Kunstmatige intelligentie (AI) bestaat al tientallen jaren, maar pas sinds kort zijn AI-camera's gemeengoed geworden. Met objectherkenningssoftware kunnen camera's nu gezichten en objecten herkennen die ze in de wereld tegenkomen.
Deze technologie heeft een breed scala aan toepassingen, zoals het helpen van bedrijven bij het herkennen van potentiële klanten of het identificeren van schadelijke objecten in de omgeving. De gevolgen zijn ingrijpend, aangezien AI-aangedreven objectdetectie de mogelijkheden van een conventionele CCTV-camera volledig verandert. De technologie erachter is echter echt innovatief.
Wat zijn AI-camera's?
Laten we eerst één ding verduidelijken: een AI-camera is geen nieuw apparaat dat u kunt gebruiken om visuele afbeeldingen te maken of video's te maken. In plaats daarvan lijkt een AI-camera sterk op een conventionele camera, behalve dat hij is aangesloten op een visuele verwerkingsbox die gebruikmaakt van technologieën zoals
computer visie om te "leren" van visuele data.Gebruik makend van algoritmen voor machinaal leren, kunnen AI-camera's informatie uit visuele beelden verwerken. AI-camera's gebruiken bijvoorbeeld sensoren om beelden te analyseren en de beste instellingen voor het vastleggen van een beeld te bepalen. Dat is echter slechts een van de vele toepassingen.
Objectdetectie wordt al veel gebruikt in veel branches. Zo kunnen AI-camera's worden gebruikt voor gezichtsherkenning, voertuigdetectie of voor het detecteren van andere semantische objecten. In bepaalde sectoren vertrouwen bedrijven op AI-camera's om veiligheidsprotocollen af te dwingen, waarbij camera's kunnen detecteren of werknemers veiligheidskleding dragen of niet.
AI-camera's kunnen voor veel doeleinden op de werkplek worden gebruikt, waaronder het monitoren van het gedrag van werknemers en het detecteren van potentiële veiligheidsbedreigingen voordat ze een probleem worden. AI-camera's kunnen bijvoorbeeld detecteren wanneer een medewerker te dicht bij gevaarlijke stoffen werkt of waarschuwingsborden worden genegeerd.
Hoe AI-camera-objectdetectie werkt
Objectdetectie maakt gebruik van een algoritme dat de door de camera vastgelegde beeldgegevens verwerkt en vergelijkt met bekende objecten in een database. Het algoritme identificeert vervolgens alle objecten die vergelijkbaar zijn met die gevonden in de database en retourneert dienovereenkomstig resultaten.
Als een AI-camera bijvoorbeeld is ingesteld om gezichten te detecteren, kan deze de gemaakte beelden vergelijken met gezichten die zijn opgeslagen in de database en eventuele gelaatstrekken detecteren die daarmee overeenkomen. Door dit proces kan de camera mensen of andere objecten herkennen, zelfs als ze gedeeltelijk aan het zicht zijn onttrokken of onherkenbaar zijn voor mensen.
AI-camera's gebruiken algoritmen voor objectdetectie om gevaarlijke situaties in realtime te detecteren. Hierdoor kunnen ze mensen onmiddellijk waarschuwen wanneer er iets ongewoons gebeurt. Met AI-camera's kunnen gevaarlijke objecten worden gedetecteerd voordat er een ongeval plaatsvindt, waardoor levens worden gered en kostbare fouten worden voorkomen.
Enkele voorbeelden zijn het detecteren van mensen die geen beschermende kleding dragen op een bouwplaats of het waarschuwen van werknemers voor vallende voorwerpen voordat ze iemand op het hoofd slaan.
Bovendien kunnen deze camera's ook worden gebruikt voor gezichtsherkenning, waardoor werkgevers de aanwezigheid kunnen volgen en het gedrag van werknemers op de werkplek efficiënter dan ooit tevoren kunnen volgen.
AI-camera's trainen om specifieke objecten te detecteren
Een ding om op te merken is dat door AI aangedreven tools slechts zo effectief zijn als de datasets waarop ze zijn getraind. Dus als een AI-camera bijvoorbeeld moet worden getraind om een specifiek object, zoals een voertuig, te detecteren, moet deze worden gevoed met honderdduizenden afbeeldingen van auto's.
