Yapay zeka (AI) on yıllardır ortalıkta dolaşıyor, ancak yalnızca son zamanlarda AI kameralar sıradan hale geldi. Nesne tanıma yazılımı ile kameralar artık dünyada karşılaştıkları yüzleri ve nesneleri tanıyabiliyor.
Bu teknolojinin, işletmelerin potansiyel müşterileri tanımasına veya ortamdaki zararlı nesneleri belirlemesine yardımcı olmak gibi geniş bir uygulama yelpazesi vardır. AI destekli nesne algılama, geleneksel bir CCTV kameranın yapabileceklerini tamamen değiştirdiğinden, sonuçlar derindir. Ancak, arkasındaki teknoloji gerçekten yenilikçi.
AI Kameralar Nedir?
Öncelikle bir şeyi açıklığa kavuşturalım: AI kamera, görsel görüntüler çekmek veya videolar oluşturmak için kullanabileceğiniz yeni bir cihaz değildir. Bunun yerine, bir AI kamera, aşağıdakiler gibi teknolojilerden yararlanan bir görsel işleme kutusuna bağlı olması dışında geleneksel bir kameraya çok benzer:
Bilgisayar görüşü görsel verilerden "öğrenmek".kullanma makine öğrenimi algoritmaları, AI kameralar görsel görüntülerden bilgi işleyebilir. Örneğin, AI kameralar, görüntüleri analiz etmek ve bir görüntü yakalamak için en iyi ayarları belirlemek için sensörler kullanır. Ancak, bu birçok kullanımdan sadece biri.
Nesne algılama zaten birçok dikeyde yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, AI kameralar yüz tanıma, araç algılama veya diğer anlamsal nesneleri algılama için kullanılabilir. Belirli sektörlerde şirketler, güvenlik protokollerini uygulamak için yapay zeka kameralara güveniyor ve kameralar, çalışanların güvenlik donanımı takıp takmadığını tespit edebiliyor.
AI kameralar, çalışan davranışlarını izlemek ve potansiyel güvenlik tehditlerini bir sorun haline gelmeden önce tespit etmek de dahil olmak üzere işyerinde birçok amaç için kullanılabilir. Örneğin, AI kameralar, bir çalışanın tehlikeli maddelere çok yakın çalıştığını veya uyarı işaretlerinin göz ardı edildiğini algılayabilir.
AI Kamera Nesne Algılama Nasıl Çalışır?
Nesne algılama, kamera tarafından yakalanan görüntü verilerini işleyen ve bunları bir veritabanındaki bilinen nesnelerle karşılaştıran bir algoritma kullanır. Algoritma daha sonra veritabanında bulunanlara benzer nesneleri tanımlar ve sonuçları buna göre döndürür.
Örneğin, bir AI kamera yüzleri algılamak üzere ayarlanmışsa, yakaladığı görüntüleri veritabanında depolanan yüzlerle karşılaştırabilir ve bunlarla eşleşen tüm yüz özelliklerini algılayabilir. Bu işlem, kısmen gizlenmiş veya insanlar tarafından tanınmaz durumda olsalar bile kameranın insanları veya diğer nesneleri tanımasını sağlar.
AI kameralar, tehlikeli durumları gerçek zamanlı olarak algılamak için nesne algılama algoritmalarını kullanır. Bu, sıra dışı bir şey olduğunda insanları hemen uyarmalarını sağlar. AI kameralar ile tehlikeli nesneler bir kaza olmadan önce tespit edilerek hayat kurtarılır ve maliyetli hatalar önlenir.
Bazı örnekler, bir şantiyede koruyucu ekipman takmayan kişilerin tespit edilmesini veya birinin kafasına çarpmadan önce düşen nesneler hakkında işçileri uyarmayı içerir.
Ek olarak, bu kameralar yüz tanıma için de kullanılabilir; bu, işverenlerin işyerindeki devamsızlığı izlemesine ve çalışan davranışlarını her zamankinden daha verimli bir şekilde izlemesine olanak tanır.
Belirli Nesneleri Tespit Etmek İçin Yapay Zeka Kameraları Eğitmek
Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta, yapay zeka destekli araçların yalnızca üzerinde eğitildikleri veri kümeleri kadar etkili olduğudur. Bu nedenle, örneğin, bir AI kamerasının bir araç gibi belirli bir nesneyi algılamak üzere eğitilmesi gerekiyorsa, yüzbinlerce araba görüntüsünü beslemesi gerekir.
