L'intelligenza artificiale (AI) esiste da decenni, ma è solo di recente che le fotocamere AI sono diventate all'ordine del giorno. Con il software di riconoscimento degli oggetti, le telecamere possono ora riconoscere i volti e gli oggetti che incontrano nel mondo.
Questa tecnologia ha una vasta gamma di applicazioni, come aiutare le aziende a riconoscere potenziali clienti o identificare oggetti dannosi nell'ambiente. Le implicazioni sono profonde, poiché il rilevamento di oggetti basato sull'intelligenza artificiale cambia completamente ciò di cui è capace una telecamera TVCC convenzionale. Tuttavia, la tecnologia alla base è davvero innovativa.
Cosa sono le fotocamere AI?
Innanzitutto, chiariamo una cosa: una fotocamera AI non è un nuovo dispositivo che puoi utilizzare per scattare immagini visive o realizzare video. Invece, una fotocamera AI è molto simile a una fotocamera convenzionale, tranne per il fatto che è collegata a una scatola di elaborazione visiva che sfrutta tecnologie come
visione computerizzata "imparare" dai dati visivi.Usando algoritmi di apprendimento automatico, le telecamere AI possono elaborare informazioni da immagini visive. Ad esempio, le fotocamere AI utilizzano sensori per analizzare le immagini e identificare le migliori impostazioni per acquisire un'immagine. Tuttavia, questo è solo uno dei tanti usi.
Il rilevamento degli oggetti è già ampiamente utilizzato in molti mercati verticali. Ad esempio, le telecamere AI possono essere utilizzate per il riconoscimento facciale, il rilevamento di veicoli o per rilevare altri oggetti semantici. In alcuni settori, le aziende si affidano alle telecamere AI per applicare i protocolli di sicurezza, con le telecamere in grado di rilevare se i dipendenti indossano o meno dispositivi di sicurezza.
Le telecamere AI possono essere utilizzate per molti scopi sul posto di lavoro, incluso il monitoraggio del comportamento dei dipendenti e il rilevamento di potenziali minacce alla sicurezza prima che diventino un problema. Ad esempio, le telecamere AI possono rilevare quando un dipendente sta lavorando troppo vicino a materiali pericolosi o se i segnali di avvertimento sono stati ignorati.
Come funziona il rilevamento degli oggetti della fotocamera AI
Il rilevamento degli oggetti utilizza un algoritmo che elabora i dati dell'immagine acquisiti dalla telecamera e li confronta con oggetti noti in un database. L'algoritmo quindi identifica tutti gli oggetti simili a quelli trovati nel suo database e restituisce i risultati di conseguenza.
Ad esempio, se una fotocamera AI è configurata per rilevare i volti, può confrontare le immagini che cattura con i volti memorizzati nel suo database e rilevare eventuali caratteristiche facciali che corrispondono a loro. Questo processo consente alla fotocamera di riconoscere persone o altri oggetti anche quando sono parzialmente oscurati o non riconoscibili dall'uomo.
Le telecamere AI utilizzano algoritmi di rilevamento degli oggetti per rilevare situazioni pericolose in tempo reale. Ciò consente loro di avvisare immediatamente le persone quando sta accadendo qualcosa fuori dall'ordinario. Con le telecamere AI, gli oggetti pericolosi possono essere rilevati prima che si verifichi un incidente, salvando così vite umane e prevenendo costosi errori.
Alcuni esempi includono il rilevamento di persone che non indossano dispositivi di protezione in un cantiere edile o l'avvertimento dei lavoratori sulla caduta di oggetti prima che colpiscano qualcuno sulla testa.
Inoltre, queste telecamere possono essere utilizzate anche per il riconoscimento facciale, consentendo ai datori di lavoro di tenere traccia delle presenze e monitorare il comportamento dei dipendenti sul posto di lavoro in modo più efficiente che mai.
Addestrare telecamere AI per rilevare oggetti specifici
Una cosa da notare qui è che gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale sono efficaci solo quanto i set di dati su cui sono addestrati. Quindi, ad esempio, se una telecamera AI deve essere addestrata per rilevare un oggetto specifico, come un veicolo, deve essere alimentata con centinaia di migliaia di immagini di automobili.
Il primo passo, quindi, è addestrare una fotocamera AI per raccogliere immagini dell'oggetto che vorresti che rilevasse. Hai bisogno di abbastanza immagini in modo che la fotocamera abbia abbastanza punti dati per riconoscere con precisione l'oggetto quando appare nel mondo reale. Più vario è il tuo set di dati, meglio è; considera di includere diverse prospettive, condizioni di illuminazione, colori e immagini da diverse angolazioni.
Se desideri che il tuo sistema di telecamere AI rilevi oggetti specifici, puoi addestrare il tuo algoritmo utilizzando librerie open source come TensorFlow Lite o PyTorch. Questo processo prevede la scrittura di codice che consentirà al tuo algoritmo di acquisire immagini o video e di produrre etichette che corrispondano a ciò che contengono.
I vantaggi dell'utilizzo di telecamere AI per il rilevamento di oggetti
Ci sono diversi motivi per cui le fotocamere AI, come la gamma di fotocamere AI di D-Link, stanno diventando sempre più popolari in molti settori. Offrono una serie di vantaggi che giustificano facilmente il costo leggermente più elevato.
Tempi di rilevamento più rapidi
Le telecamere per il rilevamento di oggetti sono progettate per rilevare gli oggetti in modo rapido e preciso. Sfortunatamente, i sistemi di telecamere tradizionali possono spesso essere lenti e inaffidabili quando si tratta di rilevare oggetti, di solito affidandosi all'osservazione umana per essere in grado di individuare gli oggetti.
Le telecamere di rilevamento AI continuano a migliorare nel tempo, riducendo notevolmente i tempi di rilevamento complessivi. Per ambienti frenetici, come un cantiere edile o una strada pubblica, questo può fare la differenza.
Maggiore precisione
Le telecamere per il rilevamento di oggetti offrono anche una maggiore precisione rispetto ai sistemi di telecamere tradizionali. Ciò è dovuto in parte alla loro capacità di riconoscere oggetti da più angolazioni e distanze e distinguere tra diversi tipi di oggetti anche se sembrano simili per dimensioni o forma. Questo li rende ideali per l'uso in applicazioni di sorveglianza di sicurezza o di gestione dell'inventario, dove la precisione è fondamentale. Ancora più importante, man mano che migliorano, la loro precisione continua a migliorare. Nel tempo, diventano più precisi delle loro controparti umane.
Risparmi
Infine, le telecamere per il rilevamento di oggetti offrono risparmi sui costi rispetto alle telecamere tradizionali grazie alla maggiore precisione e ai tempi di rilevamento più rapidi. Investendo in anticipo in un sistema basato sull'intelligenza artificiale, puoi risparmiare denaro nel lungo periodo evitando errori costosi o opportunità mancate causate da risultati imprecisi o lenti dei sistemi tradizionali. Inoltre, questi sistemi richiedono una manutenzione minima poiché non richiedono una calibrazione regolare come fanno altri sistemi di telecamere.
Altamente scalabile
Il vantaggio principale dell'utilizzo delle telecamere AI è che sono altamente scalabili e possono facilmente coprire aree più grandi senza gravare sulle risorse. A differenza dei metodi di identificazione manuale, che richiedono diversi operatori umani per interpretare ciò che vedono in un immagine, le fotocamere AI forniscono risultati più affidabili che sono molto meno soggetti a errori dovuti alla fatica o errata identificazione.
L'intelligenza artificiale continua a spingere i limiti di ciò che è possibile
L'intelligenza artificiale continua a ridefinire ciò che è possibile utilizzando le tecnologie convenzionali. Di conseguenza, il rilevamento di oggetti può svolgere un ruolo fondamentale in numerose situazioni e può persino aiutare a salvare vite umane.
Tuttavia, il rilevamento degli oggetti è solo uno dei modi in cui le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale. Ce ne sono molti altri, dai chatbot alla scrittura di contenuti fino alla creazione di arte!
