1984 kitabında anlatılan dünyada şu anda aslında yaşıyoruz. Yapay zeka kameralar sayesinde her anımızda hem tanınıyoruz hem de takip ediliyoruz. Peki bir kameranın kalabalık bir alanda özellikle sizin yüzünüzü nasıl tanıdığını hiç merak ettiniz mi? Kısa cevap: yapay zeka sistemleri sayesinde. Ancak olay bu kadar da kolay değil. Nesneleri ve insan yüzlerini ayırt edebilen bu sistemlerin nasıl çalıştığını inceliyoruz.
Öncelikle bir şeyi açıklığa kavuşturalım: Yapay zeka kamera, görsel görüntüler kaydetmek veya videolar oluşturmak için kullanabileceğiniz yeni bir cihaz değil. Bunun yerine, bir AI kamera, görsel verilerden 'öğrenmek' için bilgisayar görüşü gibi teknolojilerden yararlanan bir görsel işleme kutusuna bağlı olması dışında geleneksel bir kameraya çok benzer.
Yapay zeka kameralar, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak görsel görüntülerden bilgileri işleyebilir. Örneğin, yapay zeka kameralar, görüntüleri analiz etmek ve bir görüntü yakalamak için en iyi ayarları belirlemek için sensörler kullanır.
Nesne algılama zaten birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, AI kameralar yüz tanıma, araç algılama veya diğer anlamsal nesneleri algılama için kullanılabilir. Belirli sektörlerde şirketler, güvenlik protokollerini uygulamak için yapay zeka kameralara güveniyor ve kameralar, çalışanların güvenlik donanımı takıp takmadığını tespit edebiliyor.
Nesne algılama özelliği için, kamera tarafından yakalanan görüntü verilerini işleyen ve bunları bir veritabanındaki bilinen nesnelerle karşılaştıran bir algoritma kullanır. Algoritma daha sonra veritabanında bulunanlara benzer nesneleri tanımlar ve sonuçları buna göre döndürür.
Örneğin, bir yapay zeka kamera yüzleri algılamak üzere ayarlanmışsa, yakaladığı görüntüleri veritabanında depolanan yüzlerle karşılaştırabilir ve bunlarla eşleşen tüm yüz özelliklerini algılayabilir. Bu işlem, kısmen gizlenmiş veya insanlar tarafından tanınmaz durumda olsalar bile kameranın insanları veya diğer nesneleri tanımasını sağlar.
Yapay zeka kameralar, tehlikeli durumları gerçek zamanlı olarak algılamak için nesne algılama algoritmalarını kullanır. Bu, sıra dışı bir şey olduğunda insanları hemen uyarmalarını sağlar. Yapay zeka kameralar ile tehlikeli nesneler bir kaza olmadan önce tespit edilerek hayat kurtarılır ve maliyetli hatalar önlenir.
Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta, yapay zeka destekli araçların yalnızca üzerinde eğitildikleri veri kümeleri kadar etkili olduğu diyebiliriz. Bu nedenle, örneğin, bir AI kamerasının bir araç gibi belirli bir nesneyi algılamak üzere eğitilmesi gerekiyorsa, yüzbinlerce araba görüntüsünü beslemesi gerekir.
İlk adım, algılamasını istediğiniz nesnenin görüntülerini toplamak için bir AI kamerayı eğitmek olacak. Kameranın nesneyi gerçek dünyada göründüğünde doğru bir şekilde tanıması için yeterli veri noktasına sahip olması için yeterli görüntüye ihtiyacınız var. Veri kümeniz ne kadar çeşitliyse o kadar iyidir; farklı açılardan farklı perspektifler, aydınlatma koşulları, renkler ve görüntüler eklemeyi düşünün.
AI kamera sisteminizin belirli nesneleri algılamasını istiyorsanız, algoritmanızı TensorFlow Lite veya PyTorch gibi açık kaynaklı kitaplıkları kullanarak eğitebilirsiniz. Bu süreç, algoritmanızın görüntüleri veya videoları almasına ve içlerindekilere karşılık gelen etiketleri çıkarmasına izin verecek kod yazmayı içerir.
Yapay zeka kameralar birçok sektörde ve güvenlik alanında giderek popüler hale geliyor. Çünkü daha büyük maliyetli kazalar veya olaylar gerçekleşmeden önce bunu ön görerek önlem alınmasına yardımcı olabilir.
Kısaca bu avantajları şu şekilde sıralayabiliriz;
Daha hızlı algılama süresi
Artırılmış doğruluk
Tasarruf
Ölçeklendirilebilir olması
Çin hükümeti dünyanın en gelişmiş yüz tanıma teknolojilerine sahip olmasıyla biliniyor. Çin vatandaşlarının neredeyse her anı şehrin her yerine yerleştirilen kameralarla direkt devlet tarafından takip ediliyor. Bu nedenle mahremiyet kavramı geçerliliğini yitirdi olarak belirtiliyor.