Modelo de IA personalizado para detecção de objetos
Com os avanços rápidos em IA e aprendizado de máquina, modelos de IA personalizados se tornaram uma tecnologia fundamental para várias aplicações. Uma dessas aplicações é a detecção e contagem de objetos baseada em vídeo, que possui inúmeras utilidades práticas, desde controle de qualidade até gerenciamento de tráfego e análise de fabricação.
Enquanto os modelos de IA pré-treinados da Camlytics podem detectar e contar pessoas, veículos, rostos e classificá-los, há muitos negócios que precisam de detecção e classificação de vídeo personalizadas.
Compreensão da detecção, contagem e classificação de objetos baseada em vídeo
A detecção personalizada de objetos envolve identificar e localizar objetos dentro de uma imagem ou quadro de vídeo, enquanto a contagem envolve contabilizar o número de objetos detectados. Essa funcionalidade dupla é essencial para aplicações que requerem monitoramento e análise em tempo real de ambientes dinâmicos.
Se for necessário detectar a classe do objeto, também podemos ajudar com isso. A IA da Camlytics pode ser treinada para detectar um número ilimitado de classes para objetos personalizados (por exemplo, classificar diferentes tipos de produtos em uma esteira transportadora).
Passos para treinar um modelo de IA personalizado
Coleta de Dados
Você nos fornece um conjunto de dados diversificado contendo imagens de vídeo relevantes para os objetos que deseja detectar e contar. Garanta que o conjunto de dados cubra vários cenários e estados de objetos para melhorar a robustez do modelo. O tamanho ideal do conjunto de dados é de mais de 20 horas de imagens de vídeo contendo objetos de interesse em diferentes posições.
Marcação de Dados
Nossa equipe marca os quadros de vídeo coletados com rótulos que identificam os objetos de interesse.
Seleção do Modelo
Nossa equipe de desenvolvimento escolhe uma arquitetura de modelo adequada para detecção de objetos, como YOLO, SSD ou Faster R-CNN. Considere os compromissos entre velocidade e precisão.
Treinamento do Modelo
Nossa equipe divide o conjunto de dados marcado em conjuntos de treinamento, validação e teste. Usa um framework como TensorFlow ou PyTorch para treinar o modelo. Implementa técnicas de aumento de dados para melhorar o desempenho do modelo. Avalia o desempenho do modelo no conjunto de validação usando métricas como precisão, recall e Precisão Média (mAP). Ajusta o modelo ajustando hiperparâmetros e retraindo conforme necessário.
Implantação
Nossas equipes implantam o modelo treinado em uma plataforma única da Camlytics para processamento de vídeo em tempo real.
Passamos o instalador para você e você testa o modelo em seu ambiente. Corrigimos os problemas de falsos positivos e falsos negativos que possam ocorrer.
O processo completo entre a provisão do conjunto de dados e o instalador pronto para implantação leva cerca de 4-6 semanas.
Estudo de Caso
Um de nossos clientes nos EUA tinha uma fazenda de peixes onde era necessária uma detecção e contagem confiáveis de peixes. Havia uma grande variedade de tamanhos e espécies de peixes. Foi solicitada uma detecção confiável com rastreamento de vários peixes.
Coletamos cerca de 10 horas de imagens de vídeo e treinamos um detector de IA personalizado. O detector é usado principalmente para contagem e provou ter uma precisão de cerca de 99%
Conclusões
O treinamento de modelos de IA personalizados para detecção e contagem de objetos baseados em vídeo possui um potencial imenso em diversas indústrias. Ao aproveitar técnicas avançadas de IA, as empresas podem melhorar a eficiência operacional, aprimorar a segurança e obter insights valiosos a partir de dados de vídeo.
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