نقش مهم هوش مصنوعی در صنعت دوربین مدار بسته

انالیز سوژه و به دست آوردن اطلاعات لازم از آن

درجه دقت در این مرحله فاکتور بسیار مهمی است که مستقیما بر روی دقت الگوریتم تاثیر می‌گذارد. بیشتر کارهای پردازشی و محاسباتی مربوط به این بخش است. در دوربین‌های هوشمند قدیمی طراحی الگوریتم‌ها توسط متخصصین نرم افزار انجام می‌شد که اساسا بر اساس شاخصه‌های ذهنی بود. به همین دلیل تعریف بسیاری از ویژگی‌های انتزاعی به طرزی که برای انسان قابل درک باشد بسیار سخت بود و ناچارا از بین می‌رفت. در این دسته از دوربین‌های هوشمند مداربسته با قابلیت تشخیص چهره بسیاری از فاکتورهای محیطی اعم از مکان نصب دوربین، زاویه دید، میزان نور در محیط بر روی کارایی این قابلیت تاثیر گذار هستند که این یک نکته منفی در آن محسوب می‌گردد. در الگوریتم‌هایی که بر اساس هوش مصنوعی طراحی شده‌اند اما سعی شده تا به نکات ظریف و جزئی دقت شود.

امکان دسته بندی اطلاعات

سوژه‌های مختلف اعم از وسایل نقلیه، اشیاء مختلف، افراد، حیوانات و … دارای ویژگی‌های ظاهری مختلفی هستند و تشخیص هر کدام بر اساس الگوریتم‌‌های تعریف شده متفاوتی است. از آنجایی که ویژگی‌های ظاهری یک وسیله نقلیه پیچیدگی خاصی نداشته و نهایتا شامل شاخصه‌هایی نظیر نوع آرم، ابعاد، رنگ و …است، دوربین‌های هوشمند قدیمی در تشخیص اشیاء و وسایل نقلیه بسیار موفق عمل می‌کردند.

اما در مورد کاراکترهای ظاهری انسان به دلیل آنکه اغلب به دلیل تنوع بالا و پیچیدگی زیاد دچار خطا می‌شدند. و بازده خوبی ندارند به همین دلیل افزایش درک عمقی به واسطه طراحی الگوریتم‌های پیچیده‌تر در هوش مصنوعی به شدت لازمه کارکرد بهتر قابلیت تشخیص چهره در دوربین‌های مداربسته است.

به طور کلی ترکیب هوش مصنوعی AI و دوربین‌های مداربسته کمک فراوانی در خصوص کاهش جرائم و کاهش هزینه‌های امنیتی به ما کرده است. به عبارت دیگر به جای آنکه ساعت‌ها وقت خود را صرف جستجو در تصاویر دوربین مداربسته کنیم، با توجه به داده‌هایی که قبلا توسط هوش مصنوعی ذخیره سازی شده است بهترین بهره را از دوربین مداربسته خود می‌کنیم.

DEEP Learning و مقایسه الگوریتم‌های آن

یادگیری عمیق، نوعی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علوم داده می‌باشد که شامل آمار و مدل سازی برای پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها را دارند، بسیار کاربردی است و روند تحلیل و تفسیر داده‌ها را سریعتر و آسان‌تر می‌کند.

البته می‌توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است به گونه‌ای که در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع، عمل یادگیری را برای یک سیستم هوش مصنوعی انجام می‌دهد و به این صورت ماشین درک بهتری از واقعیت های وجودی پیدا می‌کند و می‌تواند الگوهای مختلف و متفاوتی را شناسایی کند. در ساده‌ترین سطح، یادگیری عمیق را می‌توان راهی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی‌ها دانست.