Искусственный интеллект разработан для многих областей технологий, которые оказывают непосредственное влияние на жизнь каждого человека. В течение некоторого времени это было одним из основных предметов интереса индустрии безопасности.
Чтобы понять концепцию искусственного интеллекта, вернемся в 1950 год, когда Алан Матисон Тьюринг предложил тест, целью которого было ответить на вопрос о том, может ли машина мыслить и делает ли это так же, как человек. Задача машины состояла в том, чтобы отвечать на вопросы человека таким образом, чтобы собеседник не мог решить, разговаривает ли он с человеком или машиной.
В контексте искусственного интеллекта применяются специфические - помимо традиционных - определения обучения. По словам Герберта Саймона, системное обучение — это способность адаптироваться для более эффективного повторения той же или аналогичной задачи. Отсюда следует, что обучение — это автоматический процесс самосовершенствования. Система обучения собирает данные, ищет шаблоны, делает выводы и создает правила. Саморазвитые модели поведения постоянно совершенствуются. Оператор вводит примеры и устраняет системные ошибки на постоянной основе.
Какие задачи мы ставим перед искусственным интеллектом? Среди прочего, распознавание речи и изображений, обработка естественного языка. Такие приложения являются обычным явлением. Механизмы искусственного интеллекта окружают нас отовсюду. При вождении автомобиля большинство из нас использует GPS-навигацию, которая указывает кратчайший маршрут. При планировании маршрута учитывается не только расстояние от пункта назначения, но и такие переменные, как сложность маршрута. Другим примером искусственного интеллекта является медицинская экспертная система, использующая огромную базу данных, благодаря которой за доли секунды вы можете получить предварительный диагноз после выявления симптомов. Используя браузер Yandex, мы также имеем дело с механизмами искусственного интеллекта.
В настоящее время мы наблюдаем огромное ускорение в разработке систем на основе нейронных сетей. Интернет вещей позволяет получать огромные объемы данных из среды, в то время как облачные вычисления и обработка графического процессора (GPU) позволяют использовать огромные вычислительные мощности, которые необходимы в случае алгоритмов обучения.
Наряду с развитием технологий, элементы системы видеофиксации INCAR пополняются новыми и более функциональными решениями. В настоящее время трендом является искусственный интеллект - ИИ. Устройства, оснащенные такими элементами, становятся еще более интеллектуальными, что с точки зрения пользователя делает систему видеонаблюдения с ИИ еще лучше.
Компания INCAR, один из ведущих производителей на рынке, представляет устройства искусственного интеллекта во всех стандартных сериях, что обеспечивает доступ к новейшим технологиям еще большему количеству пользователей.
Немного истории от Deep Blue
В 1997 году Гарри Каспаров, чемпион мира по шахматам, был побежден компьютером Deep Blue. Несмотря на то, что компьютер выиграл в результате шести игр, IBM, не позволила Гарри Каспарову анализировать компьютерную модель своей системы, но это было важной вехой в гонке за создание искусственного интеллекта.
В течение 20 лет интенсивно развивались технологии Deep Learning и алгоритмы искусственного интеллекта, их эффективность возросла, а развитие электроники позволило добиться впечатляющей миниатюризации. 20 лет назад компьютер Deep Blue весил несколько сотен килограммов и занимал пространство маленькой комнаты, теперь такая же мощность и возможности доступны в системах, которые можно поместить в карман ... или видеорегистратор с искусственным интеллектом.
Глубокое обучение от Dahua Technology
В апреле 2017 года Dahua Technology установила тесное сотрудничество с Intel Movidius, одним из лидеров в области глубокого обучения (Big Data), машинного обучения и искусственного интеллекта. Благодаря этому сотрудничеству некоторые модели INCAR будут оснащены мощными процессорами обработки изображений. Благодаря этому, в дополнение к деталям и невероятной светочувствительности, они смогут предложить расширенный анализ содержимого изображения. Модуль искусственного интеллекта (AI), встроенный в камеру, позволяет распознавать лица, контролировать поведение, контролировать толпу людей иметь стереоскопическое зрение и распознавать объекты.
