Deep Learnin למידה עמוקה – אלגוריתם שעובר מספר שלבי סיווג היררכיים, מסנן ביעילות, כדי להגיע להחלטות, לרוב בני אדם, רכב, בעל חיים וכו ', סיווגים במעקב. ניתוח למידה עמוקה הופך נפוץ יותר ויותר בשנת 2020 ואילך.
זיהוי ,מניעה וניהול איומים של המערכת ,את יכולתה לקטלג בצורה
ביטחוניים ובטיחותיים .מערכות ניתוח ברורה יותר סוגים שונים של אובייקטים,
ווידאו מנטרות מצלמות אבטחה באופן וכתוצאה מכך ,מפחיתה בצורה משמעותית
אוטומטי ויעיל בהרבה ממערך המבוסס על את רמת התרעות השווא – עקב אכילס של
מערכות ידניות
טכנולוגיות למידה עמוקה( תת-קטגוריה,)מעלה בצורה דרמטית את הדיוק AI הינה זיהוי ,מניעה וניהול איומים של המערכת ,את יכולתה לקטלג בצורה ביטחוניים ובטיחותיים .מערכות ניתוח ברורה יותר סוגים שונים של אובייקטים,
ווידאו מנטרות מצלמות אבטחה באופן וכתוצאה מכך ,מפחיתה בצורה משמעותית
אוטומטי ויעיל בהרבה ממערך המבוסס על את רמת התרעות השווא – עקב אכילס של
מערכות ידניות הנסמכות על כח אדם יקר ,מערכות ניתוח ווידאו רבות.
טכנולוגיות ingתDeep Learn ניתוח הווידאו מאפשרת יצירת פתרונות ניתוח אוטומטיות אשר יכולות לא רק לנתח ווידאו מוקלט בדיעבד לשם תיחקור האירוע ,אלא גם יכולת ניבוי ומניעה של אירועים שונים טרם התרחשותם .כתוצאה מכך ,פתרונות אלה,
באמצעות אוטומציה של הפונקציות הללו,משמשים ככלי רב עוצמה לתגובה מהירה בעת תחקור אירוע ביטחוני ,ואף ניהול אקטיבי בזמן אמת של האירוע.במקביל למהפיכה של תחום הלמידה העמוקה והאינטליגנציה המלאכותית
טכנולוגיות,Deep Learning דורשות כח עיבוד חישובי גבוה במיוחד ,ונשענות על מאיצים גראפיים (GPU)יקרים הקיימים רק בסביבות של שרתי מיחשוב יקרים.
מנוע האנליטיקה מבוסס תיוג מדוייק ביותר של אובייקטים שונים ואבחנה בין סוגי מטרה שונים ,כגון :אדם,רכב ,אופנוע ,אופניים ,משאית ,אוטובוס, וחפצים נייחים כמו תיקים ומזוודות. בנוסף לתיוג האובייקטים ,המערכת אוספת נתונים ספציפיים על האובייקט,כגון :גודל ,צבע,
מהגלאים במתקן.
המוקדן ידע להיכנס למערכת המצלמות
של הלקוח ממנו התקבלה התראה
ולבחון את השטח במטרה אחת – אימות
.)אימות זה נעשה בעיקרVerification(
לצורך ייעול המערך והימנעות משליחת
סייר כאשר מפעיל האזעקה הוא בעל חיים
או גוף אחר אשר הפעיל את הגלאי.
