Artificial Intelligence. Je hoort het tegenwoordig overal. Wij schrijven er ook veel over. Het is immers de drijfveer achter het Vaidio-platform. Als je een willekeurig persoon vraagt wat Artificial Intelligence is of waar het gebruikt wordt, zul je van velen redelijk antwoord krijgen. Maar de vraag hoe deze technologie werkt, is een stuk lastiger. In dit artikel zoomen we daar dieper op in.
In essentie is kunstmatige intelligentie of Artificial Inteligence (AI) een overkoepelende term voor algoritmen en methodieken die taken uitvoeren die voorheen als exclusief menselijk werden beschouwd. AI-systemen vertonen intelligent gedrag door hun omgeving te analyseren en, met een zekere mate van autonomie, acties te ondernemen om specifieke doelstellingen te bereiken. Het gaat hierbij niet louter om rekenkracht, maar om de capaciteit om zelfstandig te leren en beslissingen te nemen. Dit lerend vermogen is kenmerkend voor AI. Daarbij maakt AI gebruik van regels die door mensen zijn geformuleerd of die door het algoritme zelf zijn samengesteld op basis van de beschikbare data. Daarbij traint het zichzelf met deze data.
AI is een ontzettend breed begrip. Het kan worden onderverdeeld in verschillende lagen met elk specifieke kenmerken en toepassingen. De belangrijkste lagen zijn kortweg AI, Machine Learning, Deep Learning en Convolutional Neural Networks.
AI is de overkoepelende term voor systemen die menselijke intelligentie nabootsen. Het omvat een breed scala aan technieken en toepassingen, waaronder:
Regelgebaseerde systemen: Deze systemen volgen vooraf gedefinieerde regels om beslissingen te nemen.
Expert systemen: Deze maken gebruik van kennis en regels van experts om specifieke problemen op te lossen.
Natural Language Processing (NLP): Dit omvat technieken om menselijke taal te begrijpen en te genereren.
Machine Learning (ML) is een subgebied van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen die systemen in staat stellen om te leren en te verbeteren op basis van ervaring. In plaats van expliciet te programmeren hoe een taak moet worden uitgevoerd, leert een Machine Learning model patronen en regels uit gegevens. Belangrijke aspecten van ML zijn:
Supervised Learning: Het model leert van gelabelde data die door mensen zijn ingegeven. Voorbeelden hiervan zijn classificatie (bijv. spamdetectie in je mailbox) en regressie (bijv. voorspelling van huizenprijzen).
Unsupervised Learning: Het model leert van niet-gelabelde data. Voorbeelden zijn clustering (bijv. klantsegmentatie) en associatie (bijv. winkelmandanalyse). Bij Unsupervised Learning probeert bij het creëren van een model onderliggende structuren of patronen te vinden die op voorhand niet aangegeven zijn bij het ingeven van de data of die op voorhand niet bekend waren. Dit maakt het zeer geschikt voor exploratieve data-analyse of wanneer gelabelde data schaars of afwezig zijn.
Reinforcement Learning: Reinforcement learning is een vorm van Machine Learning waarbij een algoritme of computersysteem leert hoe het moet handelen in een bepaalde omgeving om een specifiek doel te bereiken. Dit leerproces vindt plaats door het uitvoeren van acties en het ontvangen van feedback in de vorm van beloningen of straffen. Wat Reinforcement Learning uniek maakt, is dat het leerproces vergelijkbaar is met de manier waarop een mens of dier leert door middel van trial-and-error en het ontvangen van beloningen.
Reinforcement Learning bijvoorbeeld gebruikt in robotica, bijvoorbeeld om robots autonoom te laten navigeren in een omgeving. Een robot kan leren obstakels te vermijden en naar een doel te navigeren door beloningen te ontvangen voor elke correcte beweging richting het doel en straffen voor botsingen of inefficiënte routes.
Deep Learning is een gespecialiseerde vorm van Machine Learning die gebruik maakt van neurale netwerken met veel lagen (ook wel diepe neurale netwerken genoemd). Het is bijzonder effectief voor het analyseren van grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen, audio en tekst. Deep Learning-algoritmen zijn gebaseerd op de structuur van het biologische brein. Deze netwerken bestaan uit meerdere lagen, waarbij elke laag nieuwe eigenschappen leert van de aangeboden gegevens. Neem als voorbeeld het herkennen van een kat: door het algoritme bloot te stellen aan talrijke voorbeelden, leert het kenmerkende eigenschappen (zoals vacht, poten, ogen en oren) te identificeren.
Deze algoritmen hebben de capaciteit om zichzelf te trainen en voortdurend te verbeteren. Voorbeelden van waar Deep Learning wordt ingezet, zijn zelfrijdende auto's en real-time spraakvertaling. Kenmerken van Deep Learning zijn:
Neurale Netwerken: Deze netwerken zijn geïnspireerd door de structuur en functie van het menselijk brein. Ze bestaan uit neuronen (nodes) die zijn georganiseerd in lagen.
Feature Learning: Deep Learning-modellen kunnen automatisch relevante kenmerken (features) uit de gegevens extraheren zonder handmatige interventie.
End-to-End Learning: Van input tot output kan het model complexe relaties leren en directe voorspellingen doen.
Deep Learning vormt de kern van geavanceerde Video AI Analytics, waarbij diepe neurale netwerken worden gebruikt om objecten, personen en activiteiten in videobeelden te detecteren en te herkennen.
Convolutional Neural Networks (CNN's) vormen een klasse van diepe neurale netwerken die bijzonder effectief zijn in het analyseren van visuele beelden. Deze algoritmen zijn geïnspireerd door de biologische processen die plaatsvinden in het menselijk oog en worden veelvuldig ingezet in toepassingen waar beeldherkenning een centrale rol speelt. CNN's spelen een cruciale rol in het mogelijk maken van technologische vooruitgang in diverse sectoren.
Belangrijke componenten van CNNs zijn:
Convolutional Layers: Deze lagen passen convolutiebewerkingen toe op de inputdata om lokale patronen te detecteren. Ze maken gebruik van filters (kernels) die door de afbeelding schuiven om kenmerken zoals randen, texturen en objecten te identificeren.
Pooling Layers: Deze lagen verkleinen de ruimtelijke dimensie van de gegevens, wat helpt bij het reduceren van de rekencapaciteit en het overfitten van het model te verminderen.
Fully Connected Layers: Aan het einde van een CNN zijn er meestal volledig verbonden lagen die de uiteindelijke classificatie of regressie uitvoeren.
In het domein van Video AI Analytics worden Convolutional Neural Networks (CNN's) ingezet voor taken zoals het classificeren van afbeeldingen, het detecteren van objecten en zelfs het interpreteren van complexe scènes. Door hun vermogen om hiërarchische patronen in gegevens te leren, zijn CNN's in staat om onderscheid te maken tussen uiteenlopende visuele objecten met een hoge mate van nauwkeurigheid.
Zoals duidelijk wordt, is AI een complexe en uitgebreide technologie. Veel te uitgebreid om in één artikel uit te leggen. Toch hopen we dat bovenstaande uitleg deze mooie technologie, waar we dagelijks mee werken, wat verduidelijkt. Wil je meer weten over wat AI kan betekenen binnen Video AI Analytics? Lees er meer over in onze artikelen.
Meer info over deze mogelijkheden neem hiervoor contact op met sales@videoguard.nl of bel met +31 850 410 510
Bron: VAIBS Video AI Analytics
Maak kennis met de nieuwe high-zoom bulletcamera's van i-PRO voor krachtige zoom, ongeëvenaarde beeldhelderheid en intelligentie van edge-computing
18-11-2024
De i-PRO-bulletcamera's met hoge zoom zijn ontworpen voor uitstekende beeldkwaliteit op lange afstanden en bieden flexibele opties met een infrarood (IR) bereik tot 250 meter en 10x of 30x optische zoom, waardoor zeer gedetailleerde beelden worden geleverd in een breed
NIEUW! Aero PTZ -camera van i-PRO
15-10-2024
Bij VideoGuard introduceren we met trots de nieuwe Aero PTZ-camera van i-PRO, de meest betrouwbare AI PTZ-camera op de markt. Deze camera biedt uitzonderlijke prestaties, zelfs in de meest extreme weersomstandigheden, en is ontworpen voor veeleisende beveiligingstoepassingen.
Bekijk prijzen in onze webshop.
