Die Übernahme von CrowdVision ist für die omnidata intelligence-Methode von Beonic von grundlegender Bedeutung. Einfach ausgedrückt, umfasst Omnidata Intelligence alle Elemente, die für eine erfolgreiche Datenlösung erforderlich sind. Die Analyse von Daten, um ein besseres Verständnis von etwas zu erlangen, ist in der Regel nicht so einfach, wie wenn Datenquelle X verwendet wird, um Y zu verstehen.
Die Omnidata-Intelligenz nimmt eine breitere Perspektive ein und berücksichtigt diese Fragen: Was ist die richtige Kombination von Datenquellen, die zur Lösung eines bestimmten Problems erforderlich ist? Wer sind die richtigen Beteiligten, um das Problem zu definieren, eine Lösung zu entwerfen und das Ergebnis zu bewerten? Und welche Technologien und Analysemethoden sind erforderlich, um ein erfolgreiches Ergebnis zu erzielen?
Das wissenschaftliche Gebiet der Computer Vision ist ein Bereich, in dem ein Omnidata Intelligence-Ansatz gut geeignet ist. CrowdVision verfügt über eine Fülle von Erfahrungen und Fähigkeiten in diesem Bereich, was CrowdVision zu einer perfekten Ergänzung zu Skyfii und unserer Omnidata-Intelligence-Methodik macht.
Was genau ist also Computer Vision und wie ergänzt es die bestehenden Produkte und Dienstleistungen von Beonic? Beginnen wir mit dem Konzept der Computervision. Computer Vision ist im Wesentlichen ein Begriff, der die Art und Weise beschreibt, in der Computer Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) anwenden, um Bildinhalte zu interpretieren. Bei den Bildinhalten kann es sich um Videostream-Daten einer CCTV-Kamera oder um 3D-Bilddatenpunkte handeln, die mit einem optischen LiDAR-Sensor erfasst wurden.
Eine Vielzahl von Optionen ist entscheidend für die Wahl der besten Technologie oder einer Reihe von Technologien, die für einen bestimmten Anwendungsfall der Datenanalyse eingesetzt werden sollen. Die CrowdVision-Lösung nutzt mehrere Computer-Vision-Technologien, um eine optimale Lösung für die Kunden zu ermöglichen. Dies ist ein äußerst wichtiger Punkt, wenn man bedenkt, dass die Wahl des richtigen Werkzeugs für die jeweilige Aufgabe oft der entscheidende Faktor für den Erfolg eines Projekts ist.
Lassen Sie uns nun zwei prominente Computer-Vision-Technologien untersuchen, die von der CrowdVision-Lösung unterstützt werden.
Videodaten von Kameratechnologien wie 2D-, 3D- und CCTV-Systemen ermöglichen es Betreibern von Veranstaltungsorten, das Verhalten und die Bewegung von Objekten in einem Raum zu verstehen. Zu diesem Zweck wird KI auf die Videodaten angewendet, um die im Sichtfeld der Kamera beobachteten Objekte (z. B. Personen, Autos, Fahrräder) zu klassifizieren. Dann wird das Verhalten dieser Objekte gemessen, um Verweildauer, Weg, Richtung, Fluss, Anzahl usw. zu verstehen.
Diese Klassifizierung und Verhaltensmessung ermöglicht eine Reihe wertvoller Anwendungsfälle wie Personalverfolgung, Warteschlangenmanagement, Störungsmanagement, demografische Erkennung, Belegungsmanagement, Überwachung der sozialen Distanz, Parkhausautomatisierung und intelligente Zugangskontrolle.
LiDAR-Geräte (Light Detection and Ranging) senden Lasersignale aus und interpretieren dann die Reflexionszeit, wenn diese Signale von Objekten in einem 3D-Raum abprallen. Durch die Messung der Reflexionszeiten werden die Position und die Bewegung der Objekte kartiert. Genau wie Kameras werden LiDAR-Sensoren in der Regel an der Decke oder den Wänden eines Gebäudes angebracht, um ein optimales Sichtfeld zu gewährleisten. Und genau wie Kameras klassifizieren und messen LiDAR-Sensoren das Verhalten von Objekten innerhalb ihres Sichtfelds.
LiDAR ermöglicht daher ähnliche Anwendungsfälle wie Video. Der Unterschied zwischen den beiden Technologien liegt in der Regel in der Identifizierung oder Kategorisierung eines Objekts. Zum Beispiel kann die Objektklassifizierung "Fahrzeug" die Kategorien "Uber", "Lyft" und "Öffentlich" umfassen. Videobasierte Computer Vision könnte das Vorhandensein eines bestimmten Logos auf dem Fenster eines Fahrzeugs erkennen, um es zu kategorisieren, während LiDAR-basierte Computer Vision wahrscheinlich das Verhalten eines Fahrzeugs nutzen würde, um es zu kategorisieren.
Diese Unterschiede zwischen den Technologien sind der Grund dafür, dass jede ihre eigenen Vorteile hat. In Umgebungen, in denen ein erhöhter Schutz der Privatsphäre oder eine höhere Datensensibilität wichtig ist, kann LiDAR beispielsweise eine geeignetere Lösung darstellen, da es nicht in der Lage ist, eine Person zu identifizieren. Video hingegen eignet sich möglicherweise besser für Anwendungsfälle, die die Identifizierung eines Objekts erfordern, wie z. B. die Identifizierung des Nummernschilds eines Fahrzeugs.
Computer Vision bietet eine Möglichkeit, Prozesse in physischen Umgebungen zu automatisieren, die zu langsam, zu komplex oder zu kostspielig sind, um sie manuell durchzuführen. Die Fähigkeit, die am besten geeignete Computer-Vision-Technologie für eine bestimmte Umgebung auszuwählen, ist der Schlüssel zu einem erfolgreichen Ergebnis und daher der Kern der omnidata Intelligence-Methode. Wenn Sie Unterstützung bei der Auswahl der besten Technologielösung für Ihren Veranstaltungsort benötigen, sind wir für Sie da.