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      利用計(jì)算機(jī)視覺提高商業(yè)系統(tǒng)的安全性

      2022-11-03 11:34:42來源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)閱讀量:22976

      導(dǎo)讀:計(jì)算機(jī)視覺是人工智能中的一門學(xué)科,旨在模擬人類如何觀察和理解視覺世界。這項(xiàng)技術(shù)有許多應(yīng)用。它需要數(shù)據(jù)來訓(xùn)練計(jì)算機(jī)理解如何識別物體并從這些觀察中得出結(jié)論。
        保護(hù)企業(yè)資產(chǎn)和信息以及確保團(tuán)隊(duì)成員的安全應(yīng)該是任何企業(yè)的兩個最高優(yōu)先級。據(jù)BusinessWire稱,到2025年,調(diào)查和安全服務(wù)市場的價(jià)值將攀升至4171.6億美元。但是,由于復(fù)雜的工作流程和越來越多的網(wǎng)絡(luò)攻擊,安全團(tuán)隊(duì)在許多不同的商業(yè)環(huán)境中最大限度地減少損失仍然具有挑戰(zhàn)性,包括零售、金融科技、運(yùn)輸和其他行業(yè)。幸運(yùn)的是,由于不斷發(fā)展的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),維護(hù)安全可以更加有效。
       
        了解計(jì)算機(jī)視覺如何工作
       
        計(jì)算機(jī)視覺是人工智能中的一門學(xué)科,旨在模擬人類如何觀察和理解視覺世界。這項(xiàng)技術(shù)有許多應(yīng)用。它需要數(shù)據(jù)來訓(xùn)練計(jì)算機(jī)理解如何識別物體并從這些觀察中得出結(jié)論。
       
        計(jì)算機(jī)視覺通過以下過程實(shí)現(xiàn):
       
        1.計(jì)算機(jī)必須能夠訪問要分析的圖像。在商業(yè)安全方面,這些照片很可能是從監(jiān)控?cái)z像頭上拍攝的。圖像質(zhì)量越高,結(jié)果越準(zhǔn)確。
       
        2.數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練系統(tǒng)識別數(shù)據(jù)中的某些對象。如果計(jì)算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測到匹配,它會標(biāo)記圖像的該區(qū)域。
       
        3.然后,計(jì)算機(jī)根據(jù)所看到的內(nèi)容做出決定,這取決于它被訓(xùn)練如何做出反應(yīng)。
       
        這種方法面臨著幾個挑戰(zhàn)。偶爾,通過相機(jī)看到的物體可能會發(fā)出假陽性。例如,一個被訓(xùn)練來識別裝在人腰帶上的武器的相機(jī)可能會被一個裝著手機(jī)的人混淆。計(jì)算機(jī)視覺的準(zhǔn)確性取決于相機(jī)的質(zhì)量、用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量以及其他變量。為了充分利用計(jì)算機(jī)視覺,企業(yè)需要意識到這些挑戰(zhàn),以減輕其影響。
       
        例如,面部識別是計(jì)算機(jī)視覺安全的一個流行示例。然而,處理面部識別數(shù)據(jù)會給網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來沉重的負(fù)擔(dān)。維持安全需求的一個潛在解決方案可能是邊緣生物識別,其中人工智能處理在邊緣設(shè)備上進(jìn)行,而不是在集中位置進(jìn)行。因此,在開始實(shí)施計(jì)算機(jī)視覺的過程之前,你需要記住,每個案例都是獨(dú)特的,需要有經(jīng)驗(yàn)的人工智能工程師參與才能創(chuàng)建最有效的解決方案。
       
        增強(qiáng)安全性的計(jì)算機(jī)視覺商業(yè)案例
       
        計(jì)算機(jī)視覺在安全應(yīng)用中的使用案例很多。一些例子包括盜竊和欺詐預(yù)防、制造缺陷檢測、交通事故檢測、安全評估和危險(xiǎn)物體檢測。讓我們更詳細(xì)地了解每個案例。
       
