ĐANG TẢI

Gõ để tìm kiếm

Phân tích phát hiện đám đông nâng cao với Deep Learning và Wi-Fi

Chia sẻ

Phân tích phát hiện đám đông đã trở nên ngày càng chính xác nhờ Deep Learning (học sâu). Các công ty thậm chí đang sử dụng dữ liệu ẩn danh được thu thập từ các thiết bị hỗ trợ Wi-Fi để đếm số lượng người. Các phương pháp đếm đám đông này đang cung cấp cho người dùng cuối các lựa chọn thay thế cho các mô hình phát hiện, mật độ truyền thống lỗi thời.

Cải thiện độ chính xác với học sâu

Machine learning (máy học) đã là xương sống của phân tích phát hiện đám đông. Tuy nhiên, khi trí tuệ nhân tạo đã tiến bộ, học sâu đã cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của việc đếm đám đông bằng cách đưa mọi thứ đi một bước xa hơn.

Với phần cứng hiệu năng cao hiện có sẵn, Tom Hofer, Giám đốc sản phẩm tại Senstar, đã chỉ ra rằng những hạn chế hiện tại của phân tích phát hiện đám đông thường là các bộ dữ liệu có sẵn để đào tạo các hệ thống mới.

Việc kết hợp các cơ chế học sâu (tức là, các mạng thần kinh tích chập) và tăng kích thước và chất lượng của các bộ dữ liệu đã giúp cho việc phân tích phát hiện đám đông ngày càng chính xác hơn. Học sâu cho phép người dùng sử dụng các bộ dữ liệu lớn và tinh chỉnh các phân tích. Hơn nữa, có các bộ dữ liệu khác nhau có sẵn cho các kích thước đám đông khác nhau.

Hofer giải thích: “Machine learning thích nghi với các bộ dữ liệu đào tạo và có thể bị hạn chế về độ mạnh mẽ, khiến việc triển khai và yêu cầu đầu vào bổ sung từ người dùng trở nên khó khăn hơn. Các thuật toán học sâu được đào tạo trước nên cho phép người dùng chọn một môi trường mong muốn và do đó được hưởng lợi từ các bộ dữ liệu được đào tạo trước cho các trường hợp sử dụng cụ thể.”

Thách thức là việc quản lý môi trường và ước lượng đám đông. Tuy nhiên, sử dụng các nền tảng deep learning làm giảm sự can thiệp con người nên cung cấp các khả năng lớn hơn, dẫn đến độ chính xác cao hơn, đặc biệt là khi áp dụng phân tích cho đám đông lớn hơn, dày đặc hơn.

Sử dụng dữ liệu từ các mạng Wi-Fi

Các công ty phân tích đám đông cũng đang sử dụng dữ liệu ẩn danh từ các thiết bị hỗ trợ Wi-Fi (ví dụ: điện thoại thông minh, v.v.) để đếm đám đông. Một số nhà nghiên cứu cho rằng việc đếm đám đông qua Wi-Fi có lợi thế hơn so với phân tích đám đông dựa trên video. Ví dụ: sử dụng dữ liệu Wi-Fi giúp loại bỏ các vấn đề về ánh sáng – trong môi trường tối hơn, ánh sáng yếu, phân tích đám đông dựa trên video có thể gặp khó khăn dẫn đến dữ liệu kém tin cậy hơn.

Việc đếm đám đông bằng cách sử dụng dữ liệu được phát hiện bởi các mạng Wi-Fi hiện tại có thể giúp các tổ chức và địa điểm quản lý việc giữ khoảng cách an toàn trong xã hội, bảo vệ khách hàng và nhân viên, cũng như phát triển sự hiểu biết lâu dài hơn về địa điểm của họ.

“Phần mềm triển khai giải pháp của chúng tôi rất đơn giản bằng cách sử dụng các điểm truy cập Wi-Fi chính. Tôi chắc rằng ưu điểm lớn nhất là nó cho phép các tổ chức chủ động trong việc quản lý việc giữ khoảng cách an toàn trong xã hội bằng cách biết và có thể giảm thiểu rủi ro trước khi chúng là một vấn đề. Cuối cùng, việc sử dụng dữ liệu hiện diện từ Wi-Fi để tạo niềm tin cho người dân rằng chủ sở hữu các địa điểm đang thực hiện các bước để giảm thiểu rủi ro” Chris Bruce, MD tại GlobalReach Technology cho biết.

Điều quan trọng cần lưu ý là phương pháp này sử dụng dữ liệu mạng Wi-Fi từ các thiết bị và thiết bị đeo được kết nối với Wi-Fi địa điểm. GlobalReach Technology ước tính khoảng 80% điện thoại thông minh đã bật Wi-Fi. Để giải thích cho sự linh hoạt, Bruce giải thích rằng các địa điểm này nằm trong tầm kiểm soát của các ngưỡng và có thể đặt các kích hoạt cảnh báo ở ngưỡng thấp hơn.

Lựa chọn giải pháp phù hợp

Liệu khu vực này sẽ có mật độ dân cư đông đúc? Có điểm truy cập Wi-Fi khả dụng không? Mặc dù không có giải pháp hoàn hảo cho mọi môi trường hoặc một phương pháp sẽ đảm bảo độ chính xác 100 phần trăm, việc chọn giải pháp phù hợp có thể giúp các tổ chức đáp ứng đúng mong đợi và yêu cầu.

Thẻ:

Có thể bạn quan tâm

Để lại bình luận

Your email address will not be published. Required fields are marked *