Show content

Искусственный интеллект

Форум Системы безопасности / Форум Видеонаблюдение /

10.10.2019 13:12:01

Мурат Алтуев, "ITV | AxxonSoft"

Искусственный интеллект. Я думаю, все слышали, что такое искусственный интеллект. Ну, точнее, не что такое, а вот эту фразу "искусственный интеллект".

Вот я хочу рассказать, что это такое, чтобы просто было понятно, какую проблему она может решить, а какую не может.

Ну, формально, это некая компьютерная программа, понятно, какой-то код, который моделирует мышление человека. Соответственно, что это значит – моделирует мышление человека?

Это значит, он ведет себя как бы, эта модель, как знаете… В принципе любой физический процесс можно смоделировать, то есть, ну, например, если игрушку вы смотрите – там, я не знаю, две машинки сталкиваются и прямо очень похоже все врезаются, разлетаются. Почему? Потому что туда заложили законы физики.

То есть мы знаем законы физики, мы математически знаем, как это представить, поэтому мы их в компьютерную программу закладываем, и у нас на экране объекты ведут себя абсолютно, как в жизни. И кстати, вся современная мультипликация, она на этом основана.

То есть, если раньше люди рисовали каждый кадр, зная, как, ну, представляя, как должен бы двигаться объект, то сейчас, когда вы смотрите мультики – там никто каждый кадр не рисует.

Вячеслав Латыпов, "Дахуа Текнолоджи Рус"
Сам термин "искусственный интеллект" и сами элементы искусственного интеллекта стали появляться в 2017 году непосредственно в системах безопасности.
Прежде всего хотел бы сказать несколько слов еще о терминологии, чтобы просто понятно. Как правило, когда мы говорим о системах искусственного интеллекта, мы называем системы глубокого обучения "deep learning". Они берут свое начало в системах "machine learning", которые появились в 70-х годах еще.
Так получилось, что использовать это в компьютерном зрении было проблематично очень долгое время, потому что была ограничена производительность устройств и была необходимость использования классификаторов, таких как градиентов и квалификация форм.
Вот, соответственно, буквально ситуация начала меняться несколько лет назад, когда производительность современных процессоров достигла такого уровня, что стало возможным использовать различного рода процессоры в маленьких таких, миниатюрных устройствах, таких, как видеокамеры.

Мурат Алтуев, "ITV | AxxonSoft"

Если объединить идеи: с одной стороны – искусственный интеллект, который, сегодня уже очевидно, будет работать прямо в камере. Потому что уже сегодня все ведущие производители процессоров для камер объявили о том, что уже есть линейка с нейро-ускорением на камере. Кстати, два слова про нейро-ускоритель, сегодня как бы дорого нейро-ускоритель, потому что это платы Nvidia, например.

Почему дорого? Потому что платы не разрабатывались для ускорения нейро-сетей, они разрабатывались для ускорения расчетов графических. Но потом какие-то умные инженеры в Nvidia придумали: "О! А почему бы нам вот эти 150 процессоров, которые внутри стоят, не использовать для распараллеливания вычислений для обучения нейро-сетей?". И это, действительно, в общем-то весь бум, который мы получили сегодня – он связан только с этим, математика разработана очень давно. Просто, грубо говоря, раньше обучать надо было неделю, а то и месяц.

Антон Батов, "DSSL"
Как нейросети, каким образом они смогут вам помочь, и почему все мы должны так или иначе начать их использовать в ближайшем будущем? Чтобы вы понимали, один уважаемый мной человек сказал, что буквально через пару-тройку лет мы с вами полностью уйдем от каких-либо физических датчиков: датчики дыма, датчики огня, датчики геркона на проникновение, там какие-либо PIR-сенсоры и прочее – все будет сделано на камерах, все будет с помощью нейросетей отрабатываться гораздо быстрей и гораздо эффективней. Ну, вот как биткоины майнить перестанете – так сразу и начнем.
Значит, Яков, это правильная схема работы нейросети?..
Это правильная схема работы нейросети! Если кто-то в нее сильно не может вникнуть, в общем, нейросеть работает не так, как обычный детектор. Если мы сейчас берем про видео разговор, то обычный детектор движения вам скажет, что есть движение, да, он получит входной видеосигнал и выдаст вам ответ "есть движение". Всё! Это всё, что он может сделать!

Спецлаб

НЕЙРОСЕТЬ в видеонаблюдении. Законченный продукт для любого объекта от дома до Безопасного города

В прайсе Спецлаб нейро-сеть появилась несколько лет назад. И сейчас, исходя уже из реального применения, мы хотим показать, как это работает https://www.goal.ru/videonabludenie/what-is_neuralnetwork/

11.10.2019 07:59:44

Искусственный интеллект для борьбы с рутинными операциями

#искусственныйинтеллект #AI #ИИ

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Всё, что мы делаем в течение последних 100 лет – это мы пытаемся рутинные операции, выполняемые человеком, отдать автоматическим системам. И тут важно именно то, что теперь мы можем не только физические операции, которые человек делает руками, отдать системе, но и мысленные операции, которые человек предпринимает, обучившись чему-то.

Ну, соответственно, автоматизация физического труда никак нас сейчас не удивляет, да, сегодня мы знаем, что на всех современных заводах работают станки с числовым программным управлением, как раньше говорилось, роботы. Сегодня есть такой факт, что автомобиль на 100% собирается без ручного труда, типичный автомобиль (скажем, если это не какие-то особенные, эксклюзивные машины). Это, конечно, поразительно: понятно, сколько всего как бы надо сделать руками (что-то соединить, что-то скрутить, там покрасить и так далее).

Это говорит о том, что, действительно, эта стадия выполнена полностью, этими рутинными операциями люди больше не занимаются, но люди занимаются многими другими, но на самом деле, тоже рутинными операциями.

18.10.2019 08:17:52

Искусственный интеллект (примеры реализаций)

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Я хочу показать какие-то конкретные примеры реализаций - на сегодня у нас эти алгоритмы уже готовы. То есть мы собрали видео, обучили (нейросеть еще ее называют) и, соответственно, получили результат.

Вот, к примеру, была задача, поставленная нам как раз РЖД: нужно было считать вагоны. Вот опять же: какие-то вагоны движутся, какие-то не движутся – нам теперь это не важно. Если раньше мы выявляли движение объектов за счет того, что как бы вычитали одну картинку из другой. Ну, и понятно, что если картинки одинаковые, то на выходе ноль; если картинки разные, то в том месте, где картинки разные, там у нас появляются очертания объекта фактически. И таким вот образом, в общем, очень просто, мы находили те точки, которые отличаются – их объединяли в объекты.

Ну, понятно, что любая тень, любой, там, снег, дождь… - все это приводило к ложным срабатываниям, и по большому счету на сегодня не существовало такого хорошего алгоритма. Скажем, никто не придумал хорошего алгоритма, как все-таки из этих точек понять, это, например, тень или это человек, или это машина.

Но сегодня за счет нейросетей нам теперь даже ничего это не нужно – мы можем прямо на картинку посмотреть и сразу сказать.