        盜竊和欺詐預(yù)防
       
        通過使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),可以更好地監(jiān)測和記錄商店盜竊造成的損失。像沃爾瑪這樣的企業(yè)已經(jīng)在使用帶有人工智能的攝像頭來追蹤盜竊行為。如果相機(jī)看到客人在自助結(jié)賬時(shí)沒有掃描行李就將物品放進(jìn)了包里,服務(wù)員會被呼叫自動協(xié)助。
       
        這樣的解決方案可以通過在結(jié)賬時(shí)添加AI驅(qū)動的攝像頭來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)顧客在結(jié)賬時(shí)掃描產(chǎn)品時(shí),攝像機(jī)會捕獲掃描的物品,系統(tǒng)會生成總數(shù)量的物品并將其發(fā)送到集成POS系統(tǒng)。然后,POS系統(tǒng)將掃描的物品總數(shù)與攝像頭生成的數(shù)字進(jìn)行比較,如果數(shù)字不匹配,則會向商店員工發(fā)送潛在盜竊的通知。這使員工能夠快速應(yīng)對潛在的負(fù)面事件并防止欺詐。
       
        制造中的缺陷檢測
       
        乍一看,缺陷檢測并不完全適合其他安全應(yīng)用程序。然而,在工廠自動檢測有缺陷的物品有助于緩解安全問題。它還可以幫助防止破壞和篡改。這些系統(tǒng)還可以幫助預(yù)測風(fēng)險(xiǎn),這使企業(yè)能夠在為時(shí)已晚之前對威脅采取行動。
       
        由機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持的制造業(yè)缺陷檢測允許在數(shù)據(jù)集中找到模式,并基于這些模式檢測異常。這有助于以更少的時(shí)間和精力防止人為錯誤,從而顯著節(jié)省成本。
       
        交通事故檢測
       
        監(jiān)控道路上發(fā)生的事故在某些情況下非常重要,尤其是物流、事件安全、交通控制等。啟用計(jì)算機(jī)視覺的攝像頭可以檢測碰撞,識別可疑的移動和停放車輛,并自動對潛在威脅或感興趣的物體作出反應(yīng)。
       
        通過從交通攝像機(jī)的可用數(shù)據(jù)和圖像流中學(xué)習(xí),這樣的系統(tǒng)可以持續(xù)檢查交通以識別指示可能發(fā)生事故的模式。如果系統(tǒng)檢測到潛在的危險(xiǎn)情況,它可以提醒責(zé)任人或執(zhí)行預(yù)先編程的響應(yīng)以提醒駕駛員。
       
        安全評估
       
        計(jì)算機(jī)視覺可用于確保工作場所執(zhí)行安全協(xié)議。例如,在制造、分銷或零售的后臺環(huán)境中,攝像機(jī)可以檢測托盤是否平放在地板上,或側(cè)靠墻支撐。由于后者可能被視為安全隱患,計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以自動將事件標(biāo)記為“未遂事故”,并將問題報(bào)告給主管進(jìn)行糾正。
       
        危險(xiǎn)物體檢測
       
        配備計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的系統(tǒng)可用于檢測危險(xiǎn)物體,如武器或其他未經(jīng)授權(quán)的物品。這是一個具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用程序,因?yàn)橛捎诃h(huán)境中的照明、對象的姿勢、相機(jī)系統(tǒng)的視角、遮擋等原因,武器可能很容易隱藏。盡管這項(xiàng)技術(shù)可能還不夠完善,但它仍然可以用來補(bǔ)充和改進(jìn)人類的安全工作。
       
        總結(jié)——計(jì)算機(jī)視覺和安全含義
       
        企業(yè)有各種獨(dú)特的安全需求,這些需求通常與一刀切的解決方案不兼容。完全自動化在某些情況下可能有效,例如檢測特定區(qū)域的活動或檢測有缺陷的項(xiàng)目。然而,對于一些企業(yè)來說,混合方法可能是最好的選擇,因?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺可以補(bǔ)充人類操作員。無論如何,技術(shù)仍在不斷改進(jìn),想要有效維護(hù)安全的企業(yè)需要考慮采用這些技術(shù)來減少損失、預(yù)防事故,并確保團(tuán)隊(duì)和客戶的安全。
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