Сучасні камери відеоспостереження зі штучним інтелектом обіцяють більш точне виявлення та автоматичну класифікацію подій. Але на практиці працюють не завжди бездоганно. У матеріалі розберемо, які чинники впливають на якість роботи систем ШІ та що компанії можуть зробити, щоб знизити ризик помилок. 1. Обмеження навчальних даних Алгоритми ШІ навчаються на вибірках зображень та сценаріїв. Якщо дані неповні, не відображають реальну сцену або містять усунення, моделі починають помилятися при зустрічі з новими умовами: підвищена яскравість, маятникова перспектива, рідкісні об'єкти чи незвичайні ракурси. 2. Непередбачувані умови освітлення та погодні фактори Нічне освітлення, туман, дощ та лупа-фактори можуть спотворювати ознаки об'єктів. Моделі, що оптимізовані під денний режим, погано працюють у темряві без додаткових джерел світла або інфрачервоного підсвічування. 3. Встановлення та калібрування Неправильне встановлення камери, неправильне фокусування, зміщення зіниць камери або невідповідність кута огляду реальній зоні ризику призводять до перепусток та помилкових тривог. Регулярне калібрування знижує такі помилки.
Коментарі
Дописати коментар