Компания Hikvision находится на передовой применения технологий глубокого обучения в индустрии видеонаблюдения и за ее пределами. Компания уже выпустила свой первый набор устройств, которые обладают возможностями искусственного интеллекта (AI).
Концепция глубокого обучения вдохновлена тем, как работает человеческий мозг. Наш мозг можно рассматривать как очень сложную модель глубокого обучения. Мозговые нейронные сети состоят из миллиардов взаимосвязанных нейронов; а глубокое обучение имитирует эту структуру.
За последние два года технология развивалась в направлениях распознавания речи, компьютерного зрения, голосового перевода и многих других. Она даже превзошла человеческие возможности в области распознавания лиц и классификации изображений; следовательно, она будет особенно полезна в области видеонаблюдения.
Способность распознавать людей делает данную технологию отличным дополнением к арсеналу систем безопасности. Это особенно актуально в системах, где ложные тревоги составляют 94-99% всех сигналов тревог.
Глубокое обучение отличается от других алгоритмов. Алгоритмическая модель глубокого обучения имеет гораздо более глубокую структуру. Глубокое обучение очень похоже на процесс обучения человека. Обычные системы видеонаблюдения, в основном, обнаруживают движущиеся цели без дальнейшего их анализа. Например, для защиты периметра используются технологии, которые могут быть подвержены ложным тревогам. Некоторые из решений также могут быть дорогими и сложными в установке.
Животные, падающие листья или даже появляющиеся на свету тени могут вызывать ложные тревоги, поэтому возможность идентифицировать человека намного повышает точность систем защиты периметра. Частые ложные тревоги всегда являются проблемой для пользователей, которым необходимо тратить время на каждую из них.
Представьте себе тихое место, где ночью может возникнуть до 50 ложных тревог. Предполагая, что для проверки ложной тревоги требуется 2-3 минуты, а около 3 из 50 тревог потребуют более пристального внимания, скажем, на них будет потрачено по 15 минут. Таким образом, эти 50 ложных тревог обернутся пустой тратой двух часов каждую ночь. Точность распознавания с использованием алгоритма глубокого обучения больше на 38% - применяя это значение к предыдущему примеру, можно говорить, что экономия времени составит почти один час - каждую ночь.
Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом, и компания Hikvision изучает новые способы применения этой технологии в индустрии безопасности и за ее пределами.
Решения Hikvision Deep Learning можно использовать в следующих вариациях:
- Видеокамера наблюдения DeepinView может обнаруживать и, при срабатывании тревоги, отслеживать цели.
- Видеорегистратор DeepinMind NVR осуществляет поиск информации на видео гораздо быстрее по сравнению с обычным видеорегистратором.
- Видеокамера наблюдения DeepinView и видеорегистратор DeepinMind представляют собой комплексное решение. Видеокамера отправляет информацию в NVR, который ее затем анализирует.
