Современные технологии: глубокое обучение и система «умный дом»
Это как раз то, для чего нужна технология глубокого обучения, которая и сделает полу-автоматизированную систему настоящим «умным домом». Эта система обучается. Она анализирует ваши предпочтения, ваш музыкальный вкус, ваши модели поведения и набирается опыта. Какую музыку вы предпочтете в дождливый день? При какой температуре в комнате вы чувствуете себя лучше всего в 5 часов вечера? О, вы забыли полить орхидею? Конечно, нет, ваша «умничка» уже сделала это.
Siri от Apple — это пример механизма умного дома. Вы по-прежнему управляете только крошечной частицей вашей окружающей среды, и вам все еще нужно отдавать команды. Будущее действительно наступает сейчас, когда ваши желания предугадываются.
Глубокое обучение – это будущее искусственного интеллекта во многих областях, особенно связанных с высокой ответственностью – таких, как, например, видеонаблюдение.
Рынок видеонаблюдения постоянно расширяется: сейчас все бизнес-центры, все общественные места оснащены камерами видеонаблюдения. Когда есть такой большой объем видеозаписей, очень трудно наблюдать и проводить анализ информации без специальных инструментов. Xeoma применяет современные технологии, понимая потребности современного общества, и с радостью помогает реализовать все задачи управления видеонаблюдением.
Технология глубокого обучения — это самый динамично развивающийся сегмент искусственного интеллекта, позволяющий машинам производить анализ информации в больших объемах. Xeoma использует технологию глубокого обучения, представляя вам видеонаблюдение в кардинально новом свете. Глубокое обучение улучшает и развивает аналитическое способности интеллектуальных видеосистем, в частности, такие интеллектуальные функции, как тепловая карта или распознавание лиц. Современные технологии глубокого обучения предполагают, что машина способна обучаться, выполняя иерархическое извлечение данных, и постоянно адаптироваться, даже в сложных условиях.
Благодаря такой постоянной адаптации при более быстрой обработке информации точность анализа и классификации образцов со временем увеличивается. Таким образом, анализ видео контента в режиме реального времени становится более эффективным и действенным. Современные технологии глубокого обучения поддерживают сбор данных о дорожном движении, предоставляя возможность определять автомобильные номера, а также тип, марку и цвет автомобиля. Также есть возможность определить, пристегнуты ли водитель и пассажир ремнями безопасности и не разговаривают ли они по телефону во время движения, что очень помогает инспекторам ГИБДД.
В Xeoma доступны дополнительные модули для лицензий Standard и Pro, такие как «Распознавание лиц (искусственный интеллект)», «Распознавание объектов», «Face ID», «Поиск по фото», «Распознавание эмоций», «Считыватель карт доступа» и многое другое.
Подробнее в данной статье: Дополнительные модули в Xeoma. |
Глубокое обучение позволяет машинам выполнять сложный визуальный анализ, определяя пол, возраст и эмоциональное состояние лиц, а также определять, носит ли человек очки. Глубокое обучение также предлагает улучшенный функционал тепловых карт, выделяя области, где сосредоточен наибольший интерес людей. Это помогает проводить анализ информации, какие товары пользуются большим спросом, а также идентифицировать толпу и модели ее поведения, что незаменимо в вопросе обеспечения безопасности.
Xeoma гордится тем, что внедряет технологии глубокого обучения в индустрию безопасности, делая процесс видеонаблюдения более точным, интеллектуальным и высокопроизводительным.
6 сентября 2017
Читайте также:
Дополнительные модули
Системы видеонаблюдения для бизнеса и крупных систем
Жилые комплексы: монтаж видеонаблюдения
Интеллектуальные модули Xeoma: фильтры