AI カメラが物体を検出し、顔を認識する仕組み

人工知能 (AI) は何十年も前から存在していますが、AI カメラが一般的になったのはごく最近のことです。オブジェクト認識ソフトウェアを使用すると、カメラは世界で遭遇する顔やオブジェクトを認識できるようになりました。

このテクノロジーには、企業が潜在的な顧客を認識したり、環境内の有害な物体を特定したりするのに役立つなど、幅広い用途があります。AI を活用した物体検出により、従来の CCTV カメラの機能が完全に変わるため、影響は深刻です。しかし、その背後にある技術は本当に革新的です。

AIカメラとは

まず、1 つはっきりさせておきます。AI カメラは、視覚的な画像を撮影したりビデオを作成したりするために使用できる新しいデバイスではありません。代わりに、AI カメラは従来のカメラと非常によく似ていますが、コンピュータ ビジョンなどのテクノロジを活用して視覚データから「学習」する視覚処理ボックスに接続されている点が異なります。

機械学習アルゴリズムを使用して、AI カメラは視覚画像からの情報を処理できます。たとえば、AI カメラはセンサーを使用して画像を分析し、画像をキャプチャするための最適な設定を特定します。ただし、これは多くの用途の 1 つにすぎません。

オブジェクト検出は、すでに多くの業界で広く使用されています。たとえば、AI カメラは、顔認識、車両検出、またはその他のセマンティック オブジェクトの検出に使用できます。特定の業界では、企業はAIカメラを使用して安全プロトコルを実施しており、カメラは従業員が安全装備を着用しているかどうかを検出できます.

AI カメラは、従業員の行動を監視したり、潜在的な安全上の脅威を問題になる前に検出したりするなど、職場で多くの目的に使用できます。たとえば、AI カメラは、従業員が危険物に近づきすぎているか、警告標識が無視されているかを検出できます。

AI カメラ物体検出の仕組み

オブジェクト検出では、カメラでキャプチャされた画像データを処理し、それをデータベース内の既知のオブジェクトと比較するアルゴリズムを使用します。次に、アルゴリズムは、データベースで見つかったオブジェクトに類似するオブジェクトを識別し、それに応じて結果を返します。

たとえば、AI カメラが顔を検出するように設定されている場合、キャプチャした画像をデータベースに保存されている顔と比較し、一致する顔の特徴を検出できます。このプロセスにより、カメラは、一部が隠れていたり人間が認識できない場合でも、人やその他のオブジェクトを認識することができます。

AI カメラは、物体検出アルゴリズムを使用して危険な状況をリアルタイムで検出します。これにより、通常とは異なることが起こったときに、すぐに人々に警告することができます。AI カメラを使用すると、事故が発生する前に危険な物体を検出できるため、人命を救い、コストのかかるミスを防ぐことができます。

例としては、建設現場で防護服を着用していない人を検出したり、作業員が誰かの頭にぶつかる前に落下物について警告したりすることが含まれます。

さらに、これらのカメラは顔認識にも使用できるため、雇用主はこれまで以上に効率的に出勤を追跡し、職場での従業員の行動を監視できます。

特定のオブジェクトを検出するための AI カメラのトレーニング

ここで注意すべきことの 1 つは、AI を利用したツールは、トレーニング対象のデータセットと同じくらい効果的であるということです。そのため、たとえば、AI カメラを訓練して車両などの特定の物体を検出する必要がある場合、何十万もの車の画像をフィードする必要があります。

最初のステップは、AI カメラをトレーニングして、検出したいオブジェクトの画像を収集することです。オブジェクトが現実の世界に現れたときにオブジェクトを正確に認識できるように、カメラが十分なデータ ポイントを持つように、十分な画像が必要です。データセットが多様であるほど良いです。さまざまな視点、照明条件、色、さまざまな角度からの画像を含めることを検討してください。

AI カメラ システムで特定のオブジェクトを検出する場合は、TensorFlow Lite や PyTorch などのオープンソース ライブラリを使用してアルゴリズムをトレーニングできます。このプロセスでは、アルゴリズムが画像や動画を取り込み、その内容に対応するラベルを出力できるようにするコードを記述します。

物体検出に AI カメラを使用する利点

D-Link の AI カメラ レンジなどの AI カメラが多くの業界でますます人気が高まっているのには、いくつかの理由があります。それらは、わずかに高いコストを簡単に正当化する多くの利点を提供します.

検出時間の短縮

物体検出カメラは、物体を迅速かつ正確に検出するように設計されています。残念ながら、従来のカメラ システムは、オブジェクトの検出に関しては遅く、信頼性に欠ける場合が多く、通常は人間の観察に頼ってオブジェクトを特定することができます。

AI 検出カメラは時間の経過とともに改善され続けており、全体的な検出時間は大幅に短縮されています。建設現場や公道など、ペースの速い環境では、これは決定的な違いを生む可能性があります。

精度の向上

物体検出カメラは、従来のカメラ システムと比較して精度も向上しています。これは、複数の角度と距離からオブジェクトを認識し、サイズや形状が似ているように見えても、さまざまな種類のオブジェクトを区別する能力のおかげです。これにより、精度が最優先されるセキュリティ監視や在庫管理アプリケーションでの使用に最適です。さらに重要なことは、それらが改善されるにつれて、精度が向上し続けていることです。時間が経つにつれて、それらは人間の対応物よりも正確になります。

コスト削減

最後に、オブジェクト検出カメラは、精度が向上し、検出時間が短縮されるため、従来のカメラと比較してコストを削減できます。AI を活用したシステムに事前に投資することで、従来のシステムの結果が不正確または遅いために発生するコストのかかる間違いや機会損失を回避することで、長期的に費用を節約できます。さらに、これらのシステムは、他のカメラ システムのように定期的なキャリブレーションを必要としないため、最小限のメンテナンスで済みます。

高度なスケーラビリティ

AI カメラを使用する主な利点は、拡張性が高く、リソースに負担をかけずに広い範囲を簡単にカバーできることです。複数の人間のオペレーターが画像で見たものを解釈する必要がある手動の識別方法とは異なり、AI カメラはより信頼性の高い結果を提供し、疲労や誤識別によるエラーがはるかに少なくなります。

AI は可能性の限界を押し広げ続けています

人工知能は、従来の技術を使用して何が可能かを再定義し続けています。その結果、物体検出はさまざまな状況で重要な役割を果たし、命を救うことさえできます。

ただし、物体検出は、企業が人工知能を使用する方法の 1 つにすぎません。チャットボットからコンテンツの作成、アートの作成まで、他にもたくさんあります。