Videoüberwachung Künstliche Intelligenz

[/vc_row] [/vc_row] Was genau bedeutet Videoüberwachung Künstliche Intelligenz?   Können Sie KI definieren? Was ist Deep learning  und maschinellem Lernen?...
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Was genau bedeutet Videoüberwachung Künstliche Intelligenz?

 

Können Sie KI definieren? Was ist Deep learning  und maschinellem Lernen? Diese Wörter werden in letzter Zeit häufig verwendet, und sie können verwirrend sein. Hier geben wir Ihnen eine Übersicht darüber, was jeder dieser Begriffe bedeutet und wie sie in der Videoüberwachung verwendet werden.

 

Künstliche Intelligenz (KI)

Das Konzept der künstlichen Intelligenz gibt es schon seit Jahrzehnten. Das Wort „künstlich“ bedeutet „nicht natürlich; vom Menschen geschaffen“, und „Intelligenz“ bedeutet die Fähigkeit zu denken oder zu verstehen. KI ist eine Technologie, die es einer Maschine, wie z.B. einem Videoüberwachungssystem, erlaubt, Aufgaben auszuführen, für deren Ausführung traditionell menschliche Intelligenz erforderlich ist. Das Ziel der KI ist es, die Technologie so zu trainieren, dass sie Dinge tut, die Menschen gegenwärtig besser machen können.

Die KI ist kein System an sich: Sie ist etwas, das in einem System implementiert ist. Zum Vergleich: Man würde nicht sagen, dass die Infrarot-Technologie eine Art von Videoüberwachungssystem ist. Vielmehr ermöglicht Infrarot den Kamerasensoren, auch bei schlechten Lichtverhältnissen klare Bilder zu erfassen. Wir können also sagen, dass die KI-Technologie es den Kameras ermöglicht, die Videoanalyse durch die Integration von Datenverarbeitung und Bildverarbeitung zu verbessern.

Die künstliche Intelligenz trägt dazu bei, eine Informationsüberlastung zu verhindern, insbesondere in Sicherheitssystemen, die große Einrichtungen abdecken und über viele Kameras verfügen. Bei der KI werden Videodaten ständig interpretiert. Ungewöhnliche Objekte oder Aktivitäten werden den Sicherheitsbeamten zur Kenntnis gebracht. Dies ermöglicht es dem Personal, aktiv an der Sicherheit teilzunehmen und gleichzeitig die Notwendigkeit zu minimieren, typische alltägliche Aktivitäten zu beobachten.

 

Maschinelles Lernen

 

Maschinelles Lernen ist eine Methode, einen Computeralgorithmus zu verfeinern, indem man ihm Daten zur Verfügung stellt und ihm beibringt, seine Leistung zu verbessern, indem man auf der Grundlage dieser Daten Anpassungen vornimmt. Mit anderen Worten: Algorithmen des maschinellen Lernens werden im Laufe der Zeit besser auf die Daten reagieren, denen sie ausgesetzt sind.

Durch maschinelles Lernen kann eine Maschine ein Muster in Daten analysieren, verstehen und identifizieren sowie eine Entscheidung treffen, ohne von einem Menschen verwaltet zu werden. Das bedeutet, dass ein Computer Aufgaben ausführen kann, die für einen Menschen aufgrund des schieren Umfangs oder der Verarbeitungsfähigkeit unmöglich wären. Die Gesichtserkennung ist ein gutes Beispiel: Mit aktuellen Systemen kann sie Hunderte von Gesichtern pro Sekunde über mehrere Kameras hinweg analysieren.

 

Deep Learning

 

Deep Learning ist eine kompliziertere Art des maschinellen Lernens, die von der Struktur des neuronalen Netzes des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Ein Artifizielles Neuronales Netz (ANN) besteht aus einer Reihe von Algorithmen, die in mehreren Schichten angeordnet sind. Daten können verglichen und durch verschiedene Schichten bewegt werden, um die Genauigkeit der Analyse zu verbessern.

Die Anwendung des Tiefenlernens auf die Videoüberwachung künstliche Intelligenz hilft bei der Verhaltensanalyse, insbesondere da die regelbasierte Analyse Grenzen hat und daher inakzeptable Fehlalarmraten aufweisen kann. Durch die Untersuchung von Aktivitäten über einen längeren Zeitraum hinweg kann das System mit Hilfe des Tiefenlernens normale Verhaltensmuster von Personen und anderen sich bewegenden Objekten feststellen. Es ist möglich, dass nach einer solchen Analyse anomales Verhalten, wie z. B. ein Fahrzeug, das auf einem Bürgersteig fährt, oder eine Person, die ein Gebäude erklimmt, erkannt werden könnte, ohne dass explizite Regeln es als solches definieren.

 

Big Data

 

Jetzt verstehen Sie, dass die Videoüberwachung künstliche Intelligenz durch maschinelles Lernen und tiefes Lernen angetrieben wird, und nichts davon kann ohne Daten funktionieren. Stellen Sie sich dieses Szenario vor: Sie haben Millionen von Terabyte an Daten, die praktisch nutzlos sind, wenn nicht jemand eine Korrelation zwischen den Daten finden kann. Genau das passiert in einem Videoüberwachungssystem, das weder maschinelles noch tiefes Lernen einsetzt, um aus den gesammelten Daten sinnvolle Informationen herauszuziehen. Große Daten, kombiniert mit tiefem Lernen, haben andererseits das Potenzial, die Videoüberwachung von einer passiven visuellen Überwachungslösung in eine viel aktivere umzuwandeln.

Hier ist ein Beispiel. Der Einsatz einer Kamera zur Personenzählung kann wertvolle Informationen darüber liefern, wie viele Personen einen bestimmten Bereich betreten und verlassen. Sie kann auch Herumlungern erkennen, die Kapazitäten zählen und einen Alarm auslösen, wenn vordefinierte Schwellenwerte überschritten werden. Kombiniert man dies mit POS-Informationen (Point of Sale) und der Zählung, wie viele Personen an bestimmten Einzelhandelsdisplays vorbeilaufen, kann man wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Sie könnten die Wirksamkeit eines Endkappen-Displays besser bestimmen, indem Sie z.B. tabellarisch auflisten, wie viele Leute anhalten, um nachzusehen, und diejenigen, die nicht anhalten, mit den tatsächlichen Käufen vergleichen. Das Hinzufügen einer Gesichtserkennung kann helfen, zusätzliche Muster beim Stöbern zu erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden, wie z.B. Männer mit Bärten, die anhalten und auf weiblich orientierte Produktauslagen schauen. Unabhängig davon, ob Sie verstehen, warum dies geschieht, beleuchtet es dennoch einen Interessestrend.

Jetzt, da Sie die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz, tiefem Lernen und maschinellem Lernen kennen und die Rolle verstehen, die große Daten in diesen Technologien spielen, können Sie sie besser in Ihr Videoüberwachungssystem implementieren.

 

Definition Künstliche Intelligenz auf Wikipedia

 

Künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence (AI bzw. A. I.) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst.

 

Quelle: Definition Künstliche Intelligenz

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