Share

Bagaimana pembelajaran mesin (machine learning) membantu kamera keamanan mengenali ruang parkir yang kosong

Melihat dan memahami - itulah prinsip kerja di balik kamera keamanan cerdas seperti FLEXIDOME IP starlight 8000i. Dalam wawancara ini, pakar analisis video André-Luis Tournoux berbicara tentang mengapa mengajar perangkat adalah permainan anak-anak dan kemungkinan baru apa yang dihadirkannya.

Perangkat lunak cerdas, mata tajam

Bagaimana Anda mengajari seorang anak seperti apa mobil itu? Sederhana - tunjukkan mobil pada anak itu. Atas kebaikan perangkat lunak pengolah gambar Bosch, metode pendidikan dini yang telah terbukti ini sama efektifnya untuk kamera keamanan. Disebut Camera Trainer, perangkat lunak memungkinkan kamera ini untuk belajar. Tertanam di perangkat seperti FLEXIDOME IP starlight 8000i, perangkat lunak membuka pintu ke aplikasi yang belum pernah ada sebelumnya. Kamera generasi terbaru hadir dengan beberapa peningkatan besar - gambar definisi tinggi, sensitivitas cahaya yang dioptimalkan, pengaturan jarak jauh melalui smartphone atau tablet - tetapi fitur paling inovatif dari generasi kamera ini tentunya adalah Pelatih Kamera. André-Luis Tournoux membantu mengembangkan perangkat lunak di lokasi Bosch di Eindhoven, Belanda.

Tn. Tournoux, apakah Pelatih Kamera itu?
Ini adalah perangkat lunak pembelajaran mesin yang tertanam dalam kamera IP Bosch kelas atas untuk sistem pengawasan video dan sistem keamanan yang cerdas. Ini mengajarkan kamera untuk mendeteksi objek dan status. Jika kamera mengenali skenario yang telah ditentukan sebelumnya, itu menjalankan tindakan yang telah ditentukan, seperti menghitung atau memicu peringatan secara real time.

Bagaimana Anda melatih kamera?
Sama seperti banyak jenis perangkat lunak pembelajaran mesin lainnya, Anda memerlukan gambar sampel objek. Anda harus menunjukkan pada kamera objek atau situasi mana yang relevan. Saat menggunakan Pelatih Kamera, bergantung pada situasinya, antara 25 dan 250 sampel sudah cukup untuk mempelajari seperti apa rupa benda - misalnya mobil.
25 contoh gambar mungkin cukup untuk mengajar kamera mengenali suatu objek.

Peran apa yang dimainkan orang dan teknologi di sini?
Program komputer memungkinkan pengguna untuk menandai hal-hal yang relevan pada gambar hanya dengan menyeret kotak di sekitarnya dengan mouse. Sistem mengingat garis besar objek dan kemudian dapat mengenalinya sendiri. Inilah yang kami sebut sampel positif. Sampel negatif dihasilkan dengan cara yang analog. Ini adalah objek atau latar belakang yang bukan merupakan objek yang dipermasalahkan.

Bisakah Anda memberi kami contoh aplikasi?
Kemampuan teknologi ini dapat diterapkan pada berbagai situasi pemantauan. Misalnya, kamera dapat dilatih untuk mendeteksi secara otomatis jika ada tempat parkir. Untuk tujuan ini, kendaraan ditandai pada gambar sebagai sampel positif, dan ruang parkir gratis sebagai sampel negatif. Dengan cara ini, kamera mempelajari seperti apa mobil itu dan seperti apa tempat parkir yang kosong, dan selanjutnya dapat membedakan keduanya. Kamera video kemudian dapat secara otomatis menentukan berapa banyak ruang parkir kosong yang tersedia di area tertentu.

Apa yang istimewa dari sistem keamanan video ini?
Dua hal. Pertama, alat analitik video cerdas sudah sangat baik dalam mendeteksi objek bergerak. Lewatlah sudah hari-hari ketika orang harus terus-menerus menatap layar, berkonsentrasi keras untuk melihat aktivitas apa pun. Pelatih Kamera membuat pekerjaan itu lebih mudah dan lebih efisien. Berkat perangkat lunak baru ini, objek sekarang dapat dideteksi dan dilacak bahkan saat tidak bergerak. Itu baru. Ini berarti kamera sekarang dapat menentukan berapa lama sebuah mobil menempati tempat parkir.

Anda mengatakan ada dua hal yang istimewa
Tidak banyak daya komputasi yang dipasang di kamera keamanan. Mampu menjalankan algoritme pembelajaran mesin di kamera adalah pencapaian yang luar biasa. Teknologi kami dapat melakukannya karena pengguna dapat menjalankan konfigurasi Trainer Kamera pada komputer standar untuk menangani tugas yang relatif kompleks pada deteksi objek dan latar belakang, dan kemudian menerapkan kemampuan ini dengan mengunggah versi program yang lebih ramping ke kamera. Di sinilah kami mendapatkan keuntungan dari pengetahuan yang luas di dalam perusahaan. Unit seperti Connected Mobility dan Computer Vision dari riset korporat Bosch membantu mengembangkan Camera Trainer. Dan manajemen produk di divisi Teknologi Bangunan memastikan bahwa Pelatih Kamera dapat diintegrasikan ke dalam kamera.

Apa langkah evolusioner selanjutnya dalam kamera keamanan pintar?
Industri keselamatan dan keamanan harus berpikir secara berbeda tentang cara mengembangkan solusi. Dengan platform kamera terbuka baru kami, kami memimpin dengan memberi contoh. Ini menggabungkan analitik video cerdas terintegrasi dengan kinerja luar biasa dan kemampuan untuk menambahkan aplikasi perangkat lunak secara bebas. Dan karena berjalan pada sistem operasi yang umum digunakan berdasarkan Proyek Sumber Terbuka Android, ia dapat diakses oleh siapa saja yang ingin membuat dan menerapkan aplikasi dan layanan khusus pelanggan.

 

 

 

 

#Businness  #Article

Related Articles

Intrusion System Card image cap
  denny  13 April 2020
 13 April 2020
CCTV Card image cap
  andri  27 December 2018
 27 December 2018
News Card image cap
  denny  15 February 2018
 15 February 2018
© 2019 Indo Security System. All Rights Reserved.