AI摄像头如何探测物体和识别人脸-人工智能-PHP中文网

译者 | 陈峻

审校 | 孙淑娟

人工智能(Artificial intelligence，AI)已经面世几十年了，但直到最近，这项技术才被广泛地应用在诸如协助企业识别潜在客户，以及识别环境中的危险物体等场景中。特别是以人工智能驱动的物体检测领域，它从根本上提升了传统闭路电视（CCTV）监控摄像头的能力。

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目前，凭借着物体识别软件，AI摄像头已经可以识别到在其面前出现的人脸、以及各种物体。这对于真实的安保使用场景，有着极其实用的创新意义。

什么是AI摄像头?

首先，让我们来理清一个概念：AI摄像头并不是一种可以用来拍摄视觉图像、或制作视频的新设备，而是与传统摄像头非常相似的、可以利用计算机视觉等技术，从可视化数据中“学习”到实用信息的视觉处理设备。

利用机器学习算法，AI摄像头可以流畅地处理视觉图像中的各种信息。例如其中的一个典型用途便是，AI摄像头能够使用传感器来分析图像，并确定捕捉图像的最佳设置。

近年来，物体检测已经被广泛地应用到了许多垂直领域。例如，在某些行业，一些公司会依靠AI摄像头进行面部识别、车辆检测、以及其他语义对象的检测。

在某些特殊场景中（如建筑工地），AI摄像头也能够通过安全协议，及时检测到施工人员是否已穿戴好了基本的安全防护装备；或者是否有高空物体正在落向人员的头部。

此外，通过监控员工的行为，AI摄像头还能够判断员工在工作时，是否距离危险物质过近，是否对安全威胁警告熟视无睹。在这种实时危险检测的基础上，AI摄像头还能够利用声光电等方式，提醒现场人员正在发生的异常情况，或是通知到后台，赶在事故发生之前，挽救生命，并避免高昂的纠错代价。

AI摄像头检测物体的工作原理

物体检测涉及到通过某种算法，来处理摄像头捕获到的图像数据，并将其与数据库中的已知物体进行比较。接着，算法会识别出那些与数据库中已存对象相似的对象，并返回结果。例如，那些专被用来检测人脸的AI摄像头，可以主动识别人物或其他物体，哪怕他们的部分特征被遮挡或无法识别。AI摄像头将其捕捉到的图像，与后端数据库中存储的大量人脸信息进行比较，检索出那些可能匹配上的面部特征。

同时，在获取明确同意的前提下，这些摄像头还可以通过面部识别技术，使雇主能够更加有效地跟踪员工的出勤率，并监控员工在工作场所的行为。

训练AI摄像头检测特定物体

和其他AI赋能的工具（AI-powered tool）类似，AI摄像头必须经过大量数据集的训练，例如在接受了数十万张汽车图像的判断后，才能较为有效、准确地检测出特定的车辆。

可见，我们首先需要训练AI摄像头收集各种有待检测的物体的图像。在此阶段，我们应当做到“韩信点兵，多多益善”，即展示包括不同视角、光照条件、颜色、以及不同拍摄角度的图像。只有“喂给” 摄像头的图像越丰富，它们才能够反复地训练判断能力。通过不断地积累正确的特征，以及剔除不相关的干扰因素，它们在现实世界中，才能做出准确的识别。

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从实现技术上说，您可以使用TensorFlow Lite或PyTorch等开源库，来训练自己为AI摄像头系统开发的检测特定对象的算法。整个过程包括编写代码，调用算法去接收图像或视频，并输出与其中内容相对应的标签。

使用AI摄像头进行物体检测的优势

虽然添置AI摄像头会给企业带来一定的成本开支，但是相对于它带来的好处而言，许多行业还是乐于接受和启用的。下面，我将以D-Link系列AI摄像头为例，和您讨论它们在真实使用场景中的四大优势。

1. 更快的检测时间

传统的摄像头系统在检测物体方面往往捕捉速度缓慢、且不可靠，通常还需要依靠人眼观察，才能精确地定位物体。而AI摄像头则是针对快速、准确地检测物体而设计制造的。随着如今AI技术的快速更新与迭代，AI摄像头在检测时间上大幅缩短。特别是对于诸如建筑工地或公共道路之类的快节奏环境，这种关键性的提升显得尤为重要。

2. 更高的准确性

与传统摄像头系统相比，物体检测摄像头在识别精度上也提升了不少。这在一定程度上要归功于它们能够从多个角度与距离，去识别物体的能力。即使某些看起来大小或形状相似的物体，摄像头也能够区分出它们类型的不同。此类特性让它们更加适合于诸如：安全监控、以及库存管理等精细的应用场景，也能够体现出人工智能的特性。

3. 更节约成本

同样，与传统摄像头相比，物体检测摄像头具有更高的精度、以及更快的检测效率，本身就体现了时间成本的节省。企业通过预先投资建设AI赋能的系统，可以避免由于传统系统的不准确或缓慢的结果，所导致的高昂的错误代价与错失机会。而且，这些系统往往需要更少的人工维护，甚至不需要去定期进行手动校准。因此，从长远来看，AI摄像头的确能够节省企业的资金投入。