AI 카메라가 물체를 감지하고 얼굴을 인식하는 방법

역자 | Chen Jun

리뷰어 | Sun Shujuan

인공 지능(AI)은 수십 년 동안 존재해 왔지만 이 기술이 지원과 같은 응용 분야에 널리 사용된 것은 최근입니다. 잠재 고객을 식별하고 환경에서 위험한 물체를 식별합니다. 특히 인공지능이 구동하는 물체 감지 분야에서는 기존 폐쇄회로텔레비전(CCTV) 감시 카메라의 성능을 근본적으로 향상시킨다.

현재 AI 카메라는 객체 인식 소프트웨어의 도움으로 이미 얼굴과 앞에 나타나는 다양한 객체를 인식할 수 있습니다. 이는 실제 보안 사용 시나리오에 있어 매우 실용적이고 혁신적인 의미를 갖습니다.

AI 카메라란 무엇인가요?

먼저 개념을 명확히 합시다. AI 카메라는 시각적 이미지를 캡처하거나 동영상을 만드는 데 사용할 수 있는 새로운 장치가 아니지만 기존 카메라와 매우 유사합니다. 컴퓨터 비전과 같은 기술을 사용하여 시각적 데이터로부터 실용적인 정보를 "학습"할 수 있는 시각적 처리 장치입니다.

머신러닝 알고리즘을 활용하여 AI 카메라는 시각적 이미지 속 다양한 정보를 원활하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 용도 중 하나는 AI 카메라가 센서를 사용하여 이미지를 분석하고 이미지를 캡처하는 데 가장 적합한 설정을 결정할 수 있다는 것입니다.

최근 몇 년 동안 물체 감지는 많은 수직 분야에서 널리 사용되었습니다. 예를 들어, 일부 산업에서는 일부 회사가 얼굴 인식, 차량 감지 및 기타 의미 개체 감지를 위해 AI 카메라를 사용합니다.

일부 특수 장면(예: 건설 현장)에서는 AI 카메라가 안전 프로토콜을 통과하여 건설 작업자가 기본 안전 보호 장비를 착용했는지 또는 높은 고도의 물체가 사람 머리를 향해 떨어지는지 여부를 즉시 감지할 수도 있습니다.

또한 AI 카메라는 직원 행동을 모니터링하여 직원이 작업하는 동안 위험 물질에 너무 가까이 있는지, 안전 위협 경고를 무시하는지 여부도 판단할 수 있습니다. 이러한 실시간 위험 감지를 기반으로 AI 카메라는 소리, 빛, 전기 및 기타 방법을 사용하여 현장 직원에게 현재 진행 중인 비정상적인 상황을 상기시키거나 배경에 알려 사고가 발생하기 전에 생명을 구하고 비용이 많이 드는 오류를 방지할 수도 있습니다. 수정.

AI 카메라가 물체를 감지하는 방법은 작동합니다

물체 감지에는 특정 알고리즘을 통해 카메라로 캡처한 이미지 데이터를 처리하고 이를 데이터베이스에 있는 알려진 물체와 비교하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 알고리즘은 데이터베이스에 이미 있는 개체와 유사한 개체를 식별하고 결과를 반환합니다. 예를 들어, 얼굴을 감지하도록 설계된 AI 카메라는 일부 기능이 차단되거나 인식할 수 없는 경우에도 사람이나 기타 개체를 사전에 식별할 수 있습니다. AI 카메라는 촬영한 이미지와 백엔드 데이터베이스에 저장된 대량의 얼굴 정보를 비교해 일치할 가능성이 있는 얼굴 특징을 검색한다.

동시에 이러한 카메라를 사용하면 고용주는 얼굴 인식 기술을 통해 직원 출석을 더욱 효과적으로 추적하고 직장 내 직원 행동을 모니터링할 수 있습니다.

특정 물체를 감지하도록 AI 카메라 훈련

다른 AI 기반 도구와 유사하게, AI 카메라는 특정 차량을 감지하기 위해 수십만 개의 자동차 이미지로부터 판단을 받은 후와 같은 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어야 합니다. 더 효과적이고 정확하게.

감지할 다양한 물체의 이미지를 수집하려면 먼저 AI 카메라를 훈련시켜야 한다는 것을 알 수 있습니다. 이 단계에서 우리는 "한신이 군대를 가리키면 많을수록 좋다"는 목표를 달성해야 합니다. 즉, 다양한 시야각, 조명 조건, 색상, 다양한 촬영 각도를 포함한 이미지를 표시해야 합니다. 카메라에 더 풍부한 이미지를 제공해야만 판단 능력을 반복적으로 훈련할 수 있습니다. 올바른 특징을 지속적으로 축적하고 관련 없는 간섭 요인을 제거함으로써 현실 세계에서 정확한 인식을 할 수 있습니다.