De eerste stap is dan het trainen van een AI-camera om afbeeldingen te verzamelen van het object dat u wilt laten detecteren. U hebt voldoende afbeeldingen nodig zodat de camera voldoende gegevenspunten heeft om het object nauwkeurig te herkennen wanneer het in de echte wereld verschijnt. Hoe gevarieerder uw dataset is, hoe beter; overweeg om verschillende perspectieven, lichtomstandigheden, kleuren en afbeeldingen vanuit verschillende hoeken op te nemen.
Als u wilt dat uw AI-camerasysteem specifieke objecten detecteert, kunt u uw algoritme trainen met behulp van open-sourcebibliotheken zoals Tensor Flow Lite of PyTorch. Dit proces omvat het schrijven van code waarmee uw algoritme afbeeldingen of video's kan opnemen en labels kan uitvoeren die overeenkomen met wat erin staat.
De voordelen van het gebruik van AI-camera's voor objectdetectie
Er zijn verschillende redenen waarom AI-camera's, zoals het assortiment AI-camera's van D-Link, worden in veel industrieën steeds populairder. Ze bieden een aantal voordelen die de iets hogere kosten gemakkelijk rechtvaardigen.
Snellere detectietijden
Objectdetectiecamera's zijn ontworpen om objecten snel en nauwkeurig te detecteren. Helaas kunnen traditionele camerasystemen vaak traag en onbetrouwbaar zijn als het gaat om het detecteren van objecten, waarbij ze meestal vertrouwen op menselijke observatie om objecten te kunnen lokaliseren.
AI-detectiecamera's blijven in de loop van de tijd verbeteren, waardoor de detectietijden in het algemeen aanzienlijk worden verkort. Voor snelle omgevingen, zoals een bouwplaats of een openbare weg, kan dit een cruciaal verschil maken.
Verhoogde nauwkeurigheid
Objectdetectiecamera's bieden ook een grotere nauwkeurigheid in vergelijking met traditionele camerasystemen. Dit is gedeeltelijk te danken aan hun vermogen om objecten vanuit meerdere hoeken en afstanden te herkennen en onderscheid te maken tussen verschillende soorten objecten, zelfs als ze qua grootte of vorm vergelijkbaar lijken. Dit maakt ze ideaal voor gebruik in toepassingen voor beveiligingstoezicht of inventarisbeheer, waar nauwkeurigheid van het grootste belang is. Wat nog belangrijker is, naarmate ze verbeteren, blijft hun nauwkeurigheid verbeteren. Na verloop van tijd worden ze nauwkeuriger dan hun menselijke tegenhangers.
Kostenbesparingen
Ten slotte bieden objectdetectiecamera's kostenbesparingen in vergelijking met traditionele camera's vanwege hun grotere nauwkeurigheid en snellere detectietijden. Door vooraf te investeren in een door AI aangedreven systeem, kunt u op de lange termijn geld besparen door kostbare fouten of gemiste kansen te voorkomen die worden veroorzaakt door onnauwkeurige of trage resultaten van traditionele systemen. Bovendien hebben deze systemen minimaal onderhoud nodig, omdat ze niet regelmatig hoeven te worden gekalibreerd, zoals bij andere camerasystemen.
Zeer schaalbaar
Het belangrijkste voordeel van het gebruik van AI-camera's is dat ze zeer schaalbaar zijn en gemakkelijk grotere gebieden kunnen bestrijken zonder middelen te belasten. In tegenstelling tot handmatige identificatiemethoden, waarbij meerdere menselijke operators nodig hebben om te interpreteren wat ze in een beeld, leveren AI-camera's betrouwbaardere resultaten die veel minder vatbaar zijn voor fouten als gevolg van vermoeidheid of verkeerde identificatie.
AI blijft de grenzen verleggen van wat mogelijk is
Kunstmatige intelligentie blijft de mogelijkheden herdefiniëren met conventionele technologieën. Als gevolg hiervan kan objectdetectie in tal van situaties een cruciale rol spelen en zelfs levens helpen redden.
Objectdetectie is echter slechts één manier waarop bedrijven kunstmatige intelligentie gebruiken. Er zijn er nog veel meer, van chatbots tot het schrijven van inhoud tot zelfs het maken van kunst!
