فراوان شدن ناگهانی کاربرد هوش مصنوعی برای ارتقای مشاغل، محصولات نوآورانه جدید و اتوماسیون بیشتر ، تمامی صنایع را تحت تأثیر قرار داد. بخش حفاظت برای رسیدن به بلوغ و پیشرفت مطلوب، از امواج پر تلاطم دریای هوش مصنوعی مبرا نیست.
در حقیقت، صنعت حفاظت و به ویژه نظارت تصویری شاهد یکپارچگی و ادغام راهکارهای مجهز به هوش مصنوعی هم در سخت افزارها و هم در نرم افزارهای خود بوده است.
کاربری روزافزون و گسترده از دوربین های IP ، حافظه محاسباتی ابری و سنسورهای هوشمند ، راه را برای استفاده از محصولات و راهکارهای هوش مصنوعی جدید هموار کرده است.
ویدئوآنالیتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی برای بخش نظارت تصویری ، استفاده از راهکارهای ویدئوآنالیتیک برای آنالیز تصاویر ویدئویی به منظور استخراج اشیا، رفتارها یا موقعیت های از پیش تعیین شده است.
به عنوان مثال، ویدئوآنالیتیک هوش مصنوعی می تواند برای نظارت بر عبور از فضای پیرامونی برای کنترل مرز ، تشخیص تب یا ماسک زدن در فرودگاه ها و اماکن عمومی یا برای فیلتر کردن آلارم های کاذب از آلارم های واقعی به کار رود.
کاربرد هوش مصنوعی بر یکی از شاخه های خاص خود یعنی یادگیری عمیق، متکی است که از یک سری مدل هوش مصنوعی برای آنالیز محتوای ویدئو و تشخیص و طبقه بندی خودکار ویدئو ها بر اساس قوانین از پیش تعریف شده استفاده می کند.
اتخاذ فناوری
زمانی که فناوری های ویدئوآنالیتیک هوش مصنوعی به شکلی کارآمد به کار می روند، مزایای بسیار امیدوارکننده ای را حاصل می آورند. جهشی چشمگیر در آنالیز ویدئو از میانگین 10 درصد توسط انسان به 100 درصد ، کاهش هزینه های عملیاتی و افزایش ایمنی و کاهش خطرات از جمله مزایای قابل توجه هوش مصنوعی در ویدئوآنالیتیک به شمار می روند.
استفاده از ویدئوآنالیتیک هوش مصنوعی برای نظارت، بسیار ساده به نظر می رسد؛ اما عوامل متعددی وجود دارد که سازمان های حفاظتی را از به کارگیری این فناوری باز می دارد.
اتخاذ هوش مصنوعی در اجرای نظارت تصویری
صنعت حفاظت، ساختار IT بسیار پیچیده و گسترده ای دارد و از دیگر سو، نیازهای کسب و کار آن بسته به شرایط، بسیار متعدد هستند.
در نتیجه یکپارچه کردن هوش مصنوعی در نظارت تصویری شما مستلزم صرف انرژی، زمان و هزینه بسیاری خواهد بود. با این حال، این محدودیت ها می توانند به دلیل انعطاف پذیری راهکارهای ویدئوآنالیتیک ، آگاه سازی لازم را انجام دهند.
سه محدوده ای که سازمان های حفاظتی را از اتخاذ هوش مصنوعی باز می دارد
سرمایه موجود
یک عملیات نظارتی شامل شبکه ای از دوربین ها است که گروهی از کیفیت تصاویر مختلف را ارائه می دهد. ویدئوآنالیتیک مبتنی بر هوش مصنوعی اغلب در دوربین های هوشمندی اجرا می شود که کیفیت تصویر ویدئویی متناسب با گنجایش آنالیز محتوا را داشته باشند. هزینه های موجود در ارتقا و به روزرسانی سیستم های نظارت تصویری کنونی، ارتقای کیفیت ویدئوها یا صبر کردن تا زمانی که شبکه دوربین کنونی آماده جایگزین شدن با دوربینی شود که بتوان آن را با هوش مصنوعی یکپارچه کرد، گران قیمت ، زمان بر و اغلب غیر ممکن است.
با این حال، همه راهکارهای ویدئوآنالیتیک دارای هوش مصنوعی، لازم نیست روی دوربین های هوشمند نصب و راه اندازی شوند. در عوض، ویدئوآنالیتیک می تواند مستقیماً هم روی دوربین یا سرور راه اندازی گردد و هم با شبکه دوربین کنونی شما یکپارچه سازی شود. ویدئوآنالیتیک مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می تواند تعدادی ویدئو را با رزولوشن های پایین و بالا در فرمت های متعددی اعم از حرارتی، مادون قرمز و اپتیکال ، تحلیل و آنالیز کند.
ساختار IT پیچیده
یک مرکز فرماندهی یا شبکه حفاظتی داخلی در یک محیط با چند تولیدکننده مختلف فعالیت می کند. به عبارت دیگر، دوربین ها ، سیستم های مدیریت ویدئو و شرکای فناوری می توانند توسط چند تولیدکننده مختلف ارائه شده باشند و در نتیجه پیچیدگی یکپارچه سازی های IT افزایش خواهد یافت.
سرقت یا تعدی از حریم پیرامونی می تواند در عرض چند دقیقه اتفاق بیفتد، بنابراین انتقال اطلاعات بین راهکارهای مختلف، باید با حداکثر سرعت ممکن کار کنند. برای غلبه بر این پیچیدگی، یکپارچه سازی موفقیت آمیز راهکارها در محیطی با محصولات چند تولیدکننده، با پیروی از استانداردهای اعمال شده در صنعت، قابل تضمین خواهند بود؛ استانداردهایی که توسط سازمان های غیر انتفاعی به تصویب رسیده و ارائه شده اند.
بنابراین راهکارهای کمپانی های دیگر مانند ویدئوآنالیتیک مبتنی بر هوش مصنوعی به آسانی با نرم افزارها و سخت افزارهای متعددی یکپارچه می شوند.
تنوع در نیازهای حفاظتی
هدف از اجرای نظارت می تواند در هر سازمان با سازمان دیگر بسیار متفاوت باشد. برای مثال، فروشگاه ها فناوری تشخیص سرقت را ترجیح می دهند، در حالی که اولویت شهرداران ممکن است تشخیص اسلحه یا شمارش افراد باشد.
گنجایش هوش مصنوعی برای انجام کارهای هوشمندانه و سطح بالا و نیز برآورده ساختن نیازهای حفاظتی سازمان ها، مستلزم آن است که الگوریتم های هوش مصنوعی به درستی آموزش داده شوند.
نوآوری در نظارت ، مسیری رو به پیشرفت
اگرچه برای بعضی از سازمان های فعال در نظارت تصویری ، هزینه ها و زمان مربوط به یکپارچه سازی موفقیت آمیز هوش مصنوعی با شبکه آنان دغدغه ای بزرگ به شمار می رود، اما روش هایی برای اتخاذ فناوری های جدید هوش مصنوعی در سیستم های موجود و با کمترین زحمت وجود دارد.
حضور پررنگ و روزافزون دوربین های هوشمند و محصولات IoT یا اینترنت اشیا ، اتخاذ هوش مصنوعی را شتاب بیشتری می دهند. اگر سازمان شما قصد دارد فعالیت های خود را از طریق راه اندازی فناوری های جدید ارتقا دهد ، اکنون وقت اقدام و عمل است.
سلام
ممنون از ارائه مطالب مفید.