A utilização de Deep Learning em Softwares de Vídeo Analise

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Embora o uso das habilidades humanas para análise e compreensão de situações sejam incrivelmente únicas e dificilmente de serem substituídas, existem algumas limitações no uso único de habilidades humanas em projetos críticos.

E são para esses casos que a evolução de diversos tipos de tecnologias estão sendo cada vez mais importantes em momentos cruciais de análise e compreensão, no mercado de CFTV por exemplo, o uso de softwares de vídeo monitoramento e de vídeo analise são praticamente indispensáveis em projetos de médio e grande porte para mitigar erros humanos.

A importância de mitigar erros humanos está no fato de que a capacidade de atenção completa de um ser humano funciona por tempo limitado, e em projetos de vigilância, segundos podem ser crucias para resolução de problemas.

Já com o uso de softwares de vídeo monitoramento e vídeo análise, as possibilidades de implementar projetos muito mais eficazes são maiores pois hoje em dia existem diversos softwares capazes de analisar e gerar alertas em casos de intermitência ou detecção de anomalias.

Deep Learning uma evolução

O uso da tecnologia de Deep Learning em sistemas de CFTV e vídeo analise tem ampliado os horizontes para modelos de detecção, identificação e reconhecimento, e isso por que a tecnologia é uma variante do termo Machine Learning (Aprendizado de máquina) que utiliza algoritmos para separação de dados e criação de padrões sem a necessidade de implementações manuais, porém, diferente do Machine Learning, o Deep Learning (ou aprendizado profundo) é uma camada mais avançada que permite o uso de algoritmos para aprendizado contínuo além da identificação de padrões. O Deep Learning busca integrar tecnologias a uma forma de processamento mais natural possível, um exemplo de sistemas que utilizam o Deep Learning são os assistentes virtuais e o google tradutor.

O uso deste tipo de tecnologia em contato com sistemas de reconhecimento de anomalias pode diminuir drasticamente as possibilidades de falsos alarmes, além de melhorar processos como de reconhecimento facial.

Hoje em dia já existem diversos equipamentos como câmeras IP que possuem um processamento específico para o uso de Deep Learnibg (DLPU), um bom exemplo são as câmeras Axis. Modelos como a Câmera Q1615-MK III são exemplos de equipamentos de ótima qualidade de capitação e processamento de vídeo.

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