Dirbtinio intelekto įdiegimas esamose kamerų sistemose ne tik pagerina stebėjimo efektyvumą ir tikslumą, bet ir suteikia galimybę naudoti išmaniąją scenos analizę ir ankstyvojo perspėjimo galimybes. Pasirinkus tinkamus gilaus mokymosi modelius, optimizuojant realaus laiko vaizdo išvadų technologiją, pritaikant hibridinę periferinių skaičiavimų ir debesijos architektūrą bei įgyvendinant konteinerinį ir keičiamo mastelio diegimą, dirbtinio intelekto technologijas galima efektyviai integruoti į esamas kamerų sistemas.
Pristatome dirbtinio intelekto technologijas
Giluminio mokymosi modelio parinkimas ir optimizavimas
Giliojo mokymosi modeliai yra vaizdo stebėjimo sistemų „smegenys“, atsakingos už informacijos išgavimą iš vaizdo kadrų ir jų analizę. Tinkamo giliojo mokymosi modelio pasirinkimas yra labai svarbus norint pagerinti sistemos našumą. Įprasti giliojo mokymosi modeliai apima:
YOLO serija: tinka scenarijams, kuriems keliami aukšti realaus laiko reikalavimai, pvz., eismo stebėjimui.
Greitesnis R-CNN: tinka scenarijams, kuriems keliami dideli tikslumo reikalavimai, pavyzdžiui, pramoninių defektų aptikimui.
„Visual Transformer“ (ViT): puikiai apdoroja sudėtingas scenas ir ilgas laiko eilučių duomenis.
Norint pagerinti modelio mokymo efektyvumą ir našumą, galima naudoti šiuos optimizavimo metodus:
Mokymosi perkėlimas: iš anksto apmokytų modelių panaudojimas mokymo laikui ir duomenų poreikiui sumažinti.
Duomenų skaidymas: pagerina skaičiavimo efektyvumą.
Realaus laiko vaizdo išvadų technologija: realaus laiko vaizdo išvadų generavimas yra pagrindinė stebėjimo sistemų funkcija, o jos efektyvumas priklauso nuo aparatinės įrangos ir optimizavimo metodų. Įprasti techniniai metodai apima: „TensorRT“: pagreitina modelio išvadų generavimą. Asinchroninės išvadų architektūra: apdoroja kelis vaizdo srautus neblokuodamas užduočių. Kalbant apie aparatinės įrangos palaikymą, GPU ir FPGA puikiai tinka didelio lygiagretumo scenarijams, o periferinių įrenginių NPU subalansuoja našumą ir energijos vartojimo efektyvumą.
Hibridinė architektūra, jungianti periferinius skaičiavimus ir debesijos kompiuteriją, leidžia taikyti išmanesnius diegimo modelius. Periferiniai kompiuteriai suteikia realaus laiko našumo pranašumą, pašalindami tinklo perdavimo poreikį. Debesijos pagrindu sukurta analizė gali saugoti istorinius duomenis ir atlikti didelio masto modelių analizę. Pavyzdžiui, apsaugos sistema atlieka įprastą personalo srautų analizę periferiniuose įrenginiuose, o sudėtingą nusikalstamo elgesio modelių analizę perkelia debesijos serveriams.
Konteinerizavimas ir keičiamo mastelio diegimas
Konteinerizacijos technologijos (pvz., „Docker“ ir „Kubernetes“) leidžia greitai diegti sistemas, jas lengvai atnaujinti ir plėsti. Naudodami konteinerizaciją, kūrėjai gali kartu supakuoti dirbtinio intelekto modelius ir susijusias priklausomybes, užtikrindami stabilų veikimą įvairiose aplinkose.
Dirbtinio intelekto diegimo taikymo atvejai
Dirbtinio intelekto vaizdo stebėjimas išmaniuosiuose miestuose
Išmaniuosiuose miestuose dirbtinio intelekto technologija plačiai naudojama vaizdo stebėjimo sistemose, siekