تاثیر استفاده از یادگیری ماشین در بهبود مدیریت ذخیره سازی سیستم های نظارت تصویری

با رشد روزافزون استفاده از سیستمهای نظارت تصویری در حوزه های مختلف امنیتی تجاری و شهری، حجم بالای داده های تولید شده توسط این سیستمها چالشهایی جدی در زمینه ذخیره سازی و مدیریت بهینه اطلاعات به وجود آورده است. فناوری یادگیری ماشین با قابلیت تحلیل و تصمیم گیری مبتنی بر داده ها میتواند راهکاری نوین برای بهبود مدیریت ذخیره سازی این سیستمها فراهم آورد. هدف این پژوهش بررسی تاثیر به کارگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین در بهینه سازی فرایند ذخیره سازی داده های سیستمهای نظارت تصویری و کاهش هزینه ها و منابع مصرفی مرتبط با آن است. در این پژوهش، با استفاده از یک روش ترکیبی شامل تحلیل منابع کتابخانه ای و پیاده سازی نمونه اولیه (prototype) از یک سیستم نظارت تصویری مبتنی بر یادگیری، ماشین الگوریتمهای شناسایی فعالیت، فشرده سازی هوشمند و حذف داده های تکراری مورد بررسی قرار گرفتند. عملکرد این الگوریتم ها بر اساس معیارهایی چون نرخ صرفه جویی در فضای ذخیره سازی، کاهش تاخیر در بازیابی داده و افزایش دقت تشخیص فعالیت تحلیل شد. نتایج پژوهش نشان داد که استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین به ویژه در زمینه فشرده سازی محتوای بی اهمیت و شناسایی هوشمند رویدادهای مهم منجر به کاهش قابل توجهی در مصرف فضای ذخیره سازی و بهبود عملکرد کلی سیستم نظارتی می شود. این یافته ها نشان دهنده پتانسیل بالای یادگیری ماشین در تحول معماریهای نظارت تصویری آینده هستند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ، ماشین ، نظارت ، تصویری ، مدیریت ، ذخیره سازی ، فشرده سازی ، هوشمند ، شناسایی ، فعالیت