Вы один из многих, кто использует видео для наблюдения, безопасности, профилактического обслуживания и т. д.? Если да, то у нас есть очень интригующие способы оптимизации и расширения того, как вы сейчас используете видео. А если нет, то вы захотите начать!
Что вы делаете со своим видео? Остается ли он лежать в хранилище, ожидая возможности стать ценным? Используете ли вы его ежедневно для наблюдения?
Если ваше видео находится в хранилище нетронутым, почему бы не заставить его активно работать в фоновом режиме, анализируя процессы и давая вам отзывы о том, как его улучшить? Например, Applied Ai с Computer Vision может определять, насколько хорошо идут дела на заводских производственных линиях, и сообщать команде о том, как улучшить.
Если вы используете видеонаблюдение для наблюдения, разве вы не хотели бы иметь возможность немедленно реагировать на угрозы, часто еще до того, как они станут очевидны как угроза?
В Applied Ai с видеоаналитикой можно использовать множество источников видео. Вот несколько примеров:
- Мобильные устройства
- Видеонаблюдение
- Робототехника
- ТВ и фильмы
- Игры и прямые трансляции
- Автоматически обнаруживать определенные объекты в видео
- Пример: узнайте, является ли объект человеком и носит ли он правильное защитное снаряжение. AI также может определить, кто этот человек, чтобы вы могли получить предупреждение, что позволит вам принять немедленные меры.
С таким количеством вариантов использования Applied Ai для запуска видеоаналитики вы можете получать информацию для оптимизации процессов в вашей компании. Разве вы не хотели бы сократить расходы, увеличить доход и снизить риски?
Что такое прикладной ИИ?
Прикладной искусственный интеллект (ИИ) — это часть ИИ для обычных людей в реальном мире, которые хотят использовать ИИ для выполнения реальных задач.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютеры могут «видеть» изображения и видео и идентифицировать объекты с высокой степенью точности.
Что такое видеоаналитика?
Технология, которая обрабатывает отснятый материал с помощью специальных алгоритмов машинного обучения для анализа отснятого материала для конкретных целей.
Что можно сделать с видео?
Автоматическое обнаружение объектов
Определите свойства этих объектов
Узнавать людей, действия и события
- Пример: Распознавайте определенные лица, чтобы знать, должны ли они быть там в определенное время или они должны появиться только через 4 часа. Кроме того, знайте, прибывает ли кто-то, кто был забанен.
- Пример: узнайте, что происходит в общественных местах, например, при большом скоплении людей, и потребуется ли поддержка.
Семантический анализ
- Наблюдение и робототехника с использованием обнаружения активности
- Пример. Повысьте эффективность группы наблюдения, позволив им гораздо быстрее выявлять угрозы и реагировать на них.
- Пример. Роботы, используемые в распределительных центрах, могут выбирать, в какую сторону им двигаться, в зависимости от того, где на полу находятся другие роботы.
Прикладные примеры использования ИИ-видеоаналитики
Наблюдение
Компьютерное зрение может просматривать сотни тысяч изображений быстрее, чем команда наблюдения, что позволяет этой группе просматривать критические изображения и реагировать быстрее. Это отличная возможность сократить количество времени, затрачиваемого на ручную проверку, и повысить способность этого человека выполнять свою работу.
Безопасность
Компьютерное зрение обладает потрясающими возможностями обнаружения, которые могут «видеть», где находится машина, человек, оставленная без присмотра сумка, все, что обучено обнаруживать, и создает предупреждение. Ограничивающие рамки включают эту замечательную функцию. Это когда вокруг объекта помещается коробка, которая маркирует его и обучает компьютер идентифицировать его. Предварительно обученные модели (которые ограничиваются многими фирмами, занимающимися ИИ) не редактируются, что полезно, если вы просто хотите идентифицировать предварительно заданный объект.
Но что, если бы вы могли взять структуру этой модели и полученные знания и обучить ее конкретным элементам? Все ограничивающие рамки выбираются для вашей конкретной компании, что делает результаты более актуальными и приносит гораздо большую ценность. Это стимул, выходящий за рамки того, что вы можете протестировать онлайн или с компанией, ограниченной только предварительно обученными моделями. С ElectrifAi вы можете добавлять свои собственные данные для точной настройки модели. Вот где происходит волшебство.
Профилактическое обслуживание
Компьютерное зрение может помочь таким компаниям, как производители фруктов, оптимизировать продолжительность жизни фруктов. Когда мы смотрим на апельсин, а он обесцвеченный или заплесневевший, мы знаем, что это плохо. Компьютерное зрение, тем не менее, может смотреть на уровне пикселей и определять точное время начала ухудшения. Благодаря ценности данных и предиктивной аналитике мы можем определить, сколько времени требуется фрукту, чтобы он испортился с момента сбора до продажи в магазине.
Вывод
Хотите узнать больше? Ознакомьтесь с забавными демонстрационными примерами использования возможностей Applied Ai в видеоаналитике в третьем выпуске This Week in Applied Ai.
Imaging выводит ваши видео на новый уровень с помощью предварительно созданной модели машинного обучения, обученной на ваших данных. В этом заключается сила использования подобного решения — модели, уже разработанной на основе многолетнего опыта в предметной области. Кроме того, возможность обучать свои данные дает вашей компании бесчисленные преимущества.
Используйте работу, которую мы уже сделали и которая оказалась успешной. Сосредоточьтесь на своей основной компетенции, а мы сделаем все остальное!
Хотите проверить пользовательскую демонстрацию, чтобы увидеть, как ваши данные могут начать работать на вас? Свяжитесь с нами сегодня!
