Искусственный интеллект в видеонаблюдении

Опубликовано: 09.02.2018

Реалии сегодняшнего дня позволяют с уверенностью говорить о том, что искусственный интеллект все больше проникает в нашу повседневную жизнь, замещая человека в тех областях, в которых он может лучше справиться с выполнением задач. Исключением не стало и видеонаблюдение. Это обуславливается тем, что в большинстве случаев оператор просто не в состоянии одновременно анализировать информацию, поступающую с большого количества видеокамер, с неизменно высоким уровнем внимания к деталям.

При этом, несмотря на существенно более высоким уровень производительности, интеграторам видеосистем необходимо четко понимать, в каких ситуациях оправдано, а в каких неоправданно использование возможностей искусственного интеллекта. На данном шаге развития ИИ основан на применении нейронных сетей для анализа ситуации. Однако для того, чтобы система могла функционировать в заданном режиме, ее необходимо предварительно обучить на большом числе различных вариантов развития событий.

Сегодня можно выделить два типа сетей, которые имеют наибольшую вероятность успешного применения, это сети сверточного и импульсного типа. Разница между ними состоит в способе связей между узлами системы для выработки необходимого решения или получения результата вычисления. Первый тип использует строго определенный математический алгоритм, проще в эксплуатации, но при этом существенно уступает импульсному по скорости обучения.

Сети второго типа быстрее дают результат, так как постоянно динамически анализируют какой именно элемент дал больший вклад в получение решения, не тратя ресурсы на бесполезные области, что, по мнению ученных, в большей степени копирует работу человеческого мозга. При этом, так как соревнование между ними еще впереди, то определяющую роль будет играть возможность использования того или иного типа ИИ в других сферах деятельности.

Возврат к списку

FULL CONTROL