人工智能相機(jī)如何檢測(cè)物體和識(shí)別人臉？（原理是什么？）

你有沒(méi)有想過(guò)相機(jī)如何識(shí)別物體，尤其是人臉？人工智能 (AI) 已經(jīng)存在了幾十年，但直到最近，人工智能相機(jī)才變得司空見(jiàn)慣。借助物體識(shí)別軟件，相機(jī)現(xiàn)在可以識(shí)別它們?cè)谑澜缟嫌龅降拿婵缀臀矬w。
 
該技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用，例如幫助企業(yè)識(shí)別潛在客戶或識(shí)別環(huán)境中的有害物體。其影響是深遠(yuǎn)的，因?yàn)槿斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的物體檢測(cè)完全改變了傳統(tǒng)閉路電視攝像機(jī)的能力。然而，它背后的技術(shù)確實(shí)是創(chuàng)新的。
 
什么是AI相機(jī)？
   
首先，讓我們澄清一件事：人工智能相機(jī)并不是一種可以用來(lái)拍攝視覺(jué)圖像或制作視頻的新設(shè)備。相反，人工智能相機(jī)與傳統(tǒng)相機(jī)非常相似，只是它連接到一個(gè)視覺(jué)處理盒，該視覺(jué)處理盒利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)從視覺(jué)數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”。
 
使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能相機(jī)可以處理來(lái)自視覺(jué)圖像的信息。例如，人工智能相機(jī)使用傳感器來(lái)分析圖像并確定捕捉圖像的最佳設(shè)置。然而，這只是眾多用途中的一種。
 
對(duì)象檢測(cè)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于許多垂直領(lǐng)域。例如，AI 相機(jī)可用于面部識(shí)別、車輛檢測(cè)或檢測(cè)其他語(yǔ)義對(duì)象。在某些行業(yè)，公司依靠人工智能攝像頭來(lái)執(zhí)行安全協(xié)議，攝像頭能夠檢測(cè)員工是否穿著安全裝備。
 
人工智能攝像頭可用于工作場(chǎng)所的多種用途，包括監(jiān)控員工行為和在潛在安全威脅成為問(wèn)題之前檢測(cè)它們。例如，AI 攝像頭可以檢測(cè)到員工何時(shí)工作時(shí)離危險(xiǎn)材料太近，或者是否忽略了警告標(biāo)志。
 
AI 相機(jī)對(duì)象檢測(cè)的工作原理
 
對(duì)象檢測(cè)使用一種算法來(lái)處理相機(jī)捕獲的圖像數(shù)據(jù)，并將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知對(duì)象進(jìn)行比較。該算法然后識(shí)別與其數(shù)據(jù)庫(kù)中找到的對(duì)象相似的任何對(duì)象，并相應(yīng)地返回結(jié)果。
 
例如，如果將 AI 相機(jī)設(shè)置為檢測(cè)人臉，它可以將捕獲的圖像與存儲(chǔ)在其數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉進(jìn)行比較，并檢測(cè)與它們匹配的任何面部特征。這個(gè)過(guò)程允許相機(jī)識(shí)別人或其他物體，即使它們被人類部分遮擋或無(wú)法識(shí)別。
 
AI 攝像頭使用對(duì)象檢測(cè)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)危險(xiǎn)情況。這使他們能夠在發(fā)生異常情況時(shí)立即提醒人們。借助 AI 攝像頭，可以在事故發(fā)生之前檢測(cè)到危險(xiǎn)物體，從而挽救生命并防止代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。
 
一些例子包括檢測(cè)建筑工地上沒(méi)有穿戴防護(hù)裝備的人，或者在工人撞到某人的頭部之前警告他們注意掉落的物體。
 
此外，這些攝像頭還可用于面部識(shí)別——允許雇主比以往更有效地跟蹤出勤情況并監(jiān)控員工在工作場(chǎng)所的行為。 
 
訓(xùn)練 AI 相機(jī)檢測(cè)特定物體
   
這里需要注意的一件事是，人工智能工具的有效性取決于它們所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。因此，例如，如果必須訓(xùn)練 AI 相機(jī)檢測(cè)特定物體（例如車輛），則必須向它提供數(shù)十萬(wàn)張汽車圖像。
 