בעבר התבססנו על המערכות האנלוגיות .כאשר התקבלה אזעקה היו מעלים את המצלמות ובודקים מה קורה באתר .במקרים בהם
חתכו את קווי הטלפון ,הסיטו מצלמה,ביצעו ניתוק אינטרנט ללא גילוי מוקדם כלל לא ידעו כי המדובר בהכנה מוקדמת לפריצה ההתפתחות הטכנולוגית .הגיעה כאשר מערכת המצלמות החלה להוות מערכת' גילוי 'בפני עצמה ,החלו כלה במערכות VMDממערכות ה-בעלות יכולות גאו-פנסינג ,אנליטיקה של התנהגויות וכמובן מערכות זיהוי פנים.מערכות אלו הפכו את מערך המצלמות לכלי מתריע ולא רק מאמת.כאן נכנס דור הביניים אשר היה עוקב אחר ניתוק קו האינטרנט ,הסטת מצלמה או חסימתה .היום אנחנו כבר בעולם
האנליטיקה המאגד את כל הספקטרום של הדרישות ;גלאי תנועה עם סינונים,מעקב אחר ניתוקים והכל מגיע היום בתוך אנליטיקה
מהי טכנולוגיית למידה עמוקה
למידה עמוקה היא סוג של למידת מכונה שמכשיר מחשב לבצע משימות דומות לאדם, כגון זיהוי דיבור, סיווג תמונות, זיהוי אובייקטים ואפילו תיאור תוכן. דוגמה לחיים האמיתיים הם עוזרים וירטואליים כמו סירי וקורטנה המונעים, בין השאר, על ידי למידה מעמיקה.
במקום לארגן נתונים כדי להריץ באמצעות משוואות מוגדרות מראש, למידה מעמיקה מגדירה פרמטרים בסיסיים לגבי הנתונים ומאמנת את המחשב ללמוד בעצמו על ידי זיהוי תבניות באמצעות שכבות עיבוד. פיתוחים מהירים של אלגוריתמים, רשתות עצביות, ממשקי אדם-מכונה וכוח מחשוב לוקחים כעת יישומי למידה עמוקה לגבהים חדשים.
למידה מעמיקה חלפה גם על תעשיית האבטחה, ומאפשרת מספר פתרונות לתמיכה באבטחת אתרים ויעילות תפעולית משופרת. היתרונות של למידה מעמיקה לזיהוי תכונות וסיווג תדמיתי הופכים אותו בעל ערך עצום בתחום האבטחה. הוא נוגע בכל היבט של תעשיית האבטחה – החל מזיהוי פנים ורכב ועד ניתוח התנהגות.
מייצר תובנות עמוקות על המתרחש במצלמות האבטחה ,ולספק מידע רלוונטי ללקוח ,הן בזמן אמת( התרעות על אירועים )
והן בדיעבד( תיחקור אירועים ויצירת מידע סטטיסטי .)השימוש במערכת מרכזית ,מאפשרת אינטגרציה של נתונים ממצלמה למצלמה ,דבר המאפשר הבנה רוחבית של כלל מערך האבטחה של הלקוח ,כאשר ניתן לתייג ולעקוב אחרי אובייקט מסויים על פני כל המצלמות המחוברות למערכת.
שוק הטמ”ס העולמי סימן בשנים האחרונות את העתיד באמצעות בינה מלאכותית תוכנות למידה,Learning Deep (מעמיקה/ממוכנת.)
(Artificial Intelligence -AI- )בינה מלאכותית–תוכנה המנסה לחקות את האופן שבו המוח האנושי לומד ,חושב ומיישם,
זיהוי פנים אנושיות .לימדו את התוכנה( ע”י הזנה של עשרות אלפי תמונות של פנים אנושיות )שהפנים של האדם מורכבות משתי עיניים שנמצאות בקו אופקי ומתחתן יש אף בצורת משולש ומתחתיו פה בצורת מעגל אופקי מוארך .כעת התוכנה תחפש בכל וידאו את הצורה הזאת .הלמידה המעמיקה נכנסת לעבודה כאשר היא מגלה בווידאו משהו שדומה למה שהיא מחפשת.
למשל ,מראים לתוכנה תמונה של אדם.התוכנה יכולה לומר שהיא מזהה פנים ב-,82% זה בטוח בן אנוש ב 93% -וזה אול יפסל ב .13% -התוכנה גם תוכל להצביע