Робокоп по-китайски: искусственный интеллект ловит преступников
Новый метод поиска преступников используя искусственный интеллект, работает в китайском Цзэнчжоу, быстро растущем мегаполисе, в котором проживает почти 10 миллионов человек. В толпе людей сложно разыскать человека. Для поимки лиц совершавших преступления, был разработан пилотный проект в период повышенной миграции: китайский Новый год (с конца января до середины февраля 2018 года). Для поиска преступников использовалась технология - очки с камерой, смартфон и система распознавания лиц. Для поиска используется камера с базой данных на 10000 преступников встроенная в очки полицейского и с помощью этой технологии найти преступника можно за доли секунды.
Испытания проводились в общественных местах, заполненных людьми: на станциях, вокзалах или парковках. При поддержке этой технологии были найдены 26 человек, причастных к преступлениям и семь человек находящихся в розыске за тяжкие преступления. Согласно The Wall Street Journal, очки, используемые китайской полицией, были разработаны LLVision Technology Co. Преимущество использования мобильных камер, интегрированных с очками, перед стационарными решениями заключается в возможности записывать четкие изображения в местах, которые плохо видны. Стоимость полного сканирующего устройства составляет около 33700 рублей. Решение, разработанное LLVision, позволяет идентифицировать подозреваемых в течение 100 миллисекунд, с базой данных из 10000 преступников, хранящейся в памяти устройства.
Система наблюдения с искусственным интеллектом, которую проверяет китайская полиция, является частью стратегии наблюдения за гражданами Ближнего Востока. К 2020 году правительство Китая планирует внедрить сложные системы в городах с более чем 600 миллионами стационарных камер. Учитывая нынешнее население Китая (1,4 миллиарда граждан) — это одна камера в среднем на 2,33 человека. Полиция, которой помогают дополнительные мобильные системы наблюдения, несомненно, обнаружит людей, разыскиваемых в толпе, гораздо быстрее.
Модуль с искусственным интеллектом
Модуль AI, в отличие от обычного изображения, не анализирует только пиксели в изображении с камеры. Он узнает, «как выглядит мир». Через некоторое время он может отличить, например, дерево от автомобиля или человека от животного. Кроме того, он анализирует признанные элементы и классифицирует их, например, по цвету, форме, типу одежды (красная толстовка, очки, рюкзак, длина волос). Анализ выполняется в камере INCAR, и система представляет только «голые результаты», поэтому не требуется использовать дорогие и большие серверы, которые потребляют значительное количество энергии для обработки такого количества информации.
Это решение позволяет повысить эффективность систем видеофиксации INCAR, в которых обычный анализ VCA был чувствителен к изменениям погоды и освещения, и генерировал большое количество ложных тревог, и требовал длительной и трудной калибровки или заставлял устанавливать камеры для обеспечения эффективности работы.
Новые камеры также могут связываться с «облачными решениями», где собираются и анализируются огромные объемы данных с «наблюдаемых сцен» (Big Data), например, с точки зрения бизнес-стратегий. Это также открывает путь к действительно автономным, самообучающимся и самокорректирующимся системам безопасности. Одной из идей внедрения искусственного интеллекта в системы видеофиксации является ответом на глобальную революцию и прорыв в том, как работают рынок автострахования в России. Основой таких систем является продвинутый искусственный интеллект, то есть постоянно обучающаяся и совершенствующаяся система, которая работает 24/7/365 на неограниченном количестве и качестве данных. Благодаря использованию искусственного интеллекта в проектах INCAR, существующие процессы будут практически полностью автоматизированы, а время и стоимость процессов будут радикально изменены.
Deep Sense и первая в мире камера с функцией искуственного интеллекта
Dahua Technology. Благодаря сотрудничеству с другим лидером в области искусственного интеллекта - NVIDIA - создал первый в мире сетевой видеорегистратор с использованием графических процессоров NVIDIA® Tesla®P4. Как сервер, он может выполнять структурный анализ до 192 видеоканала, а продвинутый алгоритм глубокого обучения позволяют системе выполнять симуляции предвидимых действий и выводить их на основе захваченного видеоизображения, и реагировать на ваше предполагаемое действие до того момента как оно произошло.
Высококачественное изображение обрабатывается процессором Movidius с использованием алгоритмов глубокого обучения. Используемый в камере 2-мегапиксельный 1 / 1,9-дюймовый CMOS-датчик изображения гарантирует идеальное и детальное изображение, полученное как в условиях дневного, так и ночного освещения. Кроме того, камера имеет множество функций, таких как WDR, HLC, BLC, AWB, AGC, 3DNR, Задача алгоритма обучения - обнаружение и распознавание лиц. Камера анализирует наблюдаемую сцену в поисках лица. Во время обнаружения алгоритм анализирует изображение. Оператор получает информацию об обнаружении лица вместе с описанной фотографией.
