无辅助的AI视频监控技术有助于扩展众多垂直行业

2018-09-04 16:49 作者:极速时时彩 来源:极速时时彩 次阅读
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数据一直是商业游戏改变者的后视指示器。它被定义为新油。大多数情况下,数据被收集,存储,然后进行分析,以通过多组工具找到正确的见解。使用这种繁琐的方法,到达那些关键数据点需要相当长的时间。在这个过程中,机会丢失,积累了更多的成本。

 

而且,随着所有类型垂直行业的更多公司看到他们可以通过物联网(IoT)平台获取更多数据,这意味着需要筛选更多数据。所以,如果数据是新油,那么问题是,谁是你的炼油厂?感谢人工智能,正在出现解决这些问题的解决方案,并开始提供自动化系统可以实时使用的见解。

 

视频监控案例:

视频监控是运输,能源,建筑,制造业和市政等行业中使用的大量数据的一个极端例子。相机设备已经变得非常便宜并且在工作场所被更多地接受为必要的工具。随着视频来自众多相机的视觉数据 - 有时数百或数千 - 并且人类无法查看所有这些相机捕获的视频小时数。公司安装摄像机。但是,随着时间的推移,他们停止观看视频。只有在特定事件需要审核时,数据才变得重要。然后,视频监控成为取证的一种练习,以确定和验证特定事件或异常。

 

根据诺基亚物联网应用的首席产品经理Khamis Abulgubein的说法,视频数据正在迅速成为一个痛点。 “每台摄像机每年24小时,每年365天,每秒产生1MB的上行链路流量和存储量。其中,只有约1%通常是相关数据,甚至更少包含需要即时响应的数据,包括交通延误,路灯中断,正在进行的犯罪以及其他安全问题。将这些数字与像英国布里斯托尔这样拥有超过700台相机的城市进行比较,你可以推断这是一个很大的问题。“

 

他补充说:“此外,存储这些信息会产生隐私问题,人们和汽车会不断受到监控,而且他们的信息会与其他信息一起存储。理想情况下,您希望快速丢弃视频片段并仅保留见解;以及提供背景所需的最少量的镜头,或者只是在那个时刻对这些摄像机进行优先处理以供人工审查。“

 

希望减轻痛点

公共部门,交通运输和公用事业等垂直行业无法实际应用这些资源来查看这些摄像机的所有可用数据。知道整个视频数据中有如此多的空闲时间只会增加相信应该保持摄像机不变,直到需要定位特定数据。然而,公司或城市政府需要立即警告需要立即引起注意的情况,例如犯罪或交通拥堵。

 

目前,有些供应商可以代表公司或组织记录和编译所有视频数据。然而,这些并没有解决响应时间或全面洞察力传递的痛点。在理想的世界中,这些垂直行业将能够实时选择数据并向他们报告。这样,他们就可以节约资源,更快地确定关键的改进领域,并利用这些见解做出有影响力的决策。

人工智能和物联网视频分析

由于无辅助的人工智能(AI),理想的世界就在这里。它推动了物联网视频分析的出现,并将IP摄像机转变为可以帮助企业扩展的智能物联网传感器。要了解无人帮助AI如何改变一切,Coursera的联合创始人Andrew Ng,谷歌和百度的人工智能先驱以及机器学习领域的思想领袖,就这样说道:“几乎任何正常人在<1秒内都可以做的事情,我们现在可以使用AI实现自动化“而且,这是我们日常工作的95%。

 

由于无辅助AI的强大功能,因此需要较少的人工配置。例如,无辅助AI实时查看视频场景,以收集对人类审查至关重要或需要进一步分析的数据。可以删除不必要的视频小时数。这减少了视频存储量。在连接可能成为问题的偏远地区,网络上行链路不再是问题。

 

无辅助AI的案例

无辅助AI是如何应用人工智能的一个方面。根据诺基亚物联网市场开发总监Marc Jadoul的说法,它是诺基亚影响场景分析解决方案的无辅助AI组件,为运输,公用事业和公共部门等垂直行业提供了关键的差异化优势。 “在某些情况下,受监督的AI可能非常有用。但是,要使其工作需要数千小时的视频剪辑来教授系统。这包括为系统提供任意数量的情况和结果,以便它可以学习如何识别未来的情况。“

 

他补充说:“然而,在某些情况和结果中,最好避免 - 甚至不可能 - 制作这些视频片段并将这些数据引入系统,特别是在车祸或可能带来危险后果的其他经历方面。相反,无辅助的AI会立即开始工作并自学,因为它可以提供更快的规模和更高的成功率。我们的诺基亚解决方案使用机器学习来持续查看视频源,将场景转换为更易于分析的模式,然后标记它为人类审查确定的统计异常。“完全避免某些情况的能力可以进一步增加人力储蓄,同时减少网络使用和增强响应时间。

 

智慧城市用例

在智能城市环境中,物联网视频分析平台将调查流量模式和人群流量。实时能力还可以与交通灯传感器一起工作,以了解交通灯定时的最佳模式。然后,白天和黑夜各个部分的见解将指导如何缓解拥堵。

 

城市还可以实现对能源消耗的实时控制,或获得有意义的数据以优化社区。例如,这可能涉及规划将人行道聚集在一起的街灯的位置。当与城市中的其他物联网传感器以及智能照明和智能停车等其他应用相结合时,该平台还可以帮助塑造基础设施变化或未来发展。

 

自动异常检测还有许多其他情况。例如,它可以检测街道上或被放置在人群附近的停滞的车辆,道路碎片和被遗弃的物体。其他场地应用包括公园,机场,火车站,停车场和游乐园。目前,诺基亚影响场景分析正在世界各地的城市和场所进行试验,以量化其优势。

 

未辅助AI和物联网视频分析的未来应用

随着技术的不断发展,垂直行业的商业实施才刚刚起步。物联网视频分析将成为家庭监控应用的理想平台。这包括增强安全性和能源使用。此外,它还可以添加到蜂窝相机中,以提供灵活的视频监控选项。无线功能可提供类似于固定商业和住宅应用的视频洞察。

 

此外,随着舒适度的提高和用例的出现,无辅助AI可以在商业和消费者的基础上与更多物联网设备相结合。它已经成为推动自动驾驶汽车前进的不可或缺的组成部分。随着自主车辆环境不断发展的学习能力,它可以在解决与车辆,人类行为和城市基础设施相关的许多当前问题中发挥越来越大的作用。

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