H.264.

Помимо помощи в сборе изображений для обучения моделей машинного обучения, Camio также упрощает доставку этих обученных моделей конечным клиентам с помощью Camio Hooks. Модели могут работать на любом сервере, доступном через https. Таким образом, независимо от того, предназначены ли модели машинного обучения для рыбьих морд или угроз безопасности, автоматическая загрузка изображений и развертывание модели повышают точность и улучшают отзыв, которые конечные клиенты видят сразу.

Узнайте больше в справочной статье Camio Могу ли я загружать обучающие данные для своих собственных классификаторов машинного обучения?