تکنولوژی AIoT

AIoT Thumbnail

مدت زمان تخمینی مطالعه: 6 دقیقه

آینده دوربین مداربسته با تکنولوژی AIoT کمپانی بوش

کمپانی بزرگ بوش، اخیراً طی یک پخش زنده مشترک با دانشگاه پلی تکنیک سنگاپور در ارتباط با ساختن آینده AIoT شرکت کرد. در طول این رویداد، شرکت کنندگان در مورد اهمیت ترکیب هوش مصنوعی (AI) با اینترنت اشیا (IoT) آشنا شدند.

 ارائه دهندگان، دو موضوع مرتبط را به شکل خاصی بررسی نمودند :

  1. نحوه به کارگیری بهترین داده های تولید شده توسط حسگرهای اینترنت اشیا
  2. نحوه استفاده فناوری های جدید دوربین از تصاویر ویدیویی برای تجزیه و تحلیل ویدیوی نسل بعدی و راه حل های AIoT

تکنولوژی AIoT چیست؟

امروزه دوربین های مداربسته چیزی فراتر از وسایل امنیتی هستند. آنها حسگرهای غنی و ارزشمندی نیز هستند. کمپانی بزرگ بوش در تجزیه و تحلیل ویدئویی، نوعی هوش مصنوعی را در دوربین های خود تعبیه نموده است. هوش مصنوعی به دوربین‌ها اجازه می‌دهد تا آنچه را که می‌بینند درک کنند و با ابرداده به ویدیوهای ضبط‌شده معنا ببخشند.

قوانین تحلیلی که در پشت صحنه اجرا می شوند، دستگاه ها را قادر می سازد اطلاعات بیشتری در مورد محیط استخراج کنند. این قابلیت در تبدیل داده‌های ویدیویی محتوایی و رفتاری غنی به بینش‌های عملی برای کمک به کاربران در رخ دادن رویدادهای پیش‌بینی نشده و جلوگیری از وقوع آنها ضروری است.

قابلیت های نرم افزار AIoT کمپانی بوش

با هجوم اطلاعات، درک همه چیز می تواند چالش برانگیز باشد. نرم افزار AIoT کمپانی بزرگ بوش، مانند Intelligent Insights برای جمع آوری و تجسم ابرداده های یک یا چند دوربین در ویجت های بصری و ارزیابی سریع صحنه به صورت کامل ارائه شده است .

به لطف Intelligent Insights، کاربران می توانند داشبورد واحد و واضحی ایجاد کنند که موقعیت های پیش بینی نشده ، ناخواسته یا آینده را شناسایی کند. داشبورد کاربران را قادر می‌سازد تا قبل از وقوع موقعیت‌های احتمالی پاسخ دهند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و امنیت و ایمنی کلی را بهبود بخشند. توجه به این نکته مهم است که کیفیت بینش های تولید شده توسط سیستم به کیفیت تصاویر گرفته شده توسط دوربین بستگی دارد. این ما را به دومین نکته در مورد اهمیت کیفیت تصویر و تجزیه و تحلیل ویدئو می رساند.

بوش معتقد است که تجزیه و تحلیل ویدئویی نقش مهمی در بهبود امنیت و ایمنی، افزودن ارزش به عملیات تجاری و افزایش تجربه مشتری دارد. همکاری با مشاغل مختلف، شرکای صنعتی و موسسات آموزشی، ما را قادر می‌سازد تا چالش‌های جدید را شناسایی کرده و راه‌حل‌هایی برای مقابله با آن چالش‌ها ایجاد کنیم. همچنین بسیار باعث خوشحالی است که دانش آموزان و نسل بعدی متخصصان جوان را با مهارت های فنی مربوطه آماده کنیم تا به سمت آینده ای پیش بینی کننده تر حرکت کنیم.

چرخه AI

ارزش آفرینی محصولات متصل، داده را ارائه می دهند. بوش از این داده ها در طول تحقیق و توسعه برای بهبود برنامه ها و اصلاح یا تکمیل عملکردها استفاده می کند. این شرکت امنیت و قابلیت اطمینان محصولات خود را به طور مداوم بهبود میبخشد و آنها را با نیازهای فردی مشتریان تطبیق میدهد. ایجاد هوش مصنوعی در محصولات AIoT ایمن، قوی و یک موضوع کلیدی است. پروژه های تحقیقاتی مانند تست یادگیری ماشین و ایمنی هوش مصنوعی به دستیابی به این هدف کمک می کند.

محصولات در تعامل با مشتریان محصولات و خدمات مرتبط را به مشتریان خود ارائه می دهد. هنگامی که این محصولات استفاده می شوند، داده هایی را تولید می کنند که در مراحل بعدی چرخه برای بهبود محصولات و برنامه ها استفاده می شوند. محصولات امنیت بیشتری را برای کاربران تضمین می کنند. پروژه های تحقیقاتی مانند تشخیص آژیر مبتنی بر هوش مصنوعی تعبیه شده این را نشان می دهد.

پردازش داده ها داده هایی که هنگام استفاده از محصولات متصل تولید می شوند، مبنای این مرحله از چرخه AIoT هستند. آنها به روشی ساختاریافته جمع آوری و ذخیره می شوند. با فناوری‌هایی مانند هویت‌های مستقل (SSI) و محاسبات قابل اعتماد، کاربران می‌توانند همیشه کنترل و حاکمیت خود را بر داده‌های خود حفظ کنند و این داده‌ها همیشه محافظت می‌شوند.

الگوریتم های هوش مصنوعی در این مرحله، داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی پردازش می‌شود و بر این اساس یافته‌های جدیدی به دست می‌آورد. پروژه تحقیقاتی تجزیه و تحلیل بصری نشان می دهد که چگونه این فرآیند منجر به امنیت بیشتر برای کاربران می شود: در وسایل نقلیه بدون سرنشین، هوش مصنوعی برای تشخیص تصویر استفاده می شود. در موقعیت‌هایی که به ندرت اتفاق می‌افتد که چندین شرایط غیرمعمول به هم نزدیک می‌شوند، به اصطلاح موارد کنارهم گفته می‌شود، هوش مصنوعی در سیستم تشخیص تصویر نقاط ضعف را نشان می‌دهد. به عنوان مثال، هنگامی که در آب و هوای نامساعد به سختی می توان چراغ قرمز راهنمایی را از زاویه ای مشخص دید. تجزیه و تحلیل بصری به شناسایی نقاط کور و تکمیل خودکار مجموعه داده های موجود با کمک هوش مصنوعی دوم کمک می کند. در نتیجه، کاستی های اولین هوش مصنوعی برطرف شده و دقت کلی سیستم می تواند افزایش یابد.

دسته بندی ها

برای دیدن محصولات که دنبال آن هستید تایپ کنید.
خانه
فروشگاه
وبلاگ