「AI」という言葉-「enhanced」は、AI コンポーネントがほんのわずかであるか、単に表面的なものである多くの家電製品に表示されます。しかし、セキュリティや狩猟用途の暗視カメラでは、AI が本物の情報を提供しています。-世界の機能が製品の仕組みを変えています。

対象の検出と分類

オン-組み込み推論チップ上で実行されるデバイス ニューラル ネットワークは、アクティブ IR 照明下で最大 30 メートルの距離にある被写体を確実に分類できるようになりました。

•       人間対動物対乗り物 90で分類%+ 良好な照明下での精度

•       種の識別 一般的な大型哺乳類の場合 (鹿、猪、熊) 15時に–20メートルの範囲

•       行動状態推定 (静止、ウォーキング、ランニング) セキュリティ警告と狩猟アプリケーションの両方に関連する

セキュリティ導入の価値は即時です: AI-搭載されたカメラは、一般的なモーション アラートではなく、「人間検知」というタグが付いたアラートを送信できるため、受信したオペレーターは適切に対応の優先順位を付けることができます。

誤報の削減

誤報はあらゆる動作において運用上の負担となります-検出システム。各アラートが人間によるレビューを必要とするセキュリティ導入の場合、誤報率は 20 を超えます–30% システムの実用性が大幅に低下します。

AI-揺れる枝と歩いている人、風に吹かれる葉と近づいてくる鹿を区別するフィルタリングに基づいて、誤警報率を運用上有用なレベルまで下げることができます。 (5–10%)。これは未来のテクノロジーではありません — これは、分類モデルをトレーニングして最適化するためのエンジニアリング投資を行ったメーカーの現行製品で利用できます。

リアルタイムでの画像補正

従来の画像処理では、固定ノイズ低減、固定コントラスト曲線などの静的アルゴリズムが適用されます。 AI-ベースの画像強化は各フレームの内容を分析し、シーンに適用します-適応処理 — 低域での強力なノイズリダクション-情報背景領域、被写体のディテールのある領域のエッジシャープ化、高解像度のダイナミックレンジ拡張-コントラストのあるシーン。

主観的な結果として、静的な画像よりも意味のあるほど鮮明できれいに見える画像が得られます。-同じ客観的条件下で等価物を処理する。これは、部分的に雲がかかっている場合、IR 光と周囲光が混在している場合、または単一フレーム内でさまざまな距離にある被写体など、困難な状況で特に顕著です。