那么，第一步是訓(xùn)練 AI 相機(jī)收集您希望它檢測(cè)的物體的圖像。您需要足夠的圖像，以便相機(jī)有足夠的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)準(zhǔn)確識(shí)別出現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)世界中的物體。您的數(shù)據(jù)集越多樣化越好；考慮包括不同的視角、照明條件、顏色和來(lái)自不同角度的圖像。
 
如果您希望 AI 攝像頭系統(tǒng)檢測(cè)特定物體，您可以使用TensorFlow Lite或 PyTorch等開(kāi)源庫(kù)訓(xùn)練您的算法。此過(guò)程涉及編寫(xiě)代碼，使您的算法能夠接收?qǐng)D像或視頻，并輸出與其中內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。
 
使用 AI 相機(jī)進(jìn)行物體檢測(cè)的好處
 
AI 相機(jī)（例如 D-Link 的 AI 相機(jī)系列）在許多行業(yè)中越來(lái)越受歡迎的原因有很多。它們提供的許多好處很容易證明略高的成本是合理的。
 

• 更快的檢測(cè)時(shí)間

 
物體檢測(cè)相機(jī)旨在快速準(zhǔn)確地檢測(cè)物體。不幸的是，傳統(tǒng)的相機(jī)系統(tǒng)在檢測(cè)物體時(shí)往往速度緩慢且不可靠，通常依賴于人類觀察才能精確定位物體。
 
人工智能檢測(cè)攝像頭隨著時(shí)間的推移不斷改進(jìn)，大大減少了整體檢測(cè)時(shí)間。對(duì)于快節(jié)奏的環(huán)境，如建筑工地或公共道路，這可能會(huì)產(chǎn)生重大影響。
 

• 提高準(zhǔn)確性

 
與傳統(tǒng)相機(jī)系統(tǒng)相比，物體檢測(cè)相機(jī)還提供更高的準(zhǔn)確性。這在一定程度上要?dú)w功于它們能夠從多個(gè)角度和距離識(shí)別物體，并區(qū)分不同類型的物體，即使它們?cè)诖笮』蛐螤钌峡雌饋?lái)相似。這使它們成為安全監(jiān)控或庫(kù)存管理應(yīng)用的理想選擇，在這些應(yīng)用中，準(zhǔn)確性至關(guān)重要。更重要的是，隨著它們的改進(jìn)，它們的準(zhǔn)確性也在不斷提高。隨著時(shí)間的推移，它們變得比人類更準(zhǔn)確。
 

• 節(jié)約成本

 
最后，與傳統(tǒng)相機(jī)相比，物體檢測(cè)相機(jī)可以節(jié)省成本，因?yàn)樗鼈兙哂懈叩臏?zhǔn)確性和更快的檢測(cè)時(shí)間。通過(guò)預(yù)先投資人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，您可以避免因傳統(tǒng)系統(tǒng)的不準(zhǔn)確或緩慢的結(jié)果而導(dǎo)致的代價(jià)高昂的錯(cuò)誤或錯(cuò)失機(jī)會(huì)，從而從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看節(jié)省資金。此外，這些系統(tǒng)需要最少的維護(hù)，因?yàn)樗鼈儾幌衿渌鄼C(jī)系統(tǒng)那樣需要定期校準(zhǔn)。
 

• 高度可擴(kuò)展

 
使用 AI 攝像頭的主要好處是它們具有高度可擴(kuò)展性，可以輕松覆蓋更大的區(qū)域而不會(huì)增加資源負(fù)擔(dān)。與人工識(shí)別方法不同，人工識(shí)別方法需要多個(gè)人工操作員來(lái)解讀他們?cè)趫D像中看到的內(nèi)容，人工智能攝像頭提供更可靠的結(jié)果，更不容易因疲勞或錯(cuò)誤識(shí)別而出錯(cuò)。
 
總結(jié)：人工智能相機(jī)如何檢測(cè)物體和識(shí)別人臉？（原理是什么？）
 
人工智能繼續(xù)重新定義使用傳統(tǒng)技術(shù)的可能性。因此，物體檢測(cè)可以在許多情況下發(fā)揮關(guān)鍵作用，甚至可以幫助挽救生命。然而對(duì)象檢測(cè)只是公司使用人工智能的一種方式。還有很多其他的，從聊天機(jī)器人到寫(xiě)作內(nèi)容，甚至是藝術(shù)創(chuàng)作！