Ключевой особенностью этой уникальной технологии на базе искусственного интеллекта является ее способность анализировать движение объектов. Практика внедрения систем компании CRISPERSOFT, основанных на использовании нейронных сетей, помогает усилить безопасность и оптимизировать бизнес-процессы.
Машинное обучение, охватывающее сегодня различные сферы человеческой деятельности, в классическом виде применяется для тренинга на большом количестве данных. В основе алгоритмов большинства систем, реализованных на базе персонального компьютера и объединенных общим термином «анализ движения», лежат методы анализа оптических потоков или корреляционного движения.
В случае с системой анализа передвижения людей в офисе, в качестве фундаментального блока служит практика отслеживания объектов в определенной среде с помощью камер видео-наблюдения.
В целом анализ движения объектов представляет собой регистрацию различных изменений путем сравнения ряда цифровых изображений.
Система компании CRISPERSOFT, работающая наиболее точно, когда человек находится непосредственно перед камерой, выделяет движущиеся объекты и следит за ними, обнаруживая возникновение новых или исчезновение ранее наблюдавшихся.
Тестирование систем, обучающихся на практике повторной идентификации личности, со сбором данных непосредственно с видео-камер в бесконтрольном режиме, демонстрирует почти идеальную производительность. Возникающие же иногда погрешности в основном связаны со случаями, когда объект полностью исчезает из поля зрения всех камер. Однако, как только он появляется вновь, интеллектуальный трекер возобновляет отслеживание.
Долгосрочное видеонаблюдение является сложной задачей, потому что, во-первых, внешний вид одного и того же человека может сильно отличаться в течение продолжительного времени. Во-вторых, как уже было отмечено, объект может неоднократно покидать зону наблюдения и снова туда возвращаться. Для того чтобы справиться с проблемами подобного рода, специалисты компании CRISPERSOFT используют в своих разработках информацию системы распознавания лиц, которая устойчива, например, к изменению одежды. Таким образом, создается разумный визуальный дневник перемещения разных людей, предназначенный для автоматического суммирования огромного количества ежедневно генерируемых цифровых изображений.
При работе с цифровым видеоматериалом задача оценки данных о передвижении и поведении людей является ключевой. Информация, к примеру, о том, какие входы в здание используются в течение дня, какое количество людей входит в помещение и покидает его, сколько человек поднимается по лестнице, а сколько — посредством лифта, может быть полезной в различных стратегических целях.
На основе статистических данных системы анализа передвижения людей на базе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, предприятие может:
В конечном итоге с помощью вышеперечисленных преимуществ продукта разработки компании CRISPERSOFT владельцы бизнеса получают ряд преимуществ для выхода на новый уровень.