기술적으로 말하면 TensorFlow Lite 또는 PyTorch와 같은 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 AI 카메라 시스템용으로 개발한 알고리즘을 훈련시켜 특정 물체를 감지할 수 있습니다. 전체 프로세스에는 코드 작성, 이미지 또는 비디오 수신을 위한 알고리즘 호출, 콘텐츠에 해당하는 태그 출력이 포함됩니다.

객체 감지를 위해 AI 카메라를 사용할 때의 이점

AI 카메라를 추가하면 기업에 특정 비용이 발생하지만, 그것이 가져오는 이점에 비해 많은 업계에서는 여전히 이를 기꺼이 받아들이고 활성화하고 있습니다. 아래에서는 D-Link 시리즈 AI 카메라를 예로 들어 실제 사용 시나리오에서 네 가지 주요 이점에 대해 논의하겠습니다.

1. 더 빠른 감지 시간

기존 카메라 시스템은 물체를 감지하는 데 느리고 신뢰할 수 없는 경향이 있으며 일반적으로 물체를 정확하게 찾기 위해 인간의 눈 관찰에 의존합니다. AI 카메라는 물체를 빠르고 정확하게 감지하도록 설계 및 제작되었습니다. 오늘날 AI 기술의 빠른 업데이트와 반복으로 AI 카메라는 감지 시간을 크게 단축했습니다. 이러한 중요한 개선은 건설 현장이나 공공 도로와 같이 빠르게 변화하는 환경에서 특히 중요합니다.

2. 더 높은 정확도

기존 카메라 시스템에 비해 물체 감지 카메라는 인식 정확도도 많이 향상되었습니다. 이는 부분적으로 다양한 각도와 거리에서 물체를 식별하는 능력 덕분입니다. 물체의 크기나 모양이 비슷해 보이더라도 카메라는 그 차이를 구분할 수 있습니다. 이러한 특성은 보안 모니터링, 재고 관리 등 정교한 애플리케이션 시나리오에 더 적합하며 인공 지능의 특성을 반영할 수도 있습니다.

3. 더 많은 비용 절감

마찬가지로 물체 감지 카메라는 기존 카메라에 비해 정확도가 더 높고 감지 효율성이 더 빠르며 이는 시간과 비용 절약을 반영합니다. 기업은 AI 지원 시스템 구축에 사전 투자함으로써 레거시 시스템의 부정확하거나 느린 결과로 인해 비용이 많이 드는 실수와 기회 상실을 방지할 수 있습니다. 더욱이 이러한 시스템은 수동 유지 관리가 덜 필요하고 정기적인 수동 교정이 필요하지 않은 경향이 있습니다. 따라서 장기적으로 AI 카메라는 실제로 기업의 자본 투자를 절약할 수 있습니다.

4. 더 높은 확장성

AI 카메라는 배포 및 구현의 편의성으로 인해 리소스 부담을 늘리지 않고도 모니터링 기능을 빠르게 확장 및 확장할 수 있습니다. 또한 과거의 수동 식별 방법에서는 여러 작업자가 이미지에서 본 내용을 분석하고 해석하기 위해 화면을 계속 응시해야 했습니다. AI 카메라는 보다 안정적인 결과를 제공하고, 수작업이 지루할 때 발생할 수 있는 인식 오류를 방지합니다.

요약

결론적으로 인공지능은 기존의 인식 및 모니터링 기술을 재정의하여 다양한 물체 감지 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 심지어 생명을 구할 수도 있습니다. 물론 AI 기술의 실제 적용 시나리오는 이보다 훨씬 더 많다. 고객 챗봇부터 콘텐츠 편집, 인기 AI 그림까지, 인공지능은 계속해서 우리 삶과 밀접한 관계를 맺고 있습니다.

번역가 소개

51CTO 커뮤니티 편집자인 Julian Chen은 IT 프로젝트 구현 분야에서 10년 이상의 경험을 갖고 있으며, 내부 및 외부 자원과 위험을 관리하고 제어하는 ​​데 능숙하며 네트워크 및 정보 보안 지식 전파에 중점을 둡니다. 그리고 경험. Original 제목 :

ai 카메라가 물체를 감지하고 얼굴을 인식하는 방법 , 저자 : Karim Ahmad

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