Deep Learning – یادگیری‌عمیق[1]
– الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی برای تجزیه و تحلیل ویدئوهای نظارتی به منظور تشخیص، شناسایی و ردیابی اشیاء به کار گرفته می‌شوند. این امر تجزیه و تحلیل‌های هوشمندتری فراهم می‌کند.
– کاربردهای رایج یادگیری عمیق شامل تشخیص افراد و خودروها، خواندن پلاک، شناسایی چهره، تشخیص سلاح، تجزیه و تحلیل رفتار جمعیت و بسیاری موارد دیگر است.
– مجموعه داده‌های برچسب خورده بزرگی برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق مورد نیاز است. بسیاری از تولیدکنندگان تجهیزات نظارتِ‌تصویری، مدل‌های اختصاصی خود را با مجموعه داده‌های خصوصی آموزش می‌دهند.
– یادگیری عمیق نیازمند سخت‌افزارهای با کارایی بالا مانند GPU برای آموزش و استنتاج سریع است. GPUهای انویدیا به طور معمول در سرورها و دستگاه‌های هوشمند نظارتِ‌تصویری استفاده می‌شوند.
– هوش مصنوعی لبه‌ای روندی است که در آن مدل‌های یادگیری عمیق به صورت محلی روی دوربین‌ها یا دستگاه‌های نزدیک به لبه شبکه اجرا می‌شوند و استفاده از پهنای باند را کاهش می‌دهند.
– یادگیری عمیق می‌تواند نیازمند منابع CPU و GPU زیادی باشد، بنابراین منابع مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل ویدئویی و عملکرد پخش باید به درستی تأمین شوند.
– ترکیب تکنیک‌های بینایی رایانه‌ای سنتی با یادگیری عمیق می‌تواند دقت و کارایی را بهبود دهد. برای مثال، استفاده از تشخیص حرکت برای شناسایی نواحی ذی‌ربط.
– دوربین‌های مجهز به هوش مصنوعی و ضبط‌کننده‌های هوشمند شبکه‌ای ویدئو از محصولات نوظهور هستند که مدل‌های یادگیری عمیق را در دوربین‌ها و دستگاه‌های نظارتِ‌تصویری تعبیه می‌کنند.
– به طور کلی، یادگیری عمیق قابلیت‌های هوش و اتوماسیون نظارتِ‌تصویری را ارتقا داده است. اما نیازمند تنظیم دقیق و منابع محاسباتی قابل توجهی است.
خلاصه این‌که، یادگیری عمیق امکانات جدیدی را برای تجزیه و تحلیل ویدئویی باز می‌کند اما نیاز است تا بر اساس نیازمندی‌های کاربرد نظارتی موردنظر به دقت پیاده‌سازی شود.
الگوریتمی که چندین مرحله طبقه‌بندی سلسله مراتبی را طی می‌کند، به طور موثر فیلتر می‌کند تا به تصمیم‌گیری‌ها، معمولاً طبقه‌بندی‌های انسانی، وسیله‌نقلیه، حیوانات و غیره در نظارت برسد. تجزیه‌و‌تحلیل یادگیری‌عمیق در سال 2020 و پس از آن به طور فزاینده ای رایج می‌شود. برای مثال به آموزش یادگیری‌عمیق[2] ما مراجعه کنید.
[1] Deep Learning
