صنعت امنیت
دستگاه‌های ذخیره‌سازی داده‌ها در صنعت امنیت به طور معمول نیاز دارند تا حجم عظیمی از داده‌های خام را مدیریت کنند. همانطور که پروژه های شهر ایمن در اندازه های مختلف رواج بیشتری می یابد، تعداد گره های نظارتی به صدها هزار رسیده است. و به دلیل استفاده گسترده از نظارت با وضوح بالا، میزان داده های درگیر در نظارت امنیتی در مدت زمان کوتاهی به طور چشمگیری افزایش یافته است. جمع‌آوری، تحلیل و کاربرد کارآمد داده‌ها و استفاده هوشمندانه از آنها در این صنعت حیاتی‌تر می‌شود. بنابراین، به نظر می رسد بهبود هوش ویدئویی یک هدف اجتناب ناپذیر و در سطح صنعت باشد.
کاربران امنیتی امیدوارند که سرمایه گذاری آنها در محصولات جدید مزایای بیشتری فراتر از ردیابی و ردیابی افراد مورد علاقه و جمع آوری شواهد پس از یک رویداد امنیتی داشته باشد. برخی از نمونه‌های مزایای اضافه شده عبارتند از: استفاده از جدیدترین فناوری‌ها برای جایگزینی نیروی انسانی زیادی که قبلاً برای جستجوی فیلم‌های نظارتی مورد نیاز بود، شناسایی داده‌های غیرعادی، و یافتن راه‌های کارآمدتر برای تغییر نظارت از ردیابی پس از حادثه به هشدار در طول حوادث. -یا حتی هشدارهای قبل از حادثه. برای ارضای این خواسته ها، فناوری های جدید مورد نیاز است. نظارت تصویری هوشمند سالهاست که در دسترس بوده است. با این حال، نتایج کاربرد آن ایده آل نبوده است. ظهور یادگیری عمیق باعث شده است که این خواسته ها به واقعیت تبدیل شوند.
نارسایی الگوریتم های هوشمند
نظارت تصویری هوشمند برای پس‌زمینه صحنه الزامات سخت‌گیری دارد. دقت تشخیص و تجزیه و تحلیل هوشمند در سناریوهای مشابه ناسازگار است. این در درجه اول به دلیل این واقعیت است که الگوریتم‌های تحلیل ویدیوی هوشمند سنتی هنوز هم نقص‌های زیادی دارند.
در یک فرآیند تشخیص و تحلیل هوشمند، مانند تشخیص چهره انسان، دو مرحله کلیدی مورد نیاز است: اول، ویژگی‌ها استخراج می‌شوند، و دوم، «یادگیری طبقه‌بندی» انجام می‌شود.
الگوریتم‌های هوشمند معمولاً از مدل‌های یادگیری سطحی برای مدیریت موقعیت‌هایی با مقادیر زیاد داده در طبقه‌بندی‌های پیچیده استفاده می‌کنند. نتایج تجزیه و تحلیل بسیار دور از ایده آل است. علاوه بر این، این نتایج به طور مستقیم وسعت و عمق کاربردهای هوشمند و توسعه بیشتر را محدود می کند. از این رو نیاز به افزایش “عمق” اطلاعات در داده های بزرگ برای صنعت امنیت مطرح می شود.
مزایای یادگیری عمیق و الگوریتم های آن
الگوریتم های هوشمند توسط انسان طراحی شده است. اینکه خوب طراحی شوند یا نه، تا حد زیادی به تجربه و حتی شانس بستگی دارد و این فرآیند مستلزم زمان زیادی است. بنابراین، آیا حتی ممکن است ماشین‌ها به طور خودکار برخی از ویژگی‌ها را یاد بگیرند؟ آره! این در واقع هدف هوش مصنوعی (AI) است.
الهام بخش یادگیری عمیق از شبکه های عصبی مغز انسان می آید. مغز ما را می توان به عنوان یک مدل یادگیری عمیق بسیار پیچیده دید. شبکه های عصبی مغز از میلیاردها نورون به هم پیوسته تشکیل شده است. یادگیری عمیق این ساختار را شبیه سازی می کند. این شبکه های چند لایه می توانند اطلاعات را جمع آوری کرده و اقدامات مربوطه را انجام دهند. آنها همچنین دارای توانایی انتزاع و بازآفرینی شی هستند.
یادگیری عمیق با سایر الگوریتم ها تفاوت ذاتی دارد. روشی که نارسایی های الگوریتم های سنتی را حل می کند در جنبه های زیر گنجانده شده است.
برای مقایسه و خرید انواع دوربین و تجهیزات شبکه به سایت ما مراجعه کرده یا با مشاوران ما به صورت رایگان تماس حاصل فرمایید.
