הכרה בתמונה תרמית
קטגוריה: למידת מכונה

הפרויקט היה לעצב כלי, אשר היה לנתח את הנתונים להציג חיישן אינפרא אדום, כך שהוא יכול לזהות את נוכחותם של אנשים בחדר. כמה מצלמות הממוקם באזור לקחת תמונות תרמיות ולהשתמש בהם כדי לקבוע כמה אנשים יש בחדר ומה הם עושים. פעילות האנשים מוגדרת על ידי מספר מדינות מרכזיות כגון: מושבים, עמדות, מהלכים.

חברי צוות ניסיון
מספר התמונות שהוכנו במהלך יצירת ערכת הבדיקה
0
לאחר שלב הלמידה האלגוריתם מסוגל לזהות את המצבים הבאים
מדינה 1

האלגוריתם מציין אם אדם

alt
alt
alt
alt
יושב
alt
עומד
alt
מהלכים
מדינה 2

האלגוריתם מציין אם אדם

alt
alt
alt
alt
מדבר עם מישהו אחר
alt
alt
מדבר בטלפון

מצאנו אתגר הפרויקט בכמה תחומים. היה צורך לבחור רכיבי ציוד נאותים ולפתח מערכות תוכנה שיכולות להיות מסוגלות לשלוט על המכשירים.

המשימה הסופית היתה לעצב מודל בינה מלאכותית, שינתח תמונות תרמיות מסוימות. בשלב זה, אבטחת המידע ויעילות העיבוד היו חיוניים.

אב טיפוס נעשה עם ניצול של חיישן לפטון FLIR, אשר עובד עם PSP PSP, היה פועל כפלטפורמה לבדיקת ואיסוף נתונים. תמונות ספציפיות שנאספו בדרך זו, לאחר מכן מעובד באופן ידני עם תעסוקה של תוכנה מתוכננת בכוונה המחשב ניתח.

כל תמונה מתוך 52.000 תמונות תוארה - מספר האנשים והמדינה שלהם היה מסומן (עומד, יושב, מהלכים) מערך הנתונים שנוצר בדרך זו למקסם את תהליך הלמידה המלאכותית. זו הסיבה שהאלגוריתם במהלך הניתוח מסוגל לזהות את מספר האנשים, גם על תמונות חדשות שלא נראו קודם לכן.

כתוצאה מכך נוצר כלי חדש, אשר על בסיס תמונה של מצלמה תרמית מנתח תנועה של אנשים בחדר. זה גם יכול להצביע, אילו חלקים של החלל נמצאים בשימוש לעתים קרובות יותר, ואיפה אנשים מעדיפים לא לבזבז זמן. כל זה מתרחש עם פלישה מינימלית לפרטיות.

גלה כיצד החברה שלך יכול להפיק תועלת מ Machine Learning