O halde ilk adım, algılamasını istediğiniz nesnenin görüntülerini toplamak için bir AI kamerayı eğitmektir. Kameranın nesneyi gerçek dünyada göründüğünde doğru bir şekilde tanıması için yeterli veri noktasına sahip olması için yeterli görüntüye ihtiyacınız vardır. Veri kümeniz ne kadar çeşitliyse o kadar iyidir; farklı açılardan farklı perspektifler, aydınlatma koşulları, renkler ve görüntüler eklemeyi düşünün.
AI kamera sisteminizin belirli nesneleri algılamasını istiyorsanız, algoritmanızı aşağıdakiler gibi açık kaynaklı kitaplıkları kullanarak eğitebilirsiniz: TensorFlow Lite veya PyTorch. Bu süreç, algoritmanızın görüntüleri veya videoları almasına ve içlerindekilere karşılık gelen etiketleri çıkarmasına izin verecek kod yazmayı içerir.
Nesne Tespiti için Yapay Zeka Kameraları Kullanmanın Faydaları
AI kameraların, D-Link'in AI kamera serisi gibi, birçok sektörde giderek daha popüler hale geliyor. Biraz daha yüksek maliyeti kolayca haklı çıkaran bir dizi avantaj sunarlar.
Daha Hızlı Algılama Süreleri
Nesne algılama kameraları, nesneleri hızlı ve doğru bir şekilde algılamak için tasarlanmıştır. Ne yazık ki, geleneksel kamera sistemleri, nesnelerin yerini saptamak için genellikle insan gözlemine dayanan nesnelerin algılanması söz konusu olduğunda genellikle yavaş ve güvenilmez olabilir.
AI algılama kameraları zaman içinde gelişmeye devam ederek genel olarak algılama sürelerini büyük ölçüde azaltır. İnşaat sahası veya halka açık yol gibi hızlı tempolu ortamlarda bu kritik bir fark yaratabilir.
Artırılmış Doğruluk
Nesne algılama kameraları ayrıca geleneksel kamera sistemlerine kıyasla daha yüksek doğruluk sunar. Bu kısmen, nesneleri birden fazla açıdan ve mesafeden tanıma ve boyut veya şekil olarak benzer görünseler bile farklı türde nesneleri ayırt etme yetenekleri sayesindedir. Bu, onları, doğruluğun çok önemli olduğu güvenlik gözetimi veya envanter yönetimi uygulamalarında kullanım için ideal hale getirir. Daha da önemlisi, geliştikçe doğrulukları da gelişmeye devam ediyor. Zamanla, insan meslektaşlarından daha doğru hale gelirler.
Tasarruf
Son olarak, nesne algılama kameraları, artan doğrulukları ve daha hızlı algılama süreleri nedeniyle geleneksel kameralara kıyasla maliyet tasarrufu sağlar. Yapay zeka destekli bir sisteme önceden yatırım yaparak, geleneksel sistemlerden kaynaklanan yanlış veya yavaş sonuçların neden olduğu maliyetli hatalardan veya kaçırılan fırsatlardan kaçınarak uzun vadede paradan tasarruf edebilirsiniz. Ayrıca bu sistemler, diğer kamera sistemleri gibi düzenli kalibrasyona ihtiyaç duymadıkları için minimum bakım gerektirir.
Son Derece Ölçeklenebilir
AI kameraları kullanmanın birincil yararı, yüksek düzeyde ölçeklenebilir olmaları ve kaynakları zorlamadan daha geniş alanları kolayca kapsayabilmeleridir. Birkaç insan operatörün gördüklerini yorumlamasını gerektiren manuel tanımlama yöntemlerinden farklı olarak görüntü, AI kameralar, yorgunluktan kaynaklanan hatalara çok daha az eğilimli olan daha güvenilir sonuçlar sağlar veya yanlış tanımlama
AI, Mümkün Olanın Sınırlarını Zorlamaya Devam Ediyor
Yapay zeka, geleneksel teknolojileri kullanarak neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlamaya devam ediyor. Sonuç olarak, nesne algılama birçok durumda kritik bir rol oynayabilir ve hatta hayat kurtarmaya yardımcı olabilir.
Ancak nesne algılama, şirketlerin yapay zekayı kullanma yollarından yalnızca biridir. Sohbet robotlarından içerik yazmaya ve hatta sanat yaratmaya kadar pek çok şey var!