| has abstract
| - يستخدم الذكاء الاصطناعي للمراقبة بالفيديو برامج الكمبيوتر التي تقوم بتحليل الصوت والصور من كاميرات المراقبة بالفيديو من أجل التعرف على البشر والمركبات والأشياء والأحداث. برنامج مقاولي الأمن هو برنامج لتحديد المناطق المحظورة داخل عرض الكاميرا (مثل منطقة مسيجة، موقف سيارات، ولكن ليس رصيفًا أو شارعًا عامًا خارج منطقة (قطعة أرض محددة)) وبرنامجًا لأوقات من اليوم (مثل بعد إغلاق النشاط التجاري) للممتلكات التي تحميها المراقبة بالكاميرا. يرسل الذكاء الاصطناعي A.I تنبيهًا إذا اكتشف وجود متسلل يكسر مجموعة «القاعدة» التي لا يسمح لأي شخص الدخول أو الوجود في تلك المنطقة خلال تلك الفترة من اليوم. يعمل برنامج الذكاء الاصطناعي باستخدام رؤية الماكينة. رؤية الماكينة هي سلسلة من الخوارزميات (تسلسل محدود من التعليمات المحددة جيدًا والقابلة للتنفيذ بواسطة الكمبيوتر، عادةً لحل فئة من المشاكل أو لإجراء عملية حسابية)، أو الإجراءات الرياضية، والتي تعمل مثل مخطط التدفق أو سلسلة من الأسئلة لمقارنة الكائن الذي تمت رؤيته بمئات الآلاف من الصور المرجعية المخزنة للبشر في المواقف والزوايا والمواقف والحركات المختلفة. يسأل الذكاء الاصطناعي نفسه عما إذا كان الجسم المرصود يتحرك مثل الصور المرجعية، وما إذا كان تقريبًا نفس الحجم بالنسبة للعرض، وإذا كان لديه ذراعان مميزان وساقان، وإذا كان يتحرك بسرعة مماثلة، وإذا كان رأسيًا بدلاً من الأفقي. هناك العديد من الأسئلة الأخرى الممكنة، مثل درجة انعكاس الجسم، ودرجة ثباته أو اهتزازه، والسلاسة التي يتحرك بها. من خلال الجمع بين جميع القيم أو التقييمات من الأسئلة المختلفة، يتم اشتقاق ترتيب عام يعطي الذكاء الاصطناعي احتمالية أن يكون الكائن إنسانًا أو لا. إذا تجاوزت القيمة الحد المعين، يتم إرسال التنبيه. من سمات هذه البرامج أنها تتعلم ذاتيًا إلى حد ما، وتتعلم، على سبيل المثال أن البشر أو المركبات تظهر أكبر في أجزاء معينة من الصورة المراقبة -تلك المناطق القريبة من الكاميرا- من أجزاء أخرى، تلك هي المناطق الأبعد من الكاميرا. بالإضافة إلى القاعدة البسيطة التي تقيد البشر أو المركبات من مناطق معينة في أوقات معينة من اليوم، يمكن تعيين قواعد أكثر تعقيدًا. قد يرغب مستخدم النظام في معرفة ما إذا كانت المركبات تسير في اتجاه واحد لا في الاتجاه الآخر. قد يرغب المستخدمون في معرفة أن هناك أكثر من عدد معين مسبقًا من الأشخاص داخل منطقة معينة. الذكاء الاصطناعي قادر على الحفاظ على مراقبة مئات الكاميرات في وقت واحد. إن قدرتها على اكتشاف المتعدي في المسافة (نقطة نائية) أو في المطر أو الوهج متفوقة على قدرة البشر على القيام بذلك. يُعرف هذا النوع من الذكاء الاصطناعي للأمان باسم "rule-based" أي بمعنى الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد لأنه يجب على المبرمج البشري وضع قواعد لجميع الأشياء التي يرغب المستخدم في أن يتم تنبيهها. هذا هو الشكل الأكثر انتشارًا من A.I للأمن. تتضمن العديد من أنظمة كاميرات المراقبة بالفيديو اليوم هذا النوع من قدرات (إمكانيات) الذكاء اصطناعي. يمكن وضع القرص الصلب الذي يحتوي على البرنامج في الكاميرات نفسها أو يمكن أن يكون في جهاز منفصل يتلقى الإدخال من الكاميرات. هناك شكل أحدث من A.I. للأمن يسمى «التحليلات السلوكية» جرى تطويره. هذا البرنامج هو للتعلم الذاتي بالكامل بدون إدخال برمجة أولية من قبل المستخدم أو مقاول الأمان. في هذا النوع من التحليلات (اكتشاف وتفسير وتوصيل أنماط ذات مغزى في البيانات)، يتعلم الذكاء الاصطناعي ما هو السلوك الطبيعي للأشخاص والمركبات والآلات والبيئة بناءً على ملاحظته الخاصة لأنماط الخصائص المختلفة مثل الحجم والسرعة والانعكاس واللون والتجمع والرأس أو الاتجاه الأفقي وما إلى ذلك. يقوم الذكاء الاصطناعي بتطبيع البيانات المرئية، ما يعني أنها تصنف وتضع علامة على الأشياء والأنماط التي تلاحظها، وتبني تعريفات مصقولة باستمرار لما هو طبيعي أو متوسط السلوك لمختلف الكائنات المرصودة. بعد عدة أسابيع من التعلم بهذه الطريقة، يمكن التعرف على أو معرفة متى تكسر الأشياء النمط. عندما يلاحظ مثل هذه الحالات الشاذة يرسَل تنبيه. على سبيل المثال، من الطبيعي أن تسير السيارات في الشارع. إن السيارة التي تُرى وهي تقود على الرصيف ستكون حالة شاذة. إذا كانت ساحة مسيجة فارغة عادة في الليل، فإن الشخص الذي يدخل تلك المنطقة سيكون شذوذًا. (ar)
- Artificial intelligence for video surveillance utilizes computer software programs that analyze the audio and images from video surveillance cameras in order to recognize humans, vehicles, objects, attributes, and events. Security contractors program is the software to define restricted areas within the camera's view (such as a fenced off area, a parking lot but not the sidewalk or public street outside the lot) and program for times of day (such as after the close of business) for the property being protected by the camera surveillance. The artificial intelligence ("A.I.") sends an alert if it detects a trespasser breaking the "rule" set that no person is allowed in that area during that time of day. The A.I. program functions by using machine vision. Machine vision is a series of algorithms, or mathematical procedures, which work like a flow-chart or series of questions to compare the object seen with hundreds of thousands of stored reference images of humans in different postures, angles, positions and movements. The A.I. asks itself if the observed object moves like the reference images, whether it is approximately the same size height relative to width, if it has the characteristic two arms and two legs, if it moves with similar speed, and if it is vertical instead of horizontal. Many other questions are possible, such as the degree to which the object is reflective, the degree to which it is steady or vibrating, and the smoothness with which it moves. Combining all of the values from the various questions, an overall ranking is derived which gives the A.I. the probability that the object is or is not a human. If the value exceeds a limit that is set, then the alert is sent. It is characteristic of such programs that they are self-learning to a degree, learning, for example that humans or vehicles appear bigger in certain portions of the monitored image – those areas near the camera – than in other portions, those being the areas farthest from the camera. In addition to the simple rule restricting humans or vehicles from certain areas at certain times of day, more complex rules can be set. The user of the system may wish to know if vehicles drive in one direction but not the other. Users may wish to know that there are more than a certain preset number of people within a particular area. The A.I. is capable of maintaining surveillance of hundreds of cameras simultaneously. Its ability to spot a trespasser in the distance or in rain or glare is superior to humans' ability to do so. This type of A.I. for security is known as "rule-based" because a human programmer must set rules for all of the things for which the user wishes to be alerted. This is the most prevalent form of A.I. for security. Many video surveillance camera systems today include this type of A.I. capability. The hard-drive that houses the program can either be located in the cameras themselves or can be in a separate device that receives the input from the cameras. A newer, non-rule based form of A.I. for security called "behavioral analytics" has been developed. This software is fully self-learning with no initial programming input by the user or security contractor. In this type of analytics, the A.I. learns what is normal behaviour for people, vehicles, machines, and the environment based on its own observation of patterns of various characteristics such as size, speed, reflectivity, color, grouping, vertical or horizontal orientation and so forth. The A.I. normalises the visual data, meaning that it classifies and tags the objects and patterns it observes, building up continuously refined definitions of what is normal or average behaviour for the various observed objects. After several weeks of learning in this fashion it can recognise when things break the pattern. When it observes such anomalies it sends an alert. For example, it is normal for cars to drive in the street. A car seen driving up onto a sidewalk would be an anomaly. If a fenced yard is normally empty at night, then a person entering that area would be an anomaly. (en)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
