Люди были свидетелями изменений в своем образе жизни после каждой волны промышленной революции. Начиная с 1-й революции парового двигателя, 2-й революции электричества, нефти, газа, 3-й революции компьютеров, электроники и до 4-й революции Интернета и ИИ, машинного обучения, которую называют промышленной революцией 4.0.
Люди всегда будут использовать технологии, которые у них были доступны, чтобы облегчить их жизнь на деловом и личном уровне.
Это сеть этих машин, которые связаны друг с другом цифровым способом и создают, а также обмениваются информацией, что приводит к истинной силе Индустрии 4.0.
Революция 4.o включает Интернет вещей, машинное обучение, искусственный интеллект, робототехнику, облачные вычисления, большие данные, аналитику данных, видеоаналитику.
Эти новые технологии находят применение в различных отраслях: финансы, логистика, ИТ, Розничная торговля, FMCG и многие другие.

Видеоаналитика:

Видеоанализ или аналитика видеоконтента, также известная как видеоанализ или видеоаналитика, представляет собой возможность автоматического анализа видео для обнаружения и определения временных и пространственных событий.
Машинное обучение и, в частности, разработка подходов к глубокому обучению, произвела революцию в видеоаналитике.
Использование глубоких нейронных сетей (DNN) позволило обучать системы видеоанализа, имитирующие поведение человека, что привело к изменению парадигмы.
Все началось с систем, основанных на классических методы компьютерного зрения (например, инициирование предупреждения, если изображение с камеры становится слишком темным или резко меняется) и перемещены в системы, способные идентифицировать определенные объекты на изображении и отслеживать их траекторию.

Одним из таких примеров является оптическое распознавание символов (OCR).
Реальным применением этой технологии может быть распознавание номерных знаков на парковке, где камера расположена возле ворот и может снимать номерной знак, когда автомобиль останавливается. . Однако постоянно запускать OCR на изображениях с дорожных камер ненадежно: если OCR возвращает результат, как мы можем быть уверены, что он действительно соответствует номерному знаку?
В новой парадигме модели, основанные на глубоком обучении могут определить точную область изображения, в которой появляются номерные знаки. С этой информацией OCR применяется только к конкретному региону, что приводит к надежным и эффективным результатам.

Видеоаналитика применяется в различных отраслях и формах:

  • OCR (оптическое распознавание символов): это процесс распознавания текста и изображений отсканированных документов и фотографий, таких как удостоверение личности, паспорт и т. д.
  • LPR (распознавание номерных знаков): эффективное распознавание номерных знаков с минимальным количеством ошибок.
  • Обнаружение толпы: для сегментации клиентов, которую можно использовать в розничном выставочном зале.
  • Распознавание лиц: определение личности человека.

Существует множество готовых решений в области видеоаналитики, от классических систем безопасности до более сложных сценариев, таких как умные дома или приложения для здравоохранения.
Существует огромное количество секторов, которые могут извлечь выгоду из этой технологии. , тем более что сложность потенциальных приложений в последние годы растет.
Свяжитесь с нами по адресу [email protected] или позвоните нам по телефону +91–9321021492.