בינה מלאכותית (AI) קיימת כבר עשרות שנים, אבל רק לאחרונה מצלמות AI הפכו לדבר שבשגרה. בעזרת תוכנת זיהוי אובייקטים, מצלמות יכולות כעת לזהות פרצופים וחפצים שהם נתקלים בהם בעולם.
לטכנולוגיה זו מגוון רחב של יישומים, כגון עזרה לעסקים לזהות לקוחות פוטנציאליים או לזהות חפצים מזיקים בסביבה. ההשלכות הן עמוקות, שכן זיהוי עצמים המופעל על ידי AI משנה לחלוטין את מה שמסוגלת מצלמת CCTV קונבנציונלית. עם זאת, הטכנולוגיה מאחורי זה ממש חדשנית.
מהן מצלמות AI?
ראשית, בואו נבהיר דבר אחד: מצלמת בינה מלאכותית היא לא מכשיר חדש שתוכלו להשתמש בו כדי לצלם תמונות חזותיות או ליצור סרטונים. במקום זאת, מצלמת בינה מלאכותית דומה מאוד למצלמה רגילה, אלא שהיא מחוברת לקופסת עיבוד ויזואלית הממנפת טכנולוגיות כמו ראייה ממוחשבת "ללמוד" מנתונים חזותיים.
באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה, מצלמות AI יכולות לעבד מידע מתמונות חזותיות. לדוגמה, מצלמות AI משתמשות בחיישנים כדי לנתח תמונות ולזהות את ההגדרות הטובות ביותר ללכידת תמונה. עם זאת, זה רק שימוש אחד מני רבים.
זיהוי אובייקטים כבר נמצא בשימוש נרחב בהרבה אנכיים. לדוגמה, מצלמות בינה מלאכותיות יכולות לשמש לזיהוי פנים, זיהוי כלי רכב או לזיהוי אובייקטים סמנטיים אחרים. בתעשיות מסוימות, חברות מסתמכות על מצלמות AI כדי לאכוף פרוטוקולי בטיחות, כאשר מצלמות מסוגלות לזהות אם העובדים לובשים ציוד בטיחות או לא.
מצלמות AI יכולות לשמש למטרות רבות במקום העבודה, כולל ניטור התנהגות עובדים וזיהוי איומי בטיחות פוטנציאליים לפני שהם הופכים לבעיה. לדוגמה, מצלמות AI יכולות לזהות כאשר עובד עובד קרוב מדי לחומרים מסוכנים, או שהתעלמו מסימני אזהרה.
כיצד פועל זיהוי אובייקטים של מצלמת AI
זיהוי אובייקטים משתמש באלגוריתם המעבד את נתוני התמונה שנלכדו על ידי המצלמה ומשווה אותם לאובייקטים מוכרים במסד נתונים. לאחר מכן האלגוריתם מזהה את כל האובייקטים הדומים לאלה שנמצאו במסד הנתונים שלו ומחזיר תוצאות בהתאם.
לדוגמה, אם מצלמת AI מוגדרת לזהות פרצופים, היא יכולה להשוות את התמונות שהיא מצלמת עם פרצופים המאוחסנים במסד הנתונים שלה ולזהות כל תווי פנים התואמים להם. תהליך זה מאפשר למצלמה לזהות אנשים או חפצים אחרים גם כאשר הם מעורפלים חלקית או בלתי ניתנים לזיהוי על ידי בני אדם.
מצלמות AI משתמשות באלגוריתמים לזיהוי אובייקטים כדי לזהות מצבים מסוכנים בזמן אמת. זה מאפשר להם להזהיר אנשים מיד כשמשהו יוצא דופן קורה. בעזרת מצלמות AI, ניתן לזהות עצמים מסוכנים לפני שמתרחשת תאונה, ובכך להציל חיים ולמנוע טעויות יקרות.
כמה דוגמאות כוללות איתור אנשים שאינם לובשים ציוד מגן באתר בנייה או אזהרת עובדים מפני חפצים נופלים לפני שהם מכים מישהו בראשו.
בנוסף, מצלמות אלו יכולות לשמש גם לזיהוי פנים - מה שמאפשר למעסיקים לעקוב אחר נוכחות ולפקח על התנהגות העובדים במקום העבודה בצורה יעילה יותר מאי פעם.
אימון מצלמות בינה מלאכותיות לזיהוי אובייקטים ספציפיים
דבר אחד שכדאי לציין כאן הוא שכלים המונעים בינה מלאכותית יעילים רק כמו מערכי הנתונים שהם מאומנים עליהם. כך, למשל, אם יש לאמן מצלמת AI לזהות אובייקט מסוים, כמו רכב, יש להזין אותה במאות אלפי תמונות של מכוניות.
הצעד הראשון, אם כן, הוא אימון מצלמת בינה מלאכותית לאסוף תמונות של האובייקט שתרצה שהיא תזהה. אתה צריך מספיק תמונות כדי שלמצלמה יהיו מספיק נקודות נתונים לזהות במדויק את האובייקט כשהוא מופיע בעולם האמיתי. ככל שמערך הנתונים שלך מגוון יותר, כך טוב יותר; שקול לכלול פרספקטיבות שונות, תנאי תאורה, צבעים ותמונות מזוויות שונות.
אם אתה רוצה שמערכת מצלמות הבינה המלאכותית שלך תזהה אובייקטים ספציפיים, תוכל לאמן את האלגוריתם שלך באמצעות ספריות קוד פתוח כגון TensorFlow Lite או PyTorch. תהליך זה כולל כתיבת קוד שיאפשר לאלגוריתם שלך לצלם תמונות או סרטוני וידאו ולהוציא תוויות שמתכתבות עם מה שיש בהן.
היתרונות של שימוש במצלמות AI לזיהוי אובייקטים
ישנן מספר סיבות מדוע מצלמות AI, כגון מגוון מצלמות הבינה המלאכותית של D-Link, הופכים פופולריים יותר ויותר בתעשיות רבות. הם מציעים מספר יתרונות שמצדיקים בקלות את העלות המעט גבוהה יותר.
זמני זיהוי מהירים יותר
מצלמות זיהוי עצמים נועדו לזהות עצמים במהירות ובדייקנות. למרבה הצער, מערכות מצלמות מסורתיות יכולות לרוב להיות איטיות ולא אמינות בכל הנוגע לזיהוי עצמים, בדרך כלל מסתמכות על תצפית אנושית כדי להיות מסוגלת לאתר עצמים.
מצלמות זיהוי בינה מלאכותית ממשיכות להשתפר עם הזמן, ומפחיתות מאוד את זמני הזיהוי באופן כללי. עבור סביבות מהירות, כמו אתר בנייה או כביש ציבורי, זה יכול לעשות הבדל קריטי.
דיוק מוגבר
מצלמות זיהוי עצמים מציעות גם דיוק מוגבר בהשוואה למערכות מצלמות מסורתיות. זאת, בין השאר, בזכות יכולתם לזהות עצמים ממספר זוויות ומרחקים ולהבחין בין סוגי עצמים שונים גם אם הם נראים דומים בגודלם או בצורתם. זה הופך אותם לאידיאליים לשימוש ביישומי מעקב אבטחה או ניהול מלאי, שבהם הדיוק הוא בעל חשיבות עליונה. חשוב מכך, ככל שהם משתפרים, הדיוק שלהם ממשיך להשתפר. עם הזמן, הם נעשים מדויקים יותר מאשר עמיתיהם האנושיים.
חיסכון עלויות
לבסוף, מצלמות זיהוי עצמים מציעות חיסכון בעלויות בהשוואה למצלמות מסורתיות בשל הדיוק המוגבר שלהן וזמני זיהוי מהירים יותר. על ידי השקעה מראש במערכת המופעלת על ידי AI, אתה יכול לחסוך כסף בטווח הארוך על ידי הימנעות מטעויות יקרות או החמצת הזדמנויות שנגרמו כתוצאה מתוצאות לא מדויקות או איטיות ממערכות מסורתיות. בנוסף, מערכות אלו דורשות תחזוקה מינימלית מאחר והן אינן זקוקות לכיול קבוע כפי שמערכות מצלמות אחרות עושות.
ניתן להרחבה ביותר
היתרון העיקרי של שימוש במצלמות AI הוא שהן ניתנות להרחבה ויכולות לכסות בקלות שטחים גדולים יותר מבלי להכביד על משאבים. בניגוד לשיטות זיהוי ידניות, הדורשות מספר מפעילים אנושיים לפרש את מה שהם רואים ב- תמונה, מצלמות בינה מלאכותית מספקות תוצאות אמינות יותר שהרבה פחות מועדות לשגיאות עקב עייפות או זיהוי שגוי.
AI ממשיכה לדחוף את הגבולות של מה שאפשר
בינה מלאכותית ממשיכה להגדיר מחדש מה אפשרי באמצעות טכנולוגיות קונבנציונליות. כתוצאה מכך, זיהוי עצמים יכול למלא תפקיד קריטי במצבים רבים ואף יכול לעזור להציל חיים.
עם זאת, זיהוי אובייקטים הוא רק דרך אחת שחברות משתמשות בבינה מלאכותית. ישנם רבים אחרים, מצ'אטבוטים לכתיבת תוכן ועד אפילו יצירת אמנות!
