Обучение модели алгоритма ИИ подразумевает использование большого объема данных и конкретных алгоритмов для обучения вычислительной модели, способной выполнить задачу. При обучении модели алгоритма ИИ обычно необходимо выполнить следующие шаги:

• Сбор и предварительная обработка данных. Сначала вам необходимо собрать данные для обучения, а затем очистить, пометить и нормализовать данные, чтобы облегчить эффективное обучение модели алгоритма.
• Выбор и извлечение признаков. Перед обучением необходимо выбрать соответствующие признаки и извлечь векторы признаков, которые напрямую повлияют на производительность и эффект модели алгоритма.
• Определите алгоритм обучения: выберите подходящий алгоритм обучения для обучения данных. Обычно используемые алгоритмы включают нейронные сети, деревья решений, машины опорных векторов и т. д.
• Обучение модели и настройка параметров: вводите данные в алгоритм обучения и непрерывно оптимизируйте параметры модели алгоритма посредством итеративного обучения для повышения производительности и точности модели.
• Оценка и проверка модели. Оцените и проверьте обученную модель, а также оцените способность модели к обобщению неизвестных данных путем сравнения ее с набором тестовых данных.
• Развертывание и применение модели. Наконец, обученная модель развертывается в реальных приложениях для прогнозирования и вывода новых данных для достижения конкретных бизнес-потребностей.

В целом обучение модели алгоритма ИИ — это сложный процесс, который требует всестороннего рассмотрения и применения, основанного на теории, практике и опыте, для достижения эффективного обучения и применения модели.

Шлюз интеллектуального анализа ИИ V4 — это высокопроизводительное и маломощное аппаратное устройство для периферийных вычислений ИИ, объединяющее программное и аппаратное обеспечение. В аппаратном обеспечении развернуто около 40 моделей алгоритмов ИИ для поддержки анализа людей, транспортных средств, объектов и т. д. поведение и т. д. на доступных видеоизображениях. Обнаружение и анализ. Платформа управления оборудованием поддерживает протоколы RTSP, GB28181 и доступ к частным протоколам производителей. Она совместима с оборудованием распространенных производителей, представленным на рынке, совместима с IPC, сетевыми звуковыми колонками и т. д., а также поддерживает доступ к интеллектуальным камерам с искусственным интеллектом. Для интеллектуальных камер с искусственным интеллектом, в которых используются алгоритмы (например, камеры с искусственным интеллектом для фейерверков), платформа также может получать и отображать информацию о тревогах, загруженную камерой.

С точки зрения распознавания и обнаружения поведения человека шлюз интеллектуального анализа AI V4 может поддерживать:

• Обнаружение курения/обнаружение мобильного телефона/обнаружение мобильного телефона
• Обнаружение отсутствия при исполнении служебных обязанностей/обнаружение сна при исполнении служебных обязанностей
• Обнаружение падения
• Региональное вторжение/трансграничное обнаружение/вторжение по периметру
• Район не пребывания/район блуждания

Что касается приложений для сцен, алгоритмы шлюза интеллектуального анализа AI V4, связанные с распознаванием поведения человека, могут применяться в следующих сценах и областях:

• 1) Обеспечение безопасности предприятия: автоматически выявляет нарушения со стороны персонала во время работы (например, курение/разговоры по мобильным телефонам/игры с мобильными телефонами, сон на работе, уход с работы и т. д.), а также фиксирует и сигнализирует в режиме реального времени. напомнить менеджерам о необходимости вовремя вмешаться, чтобы избежать несчастных случаев, обеспечить безопасное производство предприятий и может использоваться на строительных площадках, фабриках, мастерских, шахтах, в электроэнергетике, энергетике и других отраслях.
• 2) Парк/поселок/кампус/здание: автоматически выявляет вторжения и опасное поведение персонала для повышения безопасности периметра.

Текущие модели ИИ для обнаружения поведения с открытым исходным кодом включают, помимо прочего:

• OpenPose: система оценки позы нескольких человек в режиме реального времени, основанная на глубоком обучении, которая может определять ключевые точки и позы человеческого тела.
• Модели распознавания действий: серия моделей глубокого обучения для задач распознавания действий, которые могут идентифицировать и классифицировать различное поведение человека.
• Распознавание действий PyCoral: модель распознавания действий, реализованная с использованием ускорителя Google Coral, которая позволяет обнаруживать поведение в реальном времени на периферийных устройствах.
• DeepLabCut: набор инструментов с открытым исходным кодом для оценки позы и определения поведения, который можно использовать для изучения поведения животных и анализа движений человека.
• DensePose: модель оценки позы человека и плотной позы Facebook с открытым исходным кодом, которая может выполнять более точное обнаружение и анализ поз и жестов человеческого тела.

Эти модели и инструменты обеспечивают богатую функциональность и гибкость и могут использоваться для задач обнаружения поведения в различных областях и сценариях применения.