Штучний інтелект. Кожен чув цей термін практично у всіх аспектах життя. Так що ж таке технологія ШІ, та хто сьогодні використовує або має її використовувати?

Що таке штучний інтелект?

ШІ — це потужний спосіб збору, уточнення та кількісної оцінки даних для отримання висновку, що допомагає людям швидше приймати рішення або автоматизувати процеси, які можуть вважатися звичайними або повторюваними. Штучний інтелект у своєму попередньому стані був відомий як «машинне навчання» або «машинна обробка», що згодом перетворилося на «глибоке навчання» (Deep learning).

Штучний інтелект в застосуванні до індустрії безпеки та відеоспостереження надає можливість знаходити й обробляти потрібну інформацію швидше, ніж раніше. Сучасне ПЗ для відеоспостереження автоматизувало багато з цих процесів з допомогою таких функцій, як «пошук по архіву» для пошуку об'єкта, віддаленої з поля зору камери відеоспостереження або «виявлення руху», а також для створення попереджень при переміщенні об'єктів через обрану точку огляду.

Машинне навчання

Повна оцінка ШІ означає використання машини або серії машин для збору, обробки та виробництва інформації, отриманої з основних функцій комплектів відеоспостереження або відеоаналітики. Те, що вивчають машини, залежить від того, що від них вимагається. Правда в тому, що штучний інтелект може стати значущим тільки в тому випадку, якщо передбачено достатньо інформації для отримання потрібних результатів. Якщо інформації недостатньо, доводиться копати глибше для отримання інформації або дізнатися більше, що належним чином описано як «глибоко вивчений» ШІ. У перекладі це означає, що людині потрібно більше дізнатися на більш глибокому рівні, щоб отримати спільну об'єднану інформацію, необхідну для отримання бажаного результату.

Глибоке навчання

Технологія Deep learning дозволить краще зрозуміти особливості людини та її поведінку. Ця інформація потім може бути застосована, щоб зрозуміти, як інтерпретувати моделі поведінки з кінцевою метою передбачуваної поведінки. Це пророцтво вимагає конкретного ступеня людської інтерпретації, щоб користувач міг позиціювати себе, порушувати моделі негативної поведінки або просто шукати потрібних людей, ґрунтуючись на цих моделях поведінки. Ці ж шаблони перетворюються на інтелект, що з часом збільшує здатність відеокамери більш точно прогнозувати шаблони, які зможуть дозволити розпочати дії в результаті. Цей інтелект, який тепер здатний діяти, може захистити життя: наприклад, в разі зупинки виробничого процесу, якщо людина переміститься в область, де не повинна знаходитися, що може піддати її небезпеці.

З точки зору відеоспостереження штучний інтелект може бути переведений на дієві дані, надаючи поведінкову інформацію, що дозволяє правоохоронним органам заздалегідь затримувати людей зі злочинними намірами, таким чином запобігаючи злодіяння повністю або частково на основі раніше отриманих даних. Точки збору даних тепер починають відходити від м'якшої, пасивної ролі в дієву. В результаті ставлять нові запитання щодо призначення IP камер відеоспостереження або ролі їх точок огляду, таких як виявлення, відеоспостереження, розпізнавання або ідентифікація.

Виявлення присутності людини

Наприклад, менеджер магазину може потребувати технології виявлення присутності людини, а також в точному визначенні того, ким вона є. Таким чином, аналітична лінія перетинається з активуванням блоку руху, або виявляється зустрічний потік, який потім створює попередження для охоронця про необхідність вжити заходів. Це залишається аналітикою камери, але тепер зібрана інформація передається в графічний процесор (GPU), який можна використовувати для порівняння захоплених характеристик, з попередньо завантаженими характеристиками обличчя. Коли два джерела порівнюються та проводиться зіставлення, може генеруватися попередження, яке призводить до втручання або іншій аналогічній дії зі спробою запобігти подальшій дії. Цей процес можна вважати рятівним, оскільки передбачений варіант прогнозувати всілякі результати до передбачуваних дій.

Наступним рівнем вважається технологія Deep learning, яка використовує ті ж характеристики, щоб визначити, де ще в екосистемі відеоспостереження людина могла бути раніше, шляхом порівняльного аналізу інших зібраних відеоданих. Це стає поглибленим вивченням ШІ, коли машина з графічним процесором здатна вчитися на основі позитивної ідентифікації, поміченої користувачем, яку відеокамера вивчає, та починає додатково обробляти власні дані для додаткового розуміння та поліпшення здібностей прогнозування.