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视觉检测系统人工智能深度学习技术

上海思掣电子科技有限公司时间:2019-06-13 点击:

视觉检测系统人工智能深度学习技术

  随着图像数据的不断增加,人工智能和深度学习(Deep Learning)技术已成为安全监控的关键,可以有效减少人为错误和误报,大大缩短图像搜索时间,对许多行业造成很大影响。影响。
  人工智能的发展呈上升趋势,随着图像数据的不断增加,它已成为安全监控的关键。本文将重点介绍深度学习技术在图像监控领域的突出表现。
  人工智能(AI)是一种技术,通过模仿人类大脑,机器可以从过去的经验中学习,也称为“机器学习”或“认知计算”。多层神经网络由对象及其模式组成,无需人工干预即可自行决策。随着图像数据的不断增加,人工智能和深度学习(Deep Learning)技术已成为安全监控的关键,可以有效减少人为错误和误报,大大缩短图像搜索时间,对许多行业造成很大影响。影响。
  “深度学习”在图像监控领域脱颖而出
  基于深度学习的算法优于传统的计算机视觉算法,主要是因为深度学习系统可以继续每天24小时训练和增加数据量。许多应用结果表明,深度学习系统在某些领域可以达到近99.9%的准确率,计算机算法的准确率超过95%。
  此外,深度学习系统还展示了检测未知或非预期事件(异常事件)的能力,这些事件可显着减少安全图像分析系统中产生的错误检测。事实上,错误检测率不能作为图像监控行业的主要问题。因此,各大行业对智能图像分析解决方案都有很强的需求。虽然深度学习已经应用于许多行业并取得了突破性的成果,但并非所有应用都适用,但在图像监控领域的应用明显突出。
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  人工智能深度学习4大技术优势
  人工智能深度学习技术应用于图像监控领域,可突出以下四大优势:
  1.降低误报率:人工智能检测可以轻松识别不同类型的人和物体。例如,如果您在此区域设置检测“人物”,那么当动物和车辆通过时,或树所产生的阴影时,不会导致误报,可将误报率降低90%。换句话说,没有人工智能,动物,树木,阴影和天气条件将触及传感装置和误报警。
  2,易于设置和维护:传统的图像监控无需人工智能必须考虑地形,摄像机视角,传感器位置等。一旦想要对设置进行任何更改,您需要手动重新计算这些因素,并且可能影响其他一些设置。相比之下,使用人工智能检测允许系统管理员通过单个控制界面调整系统设置和摄像机,并在几分钟内随时调整特定区域中要检测的目标对象。3,易于与第三方技术整合:人工智能的本质是学习,并可根据各种条件下的操作条件进行调整,使人工智能可以轻松,即时地与第三方技术相结合。例如,一旦在特定区域中检测到目标对象,就发出警报,自动解锁控制或其他附件,并且只需通过按下鼠标按钮就可以完成这些设置。 AI图像监控系统还可以与现有的视频录像机和存储系统(NVR)轻松集成。
  4.稳定和持久的性能:不使用人工智能的图像监控系统需要结合多个组件和复杂设置,以提高检测准确性。但是,组件越多表示故障概率越高,包括暴露的传感器。如果损坏,将导致错误或延迟检测。另一方面,人力监测和控制并不能确保稳定和正确的信息。研究表明,一个人的注意力只能持续20分钟,当人们同时面对多个物体时,例如监视多个摄像机监视器屏幕,注意力会迅速下降。人工智能技术可以完全消除这些疑虑,并使用人工智能相对减少所需的组件,有效降低系统故障的风险。
  应用于监控图像分析4个亮点
  基于人工智能深度学习技术的监控图像分析解决方案还可以突出以下四个亮点:
  1.区分人类,动物和雕像:人工智能系统不断分析监控摄像机捕获的图像流,可以区分人脸和非人类物体(如动物,雕像)和人脑的面部, 人工智能。这些消息将存储在内存中。
  2,面部快速搜索:使用人工智能可以即时检测图片中的人脸和特征,用户不需要在系统中建立人脸数据库,只需将目标对象的人脸图像上传到系统中,人为的智能可以从记忆中搜索相似的面部,分析目标人物出现的时间和地点,并使用时间和摄像机位置连接地图以获得角色的行为并推测可能的路线。另外,用户可以决定他想要搜索的日期和时间间隔,或者指定要搜索的特定相机,并且可以调整相似度以确定搜索到的面部与上传的照片匹配的程度。
  3.人脸识别:深度学习技术应用于人脸识别,可以有效提高其准确性。美国国家标准与技术研究院(NIST)在过去十年中开展了面部识别供应商测试(FRVT)。根据NIST的报告,在过去的20年里,人脸识别的错误率有了显着提高。今天的大多数高性能和高分辨率人脸识别产品都基于深度学习技术。根据Facebook和特拉维夫大学的研究,人脸识别用于特定环境(如识别机场移民),其准确率达到99.9%。4,入侵检测:人工智能可以使入侵检测功能达到最高的准确率和最低的误报率。使用人工智能,系统管理员可以根据需要配置具有不同条件的受限区域并定位检测对象,包括特定颜色检测或特征检测。例如,没有穿着所需制服或携带食物/饮料的人,超过五人在该地区游荡,在某些时候针对物体入侵,异常行为或反向旅行等,可以准确地检测并发出警报。
  结论
  由于上述人工智能深度学习技术的优势和亮点,全球安防监控公司也投入了相关设备和应用开发。以IronYun的“AI NVR人工智能安全系统”为例,采用领先的深度学习和图像搜索技术:您可以在不到1秒的时间内完成数百小时的视频数据搜索,有效减少错误。报警发生,寻找面部特征的分析高于行业准确性,主动利用潜在威胁或提前准备的机会..
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