Основная задача этой функции - обнаружить злоумышленника в случае пересечения определенной линии или входа в защищенную зону. При обнаружении нежелательного события будет активирован аварийный сигнал.
Кроме того, интеллектуальный фильтр, используемый в регистраторе, позволяет подключенным камерам классифицировать объекты, нарушающие контролируемую область. Различение дерева от автомобиля или человека от животного позволяет значительно снизить количество ложных срабатываний при обнаружении.
Распознавание объектов и анализ изображений
Dahua также предлагает передовые алгоритмы для распознавания лиц и классификации объектов, После подключения практически любой IP-камеры они анализируют содержимое изображений, чтобы распознать лица на четырех видеоканалах. Кроме того, они позволяют анализировать возраст, пол и даже эмоциональное состояние, чтобы помочь найти человека, которого вы ищете. Более того, используя искусственный интеллект, рекордер классифицирует объекты по категориям человек / транспортное средство и присваивает им ряд характеристик. Для мужчины признается цвет и тип одежды (длинный или короткий рукав, брюки, шорты, юбка, кепка). При поиске конкретных транспортных средств можно указать тип транспортного средства (автомобиль или двухколесный) и его цвет, марку или регистрационный номер.
Описание объекта включает информацию о возрасте, поле, выражении лица и другие детали. Изображение сравнивается с изображениями, собранными в обширной базе данных. База данных содержит до 10000 изображений лиц. Пользователь информируется о сходстве обнаруженного лица с изображением лица на основании и о степени сходства, выраженной в процентах. Критерии соответствия лиц настраиваются. DH-HF8242F-FD / FR способен обнаружить до шестнадцати лиц в одной сцене и сравнить их с изображениями с базы. Все эти функции доступны из веб-браузера. Камера анализирует наблюдаемую сцену в поисках лица. В момент обнаружения алгоритм анализирует изображение. Оператор получает информацию об обнаружении лица вместе с описанной фотографией. Описание включает информацию о возрасте, поле, выражении лица и другие детали. Изображение сравнивается с изображениями, собранными в обширной базе данных. База данных содержит до 10000 изображений лиц.
Интеллектуальный анализ изображений (ИВС)
Система предоставляет пользователю возможность легко использовать камеры, оснащенные функцией ИИ. Соответствующая конфигурация функций от уровня рекордера приводит к постоянному анализу записанного изображения и позволяет очень быстро захватывать нежелательные события. Функции включают в себя: обнаружение пересечения виртуальной линии, обнаружение вторжения в зону, обнаружение исчезновения / появления объектов, обнаружение лица, обнаружение изменений в настройках камеры и разбрызгивание линз, а также обнаружение звука.
Тепловая карта
Кроме того, рекордер работает с камерами, оснащенными интеллектуальной функцией тепловых карт . Эта функция чрезвычайно полезна в случаях анализа поведения покупателей в таких местах , как супермаркеты, розничные магазины и т . Д. Собранная таким образом информация может оказаться полезной для предпринимателей при определении наиболее популярных товаров. Продуманное размещение продукта помогает увеличить продажи.
Подсчет людей
Кроме того, сетевой рекордер Dahua позволяет управлять камерами, оснащенными инновационной функцией подсчета . Служба обеспечивает бесперебойный подсчет людей или других элементов, превышающих виртуальную область, выбранную на изображении. Использование функций значительно упрощает использование системы и предоставляет ключевую информацию, связанную, например, с количеством людей, посещающих магазин в данную единицу времени.
Поддержка камер ANPR
И автоматическое распознавание номерных знаков для управления входами и выходами. NVR поддерживает камеры для распознавания номерных знаков. Позволяет легко изменять белый / черный список.
Маски конфиденциальности
Гетерогенная среда наблюдения требует использования расширенных функций, которые гарантируют захват записей только из приоритетных областей для мониторинга, при этом часто сохраняя уважение к частной жизни многих людей попавших в объектив камеры. Соответствующей этому требованию является система умелой маскировки изображения, обычно используемая в регистраторах, с помощью точных зон конфиденциальности.
Новые продукты этой компании прекрасно дополнят системы распознавания номерных знаков и управлением дорожным движением, которыми славится Dahua Technology, а также укрепят свои позиции лидера во внедрении инновационных решений для обеспечения безопасности.