不只是縮時,還有粉塵、噪音、位移偵測 |
本報導概述了教育領域應用中的電腦視覺,從改善服務和教育到提高學校、州立學院和大學的安全和保全。隨著人工智慧視覺技術的迅速發展,教育領域引入了更多的應用案例。EdTech 應用包括個性化學習,和以視覺為本的方法,以評估學生的注意力和教師表現。
下面,我們將涵蓋
- 電腦視覺和影像辨識
- 視覺人工智慧在學校和大學中的應用
- 如何開始
關於我們:Viso.ai 提供領先的端到端電腦視覺平台 Viso Suite。我們的技術使團隊如何建構、交付和擴充其電腦視覺應用實現了自動化。
Viso Suite 是端到端的電腦視覺應用基礎設施。
電腦視覺技術
一般來說,電腦視覺系統涵蓋三個基本步驟:
(1)從攝影機獲取影像幀,
(2)使用人工智慧演算法處理影像,以及
(3)理解影像。
最近,新的深度學習技術在影像辨識領域帶來了巨大的進步。最先進的機器學習方法,特別是深度學習模型,非常健壯,並提供準確的即時物件檢測和影像分類。因此,人工智慧視覺可以使用普通監控攝影機、IP 攝影機或 USB 網路攝影機的影像進行影像分析。
使用 YOLOv7 的即時電腦視覺應用 —— 使用 Viso Suite 建構
新的計算架構使在任何地方執行深度學習成為可能。在電腦視覺中,邊緣人工智慧在分散式人工智慧視覺系統中,將邊緣運算與裝置內機器學習(ML)相結合。這種 Edge ML 技術使電腦視覺系統變得私密、可擴充和強大,足以在公共場所和校園內實施智慧視覺系統。
電腦視覺在教育領域的應用方向
應用#1:人工智慧在學校安全
應用#2:即時室內測繪 (Real-time Mapping)
應用#3:停車管理系統
應用#4:大學和學校的入侵檢測
應用#5:預防蓄意破壞系統
應用#6:檢測可疑的無人值守物件
應用#7:臉部情緒分析
應用#8:考勤監控
應用#9:人群分析
1. 人工智慧用於學校的安全
電腦視覺系統透過掃描和分析影像片段來檢測任何可疑活動,如遊蕩、入侵檢測或檢測異常事件,為學校提供安全保障。這有助於在潛在威脅造成傷害之前辨識學生和員工的安全。
此外,電腦視覺系統還可用於監控交通流量和停車場擁堵,有助於最佳化校園的佈局,以提高安全性和效率。 檢視我們關於安全應用的其他報導。
使用物件檢測自動計算人員
2. 即時室內測繪
電腦視覺可用於建立教室的數位地圖,並提供有關學生和員工在不同房間和區域移動的即時資訊。因此,普通安全攝影機可以進行人員檢測和計數,這些資訊用於行業最佳化,並提高各種基於行業的服務(清潔、餐飲、建築供暖/冷卻)的效率。此外,在緊急情況下,關於人們是否在建築物中,以及在哪裡的資訊非常重要,以加快和促進疏散和應急響應計劃。
3. 智慧停車管理
視覺系統廣泛用於學校或大學的停車場佔用檢測。也用於安全監控的攝影機提供了一個影像源,可用於自動確定和追蹤多個停車位的佔用情況。有關可用停車場的資訊,可以在儀表板中視覺化,並傳送到第三方系統,為學生和教師提供即時資料。此類系統具有高度可擴充性,適用於大規模使用,用於最佳化流量和提高效率。
4. 大學和學校的入侵檢測
深度學習系統可以與普通監控攝影機一起使用,以執行周邊監控並自動檢測入侵者。
5. 人工智慧破壞預防系統
基於電腦視覺的人員檢測系統,可以檢測導致破壞的可疑行為,並向現場人員傳送警報。破壞預防系統執行人員檢測,以辨識進入特定區域的人。
使用人工智慧視覺進行入侵檢測
7. 臉部情緒分析
深度神經網路已被用於從臉部情緒分析中辨識學生的情緒。在教育中,臉部情感辨識資訊,可以幫助教師相應地調整課程。這種方法提供了一種可量化、持續和自動化的方式,來支援評估教師的服務品質。該技術仍然是新的,需要保護隱私的實施(使用特殊攝影機或 Edge AI 進行裝置內機器學習)。
8. 自動考勤監控
深度人臉辨識系統可用於考勤監控系統。常見的廉價閉路電視攝影機的影像,可以透過深度學習進行分析,以自動檢測人員並進行人臉辨識,以辨識學生並登記他們的出勤情況。
9. 人群分析
視覺系統用於人群分析,統計人數,並估計學校和大學等公共場所和設施的人群密度。深度學習演算法可以辨識瓶頸,辨識危險情況,全面遵守安全協議,並通知安全人員。
這種影像辨識系統是完全非接觸式、自動化的,並且易於使用普通、廉價的攝影機來實現,無需額外的感測器和佈線。基於視覺的方法適用於大規模監控,並且可以在沒有人工操作的情況下自主執行。
底線
由於線上教育仍處於發展階段,教育技術的進步可以帶來新的實施。目前,電腦視覺系統主要用於保全和安全目的。然而,教育科技行業的電腦視覺在提高教育服務品質方面有很大的潛力。
如果你的團隊希望在學校、學院或大學快速建構和交付電腦視覺應用,請檢視我們的電腦視覺平台 Viso Suite。企業解決方案提供最佳化的一體化工具、人工智慧演算法、裝置管理和軟體基礎設施,以開發和操作大規模的深度學習視覺解決方案。
沒有留言:
張貼留言