Wiodący na świecie twórca inteligentnego oprogramowania VMS i PSIM
Gdzie kupić
Skontaktuj się z nami

Technologia Deep Learning w przeciwdziałaniu kłusownictwu jest ważnym tematem w Europie

10/24/2018

Przedsiębiorca, kobieta biznesu i dyrektor marketingu globalnego AxxonSoft - Collen Glaeser, pojechała do Niemiec i Wielkiej Brytanii, aby kontynuować misję zwalczania kłusownictwa dzięki oprogramowaniu AxxonSoft -  światowego producenta inteligentnych rozwiązań do monitoringu wideo. Podczas podróży Colleen skupiła uwagę na technologii Deep-Learning - na tym, jak została ona zaadaptowana i wdrożona, aby pomóc w walce z kłusownictwem na kontynencie afrykańskim. Celem tej trasy było pokazanie, jak dzięki technologii AxxonSoft można znacznie ograniczyć kłusownictwo, doprowadzając do powstawania bezpiecznych parków w Afryce Południowej i na całym kontynencie afrykańskim.

Colleen pochodzi z Południowej Afryki i posiada prywatny rezerwat w Midlands co determinuje jej zaangażowanie w walkę. Ochrona dzikiej przyrody jest sprawą bardzo bliską jej sercu.

Dorastanie w otoczeniu tych majestatycznych zwierząt i krajobrazów kontynentu afrykańskiego sprawiło, że ochrona ich jest dla mnie niezwykle ważna. Celem AxxonSoft jest zmniejszenie liczby zabójstw i brutalności zadawanym tym zwierzętom dzięki wykorzystaniu najnowocześniejszej technologii Deep Learning

powiedziała Glaeser.

Podczas jej pobytu w Londynie, Colleen udzieliła wywiadu Sarah-Jane Mee w Sky News. Podczas wywiadu Colleen zagłębiła się w to w jaki sposób technologia wykorzystuje najnowsze rozwiązania z zakresu nadzoru i bezpieczeństwa - włączając w to Deep Learning, która opiera się na sztucznej inteligencji (AI). Technologia Deep Learning firmy AxxonSoft, wykorzystująca sztuczne sieci neuronowe, została dostosowana, aby odróżnić ludzi od zwierząt. Przed jej wdrożeniem w przeciwdziałaniu kłusownictwu, oprogramowanie często zawodziło w pomieszczeniach kontrolnych i jednostkach reagujących, ponieważ fałszywe alarmy były uruchamiane przez zwierzęta, owady i pogodę. 

Po zastosowaniu analizy obrazu, sieci neuronowe pomagają przezwyciężyć ograniczenia tradycyjnej analizy wideo. Mogą rozwiązywać pewne złożone problemy, dla których wdrożenie tradycyjnego algorytmu byłoby zbyt kosztowne lub niepraktyczne. Na etapie uczenia się sieć neuronowa analizuje wiele obrazów zawierających wstępnie oznakowane obiekty i uczy się je "rozpoznawać", wyodrębniając określone cechy.

Colleen miała również przyjemność odwiedzić Izbę Gmin podczas pobytu w Londynie, gdzie spotkała się z czołowymi przedstawicielami z Wielkiej Brytanii i Afryki by omówić sprawę dzikich zwierząt oraz konsekwencji kłusownictwa.