Հոդվածներ

^{Արհեստական ինտելեկտի զարգացող դերը ժամանակակից անվտանգության տեսախցիկներում}
    
    

Արհեստական ինտելեկտի (ԱԻ) ոլորտում տեխնոլոգիաների շարունակական զարգացմամբ զարգանում է նաև ավտոմատացված պահպանության և հասարակական անվտանգության ոլորտը: Տեսախցիկները կամ CCTV-ն (փակ տեսահսկման համակարգ) այսօր համարվում են ցանկացած տեսակի անվտանգության ենթակառուցվածքի հիմնարար և պարտադիր տարրեր:

Մի սենյակում կարող են տեղադրվել մի քանի տեսախցիկներ, որոնք ապահովում են ավելի բարձր մակարդակի տեղեկատվություն կամ տեսանյութեր օբյեկտների և դրանց միջով անցնող մարդկանց մասին: Միևնույն ժամանակ, կադրերի մեծ մասը երբեք չի օգտագործվում, քանի որ շատ տվյալներ են ձայնագրվում, և դրանց վերլուծությունը գործնականում անհնար է:
     Այս բլոգում մենք կիմանանք արհեստական ինտելեկտի դերի և այն մասին, թե ինչպես է մեքենայական ուսուցումը փոխում և բարելավում ժամանակակից անվտանգության տեսախցիկները:

^{Ինչպես են աշխատում արհեստական ինտելեկտի տեսախցիկները}
    
     Բոլոր խելացի տեսախցիկներն օգտագործում են տեխնոլոգիա, որը կոչվում է ML (Machine Learning): ML-ը արհեստական ինտելեկտի ունակությունն է ՝ ճանաչելու և շարունակաբար սովորելու տվյալների օրինաչափությունները: Չնայած նրանք կարող են ինքնուրույն սովորել, նրանց դեռ պետք են մարդիկ, որպեսզի ինտեգրեն նախապես սահմանված կանոնները, որոնցով AI-ը կսովորի:
    
    

Deep Learning-ը (Deep Learning, DL) ML - ի առաջադեմ և բարդ ենթաբաժին է, ուսուցման մեթոդ, որի ընթացքում մեքենան ծանոթանում է պիտակավորված տվյալների ծավալներին ' նոր տվյալների հավաքածուներում նույն տեղեկատվությունը ճանաչելու և նույնականացնելու համար: Այն թույլ է տալիս նրան հայտնաբերել և նույնականացնել օբյեկտները ՝ հիմնվելով ավելի շատ տեղեկատվության վրա:

DL-ն ներդրվել է տեսախցիկներում ՝ թույլ տալով նրանց մշակել մարդկանց, տրանսպորտային միջոցների և շատ ավելի տարբեր տվյալներ: Այս գործոնները մշակելու ունակությամբ նրանք կարող են հայտնաբերել շարժումը և արձանագրել բարձրորակ պատկերներ ՝ միաժամանակ խուսափելով ավելորդ տեղեկատվությունից:
    
    

^{Տեսանյութերի բովանդակության խորը ուսուցում և վերլուծություն}
    
     Խորը ուսումը վիդեո բովանդակության վերլուծության (VCA) հիմնական գործոնն է, բայց ինչ է VCA-ն:

VCA-ն վերաբերում է վիդեո բովանդակության ավտոմատ վերլուծությանը, որը հայտնաբերում է ժամանակային և տարածական իրադարձությունները: Այս տեխնոլոգիան գտել է իր կիրառումը արդյունաբերական կիրառությունների լայն տեսականիում, ներառյալ պահպանությունն ու անվտանգությունը: Իրականացնելով DL-ը VCA-ում, մենք կարող ենք տրամադրել խելացի վիդեո լուծումներ և թույլ տալ օգտվողներին արագացնել հետաքննությունները ՝ որոնելով և մաքրելով տեսանյութերը ՝ հիմնվելով որոշակի կանոնների վրա:

^{Արհեստական բանականությամբ տեսախցիկների կիրառում}
    
     Արհեստական ինտելեկտով աշխատող տեսախցիկները ունեն բազմաթիվ առանձնահատկություններ, բայց արհեստական ինտելեկտի տեսախցիկների ամենատարածված օգտագործումներից մեկը օբյեկտի հայտնաբերման օգտագործումն է ՝ տեսագրությունն ակտիվացնելու և ահազանգի մասին ահազանգելու համար: Բայց ոչ միայն դա, տեսախցիկները կարող են օգտագործվել նաև որպես՝
    
     Մարդկանց հաշվարկ`
     որտեղ տեսախցիկները չափում են որոշակի գոտի հատող մարդկանց թիվը:
    
    

Դեմքի ճանաչում`
     կարող է նույնականացնել մարդու դեմքերը տեսանյութերի կամ պատկերների վրա ՝ հաստատելով, թե արդյոք երկու պատկերների դեմքը պատկանում է նույն անձին:
    
     Երթևեկության և երթևեկության անվտանգություն`
     որտեղ տեսախցիկը կարող է ավտոմատ կերպով հայտնաբերել երթևեկության խախտումները:
    
     Տեսաքրեագիտություն`
     քրեագետի կողմից դիտված տեսանյութը կարող է օգտագործվել և որպես ապացույց ներկայացվել դատարանում:
    
     ^{Ամփոփում}
    
     Արհեստական ինտելեկտով աշխատող անվտանգության տեսախցիկները վիդեո անվտանգության ոլորտում հաջորդ էվոլյուցիան են ՝ ունենալով հսկայական քանակությամբ նկարահանված տեսանյութեր համակարգի ուսուցման նպատակներով օգտագործելու ունակություն ՝ այն որոշակի ժամանակահատվածում ջնջելու փոխարեն: Նրանք նաև շատ առավելություններ ունեն մեզ համար. Օրինակ, նրանք կարող են աշխատել օրական 24 ժամ, շաբաթը 7 օր ՝ երբեք չհոգնելով կամ ընդմիջման կամ հերթափոխի կարիք չունենալով: