I. Dispositivos de Recopilación de Información Inteligente como una Nueva Dirección para el Desarrollo
Las cámaras perceptivas están listas para tener aplicaciones más amplias. Estas cámaras perceptivas funcionan como unidades visuales dentro del Internet de las cosas (IoT), recopilando, analizando, reconociendo y transmitiendo datos valiosos hacia la parte posterior. Una plataforma de big data basada en la nube almacena, analiza profundamente y predice resultados a partir de estos datos. Esto crea un sistema de bucle cerrado para la recopilación, reconocimiento, percepción, pensamiento y acción de datos de video. La amplia implementación de tales dispositivos nos permite no solo identificar y tomar decisiones desde cámaras individuales, sino también realizar un análisis profundo y exploración de datos masivos de vigilancia, impactando profundamente en la gestión social.
II. Aprendizaje Profundo como un Nuevo Campo en la Investigación de Inteligencia Artificial
La motivación detrás del aprendizaje profundo es emular las redes neuronales del cerebro humano para el análisis y aprendizaje, modelando el comportamiento y los procesos de pensamiento de manera similar al cerebro humano. En otras palabras, más del 70% del análisis de datos en el campo de la videovigilancia implica reconocimiento de imágenes. Actualmente, esta forma de aprendizaje profundo de máquinas de inteligencia artificial ha avanzado significativamente en varios sectores de la industria de la seguridad, incluyendo la detección de peatones, la detección de vehículos, la detección de vehículos no móviles y más. Su precisión de reconocimiento a veces supera la del ojo humano.
III. Minería de Datos Masivos Impulsando la Creación de Valor en la Industria de la Seguridad
Al utilizar varios algoritmos y cálculos, se puede indexar, anotar y reconocer una gran cantidad de datos de video, y los datos se pueden almacenar en una base de datos. Esto permite la rápida recuperación de datos extensos, reduciendo los costos laborales manuales e incluso logrando tareas que serían imposibles para los humanos.
Incorporar soluciones de seguridad para el hogar tanto en interiores como en exteriores es una parte integral de los sistemas de seguridad modernos. Para la monitorización en interiores, el sistema puede incluir cámaras inalámbricas tipo bombilla, que ofrecen una vigilancia discreta al integrarse perfectamente en el entorno. Además, para la vigilancia en exteriores, podrías considerar cámaras tipo bombilla que proporcionan tanto iluminación como seguridad, mejorando la seguridad y visibilidad en los espacios exteriores.
La fusión de estas tecnologías avanzadas en el campo de la videovigilancia destaca el papel crucial que juega la inteligencia artificial en la reconfiguración del panorama de la seguridad.
Las cámaras perceptivas están listas para tener aplicaciones más amplias. Estas cámaras perceptivas funcionan como unidades visuales dentro del Internet de las cosas (IoT), recopilando, analizando, reconociendo y transmitiendo datos valiosos hacia la parte posterior. Una plataforma de big data basada en la nube almacena, analiza profundamente y predice resultados a partir de estos datos. Esto crea un sistema de bucle cerrado para la recopilación, reconocimiento, percepción, pensamiento y acción de datos de video. La amplia implementación de tales dispositivos nos permite no solo identificar y tomar decisiones desde cámaras individuales, sino también realizar un análisis profundo y exploración de datos masivos de vigilancia, impactando profundamente en la gestión social.
II. Aprendizaje Profundo como un Nuevo Campo en la Investigación de Inteligencia Artificial
La motivación detrás del aprendizaje profundo es emular las redes neuronales del cerebro humano para el análisis y aprendizaje, modelando el comportamiento y los procesos de pensamiento de manera similar al cerebro humano. En otras palabras, más del 70% del análisis de datos en el campo de la videovigilancia implica reconocimiento de imágenes. Actualmente, esta forma de aprendizaje profundo de máquinas de inteligencia artificial ha avanzado significativamente en varios sectores de la industria de la seguridad, incluyendo la detección de peatones, la detección de vehículos, la detección de vehículos no móviles y más. Su precisión de reconocimiento a veces supera la del ojo humano.
III. Minería de Datos Masivos Impulsando la Creación de Valor en la Industria de la Seguridad
Al utilizar varios algoritmos y cálculos, se puede indexar, anotar y reconocer una gran cantidad de datos de video, y los datos se pueden almacenar en una base de datos. Esto permite la rápida recuperación de datos extensos, reduciendo los costos laborales manuales e incluso logrando tareas que serían imposibles para los humanos.
Incorporar soluciones de seguridad para el hogar tanto en interiores como en exteriores es una parte integral de los sistemas de seguridad modernos. Para la monitorización en interiores, el sistema puede incluir cámaras inalámbricas tipo bombilla, que ofrecen una vigilancia discreta al integrarse perfectamente en el entorno. Además, para la vigilancia en exteriores, podrías considerar cámaras tipo bombilla que proporcionan tanto iluminación como seguridad, mejorando la seguridad y visibilidad en los espacios exteriores.
La fusión de estas tecnologías avanzadas en el campo de la videovigilancia destaca el papel crucial que juega la inteligencia artificial en la reconfiguración del panorama de la seguridad.
