Echtzeit-Objekterkennung

Die Fähigkeit von Kameras und rechnerischen Systemen, einen bestimmten Bereich zu überwachen, wurde seit vielen Jahren von Forschern entwickelt und bearbeitet. Die Fähigkeit des menschlichen Gehirns, ein Objekt nur auf einen kurzen Blick zu identifizieren und zu verstehen, ist etwas, das viele Wissenschaftler seit langem fasziniert. Selbst mit den Fortschritten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bleibt es eine herausfordernde Aufgabe für Wissenschaftler, ein System zur Objekterkennung und -verfolgung zu schaffen, das effizient arbeiten kann. Wir haben es geschafft, Modelle im Bereich des maschinellen Lernens zu erstellen, die umfassend mit Tausenden von Bildern innerhalb von Datensätzen trainiert wurden, um mehrere Objekte zu erkennen und zu verstehen, aber wir haben es immer noch nicht geschafft, ein System zu entwickeln, das dem menschlichen Gehirn entspricht. Obwohl der Nachteil rechnerischer Elemente ihre Fähigkeit ist, Emotionen zu teilen, haben wir auch verstanden, dass das menschliche Gehirn zweifellos viel mehr Rechenleistung hat, als man sich vorstellen kann. In unserem Projekt werden wir versuchen, einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, alle Bilder innerhalb eines bestimmten Rahmens zu erkennen und zu beschreiben. Um dies zu erreichen, werden wir ein Modul mit Python und einer Webcam erstellen, das die Bilder in Form von Frames erfasst und Objekte erkennt. Wir werden einen Algorithmus erstellen, der das Objekt im Rahmen mit dem eines in Amazon AWS eingerichteten Datensatzes vergleicht, um zu erkennen und zu verstehen, was das Objekt ist. In diesem Papier werden wir die Arten von Software diskutieren, die verwendet werden, um dies möglich zu machen, sowie unsere Ergebnisse und den zukünftigen Umfang dieser Technologie.