1. خانه
  2. آموزش
  3. مقالات
  4. یادگیری عمیق Deep Learning

یادگیری عمیق Deep Learning و کاربرد آن در سیستم نظارت تصویری

یادگیری عمیق Deep Learning

یادگیری عمیق یا Deep Learning نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به کامپیوترها می‌آموزد داده‌ها را به روش مغز انسان پردازش کنند. مدل‌های Deep Learning می‌توانند الگوهای پیچیده را در تصاویر، متن‌ها، صداها و سایر داده‌ها تشخیص دهند . به این ترتیب بینش و پیش‌بینی دقیقی انجام می‌دهند. از یادگیری عمیق می‌توان برای خودکارسازی کارهایی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، استفاده کرد؛ به عنوان مثال در توصیف تصاویر یا تبدیل یک فایل صوتی به متن از این فناوری استفاده می‌شود. 

چرا یادگیری عمیق Deep Learning مهم است؟

هوش مصنوعی (AI) کامپیوترها را آموزش می‌دهد تا مانند انسان‌ها فکر کنند و یاد بگیرند. فناوری یادگیری عمیق بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را اجرا می‌کند، از جمله موارد زیر: 

  • دستیارهای دیجیتال
  • فعالسازی تلوزیون از راه دور به کمک صدا 
  • تشخیص خودکار چهره
  • یکی از اجزای مهم در فناوری‌های نوظهور مانند اتومبیل‌های خودران، واقعیت مجازی و غیره

در کسب و کارهای مختلف از مدل های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی در برنامه های مختلف استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق چه کاربردهایی دارد؟ 

یادگیری عمیق کاربردهای زیادی دارد، از جمله در خودروسازی، هوافضا، تولید، الکترونیک، تحقیقات پزشکی و سایر زمینه‌ها. برخی کاربردهای رایج و مهم یادگیری عمیق به شرح زیر است: 

  • استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار علائم راهنمایی و رانندگی و عابران پیاده
  • استفاده از deep learning در سیستم های دفاعی برای علامت گذاری خودکار مناطق هدف در تصاویر ماهواره‌ای
  • تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی برای تشخیص خودکار سلول‌های سرطانی 
  • استفاده از یادگیری عمیق در کارخانه‌ها برای تشخیص خودکار فاصله ایمن افراد از ماشین‌ها
  • استفاده از deep learning در دوربین‌های مداربسته و سیستم‌های نظارت تصویری

مزایای استفاده از deep learning در دوربین مداربسته

مزایای استفاده از deep learning در دوربین مداربسته

یادگیری عمیق و هوش مصنوعی امکانات هیجان انگیزی برای سیستم‌های نظارتی فراهم می‌کنند، برخی از این امکانات به شرح زیر هستند: 

  • هوش مصنوعی به کار رفته در سیستم‌های نظارت تصویری قادر به تشخیص تفاوت بین انسان‌ها، حیوانات و اشیا است و پس از تشخیص، هشدار می‌دهد و تحت تاثیر عوامل خارجی مانند سر و صدا و یا شرایط آب و هوایی قرار نخواهد گرفت. برای افزایش کیفیت تشخیص، کاهش هشدار کاذب، تقویت میدان دید و بهینه سازی فرآیندهای امنیتی، هوش مصنوعی و deep learning ویژگی حیاتی محسوب می‌شوند.
     
  • این ویژگی به تیم امنیتی این امکان را می‌دهد که در شرایط اضطراری واکنش بهتری داشته باشد و با عملکرد 24 ساعته در تمام روزهای هفته، در موقعیت های غیرعادی هشدارهای فوری داشته باشد.
     
  • هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس اطلاعات جمع آوری شده و با در نظر گرفتن نیازهای منحصر به فرد هر سازمان، خود را به طور مکرر ارتقا بخشد، از این رو پیکربندی شخصی سازی شده سیستم نظارت تصویری شما اهمیت زیادی دارد. 
     
  • توانایی تنظیم پارامترها برای تشخیص تهدیدات مختلف یا حوادث غیرمعمول نیاز به نظارت همزمان بر فیدهای چند دوربین زنده را تا حد زیادی کاهش می‌دهد. به این ترتیب نیاز به نیروی انسانی و کار کارکنان امنیتی را کاهش می‌دهد و در عین حال به نیروی انسانی حاضر اجازه می‌دهد تا بر آنچه واقعاً مهم است، تمرکز کند.
     
  • استخراج سریع داده‌ها و یافتن رویدادهای خاص در فیلم‌های ضبط شده به کمک یادگیری عمیق در مقایسه با فرآیندهای دستی که بسیار دشوار و زمان‌بر هستند، آسان‌تر است.
     
  • بدون deep learning و هوش مصنوعی، دوربین‌ها دستگاه‌های غیرهوشمندی هستند که ممکن است در طول روز در مقابل هر نوع حرکتی، از جمله سایه‌ها و حرکت حیوانات، صدها بار هشدار کاذب داشته باشند. برای کاهش این هشدارهای کاذب، استفاده از هوش مصنوعی ضروری است که می‌تواند اشیاء را به طور دقیق طبقه بندی کرده و آلارم های کاذب را فیلتر کند.
     
  • یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در نرم افزار پلاک‌ خوان برایتون است. این سامانه هوشمند پلاک خوان از جدیدترین الگوریتم‌های حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق بهره گرفته و دارای قابلیت‌های مجهزی است. سیستم پلاک خوان در حوزه کنترل ترافیک، مدیریت پارکینگ و کاهش وقوع جرم و بهبود امنیت اهمیت ویژه‌ای دارد. 

دوربین‌ها و دستگاه‌های بهره گرفته از هوش مصنوعی اصطلاحا دوربین مداربسته هوشمند و یا دستگاه‌های هوشمند نامیده می‌شوند. برای اطلاعات بیشتر در مورد دوربین‌های هوشمند برایتون و نرم افزار پلاک خوان برایتون با همکاران ما در تماس باشید.