Что глубоко меняет наше понимание визуальных данных и то, как мы ими управляем, так это технология анализа видео с искусственным интеллектом. Он автоматически идентифицирует ключевую информацию в видеоконтенте на основе алгоритмов, автоматически отслеживает ключевую информацию в видеоконтенте и автоматически анализирует ключевую информацию в видеоконтенте. От области мониторинга безопасности до области бизнес-аналитики, его применение проникло в основные связи многих отраслей. Эта технология не только повышает эффективность, но и демонстрирует незаменимую ценность для точного принятия решений и обеспечения безопасности.
Как анализ видео с помощью искусственного интеллекта может улучшить общественную безопасность
В рамках городской общественной безопасности система видеоанализа с искусственным интеллектом может сканировать изображения наблюдения 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Он может в режиме реального времени выявлять аномальные модели поведения, такие как внезапное скопление людей, быстро бегущие люди, падения на землю или оставленные подозрительные предметы. Система может отправить сигнал раннего предупреждения в командный центр в течение нескольких секунд, превращая таким образом традиционную «проверку постфактум», основанную на человеческом наблюдении, в активное «заблаговременное предотвращение» и «реагирование во время инцидента».
Эта технология, помимо поведенческого анализа, чрезвычайно эффективна для отслеживания конкретных целей. Он опирается на объединение мультимодальной информации, такой как распознавание лиц, характеристики одежды и анализ походки, чтобы быстро зафиксировать целевую траекторию в сложной сети городских камер. Таким образом, время полицейского расследования значительно сокращается. Во-вторых, он также обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия решений для обеспечения безопасности крупномасштабных событий и развертывания ключевых зон. В-третьих, он эффективно создает трехмерную сеть безопасности.
Как ритейл использует видеоаналитику для оптимизации операций
В сфере розничной торговли видеоанализ с использованием искусственного интеллекта вышел за рамки простых задач по борьбе с кражами и стал ключевым инструментом для усовершенствованной работы магазинов. Система может точно рассчитывать поток покупателей, составлять тепловые карты магазинов и анализировать траектории движения покупателей. Торговцы могут понять, какие зоны привлекают больше всего остановок, а какие полки игнорируются, а затем научно скорректировать выкладку товаров и планировку магазина.
Благодаря углубленному анализу поведения покупателей ритейлеры могут получить ценную информацию о потребителях. Например, система может анализировать продолжительность времени, в течение которого клиенты находятся перед конкретным продуктом, сколько раз они берут продукт и просматривают его, а также совершают ли они в конечном итоге покупку. Эти данные интегрируются с POS-системой, чтобы помочь продавцам оценить эффективность маркетинговой деятельности, оптимизировать управление запасами и получить персонализированные рекомендации по обслуживанию, что в конечном итоге повышает коэффициент конверсии и удовлетворенность клиентов, а также предоставляет глобальные услуги по закупкам низковольтных интеллектуальных продуктов!
Ключевая роль ИИ-видеонаблюдения в производстве промышленной безопасности
В промышленных условиях, таких как заводы, шахты и строительные площадки, обеспечение безопасности является наиболее важным и критическим фактором. Видеоанализ искусственного интеллекта может автоматически определять, носят ли люди средства индивидуальной защиты, такие как защитные шлемы и светоотражающую одежду, а также определять, вошли ли люди в опасные зоны с ограниченным доступом или в альпинистское снаряжение. Как только нарушение будет обнаружено, система немедленно отправит звуковые и визуальные сигналы тревоги, чтобы уведомить соответствующий управленческий персонал о необходимости устранения серьезной угрозы безопасности от источника.
Анализируя видеоизображения, можно определить ранние характеристики дыма и пламени, а также отслеживать, отклоняется ли конвейерная лента и не накапливаются ли материалы и не переливаются ли они. Технология позволяет отслеживать состояние оборудования и экологические риски. Такой непрерывный автоматизированный мониторинг «слепых зон» компенсирует возможные упущения и задержки при ручных проверках, значительно снижает вероятность несчастных случаев и обеспечивает слаженность и стабильность производственного процесса.
Как интеллектуальные транспортные системы полагаются на видеоаналитику
Текущая ситуация с управлением транспортом такова, что оно в значительной степени полагается на ручной и видеоанализ. Этот вид анализа может выполнять анализ дорожных видео в реальном времени и точно подсчитывать транспортный поток на каждой полосе движения, а также среднюю скорость и плотность транспортных средств, обеспечивая тем самым основу данных для оптимизации времени светового сигнала и отклонения трафика. В случае возникновения пробок или аварий система может быстро идентифицировать и определить местонахождение, тем самым помогая отделу управления дорожным движением своевременно отреагировать.
Эта технология также используется при определенных нарушениях правил дорожного движения и обнаружении событий, таких как незаконная смена полосы движения, пересечение транспортными средствами линии, движение задним ходом, дорожно-транспортные происшествия и пешеходы, проезжающие на красный свет. Автоматическая идентификация и захват повышают эффективность правоохранительных органов и регулируют порядок дорожного движения. В то же время технология распознавания номерных знаков сочетается с системами управления парковкой, а технология распознавания номерных знаков сочетается с отслеживанием транспортных средств и другими системами, образуя таким образом нейронную сеть для городского интеллектуального транспорта, эффективно снижая нагрузку на городское движение.
Практическое применение видеоанализа при проверках энергетических объектов
Для энергетических объектов, таких как линии электропередачи, ветряные турбины, фотоэлектрические электростанции и нефте- и газопроводы, которые широко распространены и находятся в суровых условиях, ручные проверки являются дорогостоящими, рискованными и крайне неэффективными. Видеоанализ искусственного интеллекта в сочетании с дронами или стационарными камерами может автоматически проверять внешний вид объекта и выявлять различные дефекты, такие как поврежденные изоляторы, посторонние предметы, свисающие с проводов, ржавое оборудование, незаконное строительство вокруг основания башни или опасность лесного пожара.
Благодаря регулярному автоматизированному видеоанализу эксплуатационный и обслуживающий персонал может централизованно обрабатывать информацию о тревогах в офисе, точно составлять планы технического обслуживания и достигать перехода от «плановых проверок» к «условному техническому обслуживанию». Это не только значительно снижает затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание, а также риски для безопасности персонала, но также позволяет избежать возможных крупных аварийных ситуаций, связанных с отключением электроэнергии, за счет заблаговременного обнаружения скрытых опасностей, обеспечивая стабильность и безопасность энергоснабжения.
Какова тенденция развития технологии видеоанализа AI в будущем?
Будущие тенденции развития будут сосредоточены на более точных алгоритмах и более глубоких сценариях. С одной стороны, такие технологии, как обучение на небольших выборках и обучение с самоконтролем, уменьшат зависимость от массивных аннотированных данных, позволяя алгоритму быстрее адаптироваться к новым сценариям. С другой стороны, измерение анализа будет развиваться от простого обнаружения целей к более сложному пониманию сцены и прогнозированию поведения, например, к точному определению намерений поведения и тенденции развития событий.
Видеоанализ в сочетании с данными датчиков Интернета вещей и звуковыми данными является частью еще одного общего направления интеграции мультитехнологий и периферийных вычислений, которое может обеспечить более полную ситуационную осведомленность. В то же время модель периферийных вычислений с передачей вычислительной мощности камере может обеспечить реакцию в реальном времени и защитить конфиденциальность данных. Эта технология станет более инклюзивной и простой в использовании, а затем станет инфраструктурой цифровой трансформации во всех сферах жизни.
Как вы думаете, каковы наиболее потенциальные сценарии использования технологии видеоанализа искусственного интеллекта в вашей отрасли или в повседневной жизни? Добро пожаловать, чтобы поделиться своими взглядами и идеями в области комментариев. Если эта статья была для вас полезна, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с другими друзьями.
Добавить комментарий