Wie KI-Kameras Objekte erkennen und Gesichter erkennen

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es schon seit Jahrzehnten, aber erst seit kurzem sind KI-Kameras alltäglich geworden. Mit Objekterkennungssoftware können Kameras jetzt Gesichter und Objekte erkennen, denen sie in der Welt begegnen.

Diese Technologie hat ein breites Anwendungsspektrum, z. B. um Unternehmen dabei zu helfen, potenzielle Kunden zu erkennen oder schädliche Objekte in der Umgebung zu identifizieren. Die Auswirkungen sind tiefgreifend, da die KI-gestützte Objekterkennung das, wozu eine herkömmliche CCTV-Kamera in der Lage ist, völlig verändert. Die Technologie dahinter ist jedoch wirklich innovativ.

Was sind KI-Kameras?

Lassen Sie uns zunächst eines klarstellen: Eine KI-Kamera ist kein neues Gerät, mit dem Sie visuelle Bilder aufnehmen oder Videos erstellen können. Stattdessen ist eine KI-Kamera einer herkömmlichen Kamera sehr ähnlich, außer dass sie mit einer visuellen Verarbeitungsbox verbunden ist, die Technologien wie Computer Vision nutzt, um aus visuellen Daten zu „lernen“.

Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können KI-Kameras Informationen aus visuellen Bildern verarbeiten. Beispielsweise verwenden KI-Kameras Sensoren, um Bilder zu analysieren und die besten Einstellungen für die Aufnahme eines Bildes zu ermitteln. Dies ist jedoch nur eine von vielen Verwendungsmöglichkeiten.

Die Objekterkennung wird bereits in vielen Branchen eingesetzt. Beispielsweise können KI-Kameras zur Gesichtserkennung, Fahrzeugerkennung oder zur Erkennung anderer semantischer Objekte verwendet werden. In bestimmten Branchen verlassen sich Unternehmen auf KI-Kameras, um Sicherheitsprotokolle durchzusetzen, wobei Kameras erkennen können, ob Mitarbeiter Sicherheitsausrüstung tragen oder nicht.

KI-Kameras können für viele Zwecke am Arbeitsplatz eingesetzt werden, einschließlich der Überwachung des Mitarbeiterverhaltens und der Erkennung potenzieller Sicherheitsbedrohungen, bevor sie zu einem Problem werden. Beispielsweise können KI-Kameras erkennen, wenn ein Mitarbeiter zu nahe an Gefahrstoffen arbeitet oder Warnschilder ignoriert wurden.

Funktionsweise der Objekterkennung von KI-Kameras

Die Objekterkennung verwendet einen Algorithmus, der die von der Kamera erfassten Bilddaten verarbeitet und mit bekannten Objekten in einer Datenbank vergleicht. Der Algorithmus identifiziert dann alle Objekte, die denen in seiner Datenbank ähneln, und gibt entsprechende Ergebnisse zurück.

Wenn beispielsweise eine KI-Kamera für die Erkennung von Gesichtern eingerichtet ist, kann sie die aufgenommenen Bilder mit Gesichtern vergleichen, die in ihrer Datenbank gespeichert sind, und alle Gesichtsmerkmale erkennen, die ihnen entsprechen. Dieser Prozess ermöglicht es der Kamera, Personen oder andere Objekte zu erkennen, selbst wenn sie teilweise verdeckt oder von Menschen nicht erkennbar sind.

KI-Kameras verwenden Objekterkennungsalgorithmen, um gefährliche Situationen in Echtzeit zu erkennen. Auf diese Weise können sie die Menschen sofort warnen, wenn etwas Außergewöhnliches passiert. Mit KI-Kameras können gefährliche Objekte erkannt werden, bevor es zu einem Unfall kommt, wodurch Leben gerettet und kostspielige Fehler verhindert werden.

Einige Beispiele sind die Erkennung von Personen ohne Schutzausrüstung auf einer Baustelle oder die Warnung von Arbeitern vor herabfallenden Gegenständen, bevor sie jemanden am Kopf treffen.

Darüber hinaus können diese Kameras auch zur Gesichtserkennung verwendet werden, wodurch Arbeitgeber die Anwesenheit verfolgen und das Verhalten der Mitarbeiter am Arbeitsplatz effizienter als je zuvor überwachen können.

KI-Kameras trainieren, um bestimmte Objekte zu erkennen

Eine Sache, die hier zu beachten ist, ist, dass KI-gestützte Tools nur so effektiv sind wie die Datensätze, mit denen sie trainiert werden. Wenn also beispielsweise eine KI-Kamera darauf trainiert werden soll, ein bestimmtes Objekt wie ein Fahrzeug zu erkennen, muss sie mit Hunderttausenden von Bildern von Autos gefüttert werden.

Der erste Schritt besteht also darin, eine KI-Kamera so zu trainieren, dass sie Bilder des Objekts sammelt, das Sie erkennen möchten. Sie benötigen genügend Bilder, damit die Kamera über genügend Datenpunkte verfügt, um das Objekt genau zu erkennen, wenn es in der realen Welt erscheint. Je vielfältiger Ihr Datensatz ist, desto besser; Erwägen Sie, unterschiedliche Perspektiven, Lichtverhältnisse, Farben und Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln einzubeziehen.

Wenn Sie möchten, dass Ihr KI-Kamerasystem bestimmte Objekte erkennt, können Sie Ihren Algorithmus mit Open-Source-Bibliotheken wie TensorFlow Lite oder PyTorch trainieren. Dieser Prozess beinhaltet das Schreiben von Code, der es Ihrem Algorithmus ermöglicht, Bilder oder Videos aufzunehmen und Labels auszugeben, die dem entsprechen, was darin enthalten ist.

Die Vorteile der Verwendung von KI-Kameras zur Objekterkennung

Es gibt mehrere Gründe, warum KI-Kameras, wie die KI-Kamerareihe von D-Link, in vielen Branchen immer beliebter werden. Sie bieten eine Reihe von Vorteilen, die die etwas höheren Kosten leicht rechtfertigen.

Schnellere Erkennungszeiten

Objekterkennungskameras wurden entwickelt, um Objekte schnell und genau zu erkennen. Leider können herkömmliche Kamerasysteme oft langsam und unzuverlässig sein, wenn es um die Erkennung von Objekten geht, und verlassen sich normalerweise auf die menschliche Beobachtung, um Objekte lokalisieren zu können.

KI-Erkennungskameras werden im Laufe der Zeit immer besser, wodurch die Erkennungszeiten insgesamt erheblich verkürzt werden. In schnelllebigen Umgebungen wie einer Baustelle oder einer öffentlichen Straße kann dies einen entscheidenden Unterschied ausmachen.

Erhöhte Genauigkeit

Objekterkennungskameras bieten im Vergleich zu herkömmlichen Kamerasystemen auch eine höhere Genauigkeit. Dies ist zum Teil ihrer Fähigkeit zu verdanken, Objekte aus mehreren Winkeln und Entfernungen zu erkennen und zwischen verschiedenen Arten von Objekten zu unterscheiden, selbst wenn sie in Größe oder Form ähnlich erscheinen. Dies macht sie ideal für den Einsatz in Sicherheitsüberwachungs- oder Bestandsverwaltungsanwendungen, bei denen Genauigkeit von größter Bedeutung ist. Noch wichtiger ist, dass sich ihre Genauigkeit weiter verbessert, wenn sie sich verbessern. Mit der Zeit werden sie genauer als ihre menschlichen Kollegen.

Einsparmaßnahmen

Schließlich bieten Objekterkennungskameras aufgrund ihrer höheren Genauigkeit und schnelleren Erkennungszeiten Kosteneinsparungen im Vergleich zu herkömmlichen Kameras. Indem Sie im Voraus in ein KI-gestütztes System investieren, können Sie langfristig Geld sparen, indem Sie kostspielige Fehler oder verpasste Gelegenheiten vermeiden, die durch ungenaue oder langsame Ergebnisse herkömmlicher Systeme verursacht werden. Außerdem benötigen diese Systeme nur minimale Wartung, da sie nicht wie andere Kamerasysteme regelmäßig kalibriert werden müssen.

Hochgradig skalierbar

Der Hauptvorteil der Verwendung von KI-Kameras besteht darin, dass sie hochgradig skalierbar sind und problemlos größere Bereiche abdecken können, ohne Ressourcen zu belasten. Im Gegensatz zu manuellen Identifizierungsmethoden, bei denen mehrere menschliche Bediener das, was sie auf einem Bild sehen, interpretieren müssen, liefern KI-Kameras zuverlässigere Ergebnisse, die viel weniger anfällig für Fehler aufgrund von Ermüdung oder Fehlidentifizierung sind.

KI verschiebt weiterhin die Grenzen des Möglichen

Künstliche Intelligenz definiert immer wieder neu, was mit konventionellen Technologien möglich ist. Daher kann die Objekterkennung in zahlreichen Situationen eine entscheidende Rolle spielen und sogar helfen, Leben zu retten.

Die Objekterkennung ist jedoch nur eine Möglichkeit, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen. Es gibt viele andere, von Chatbots über das Schreiben von Inhalten bis hin zum Erstellen von Kunst!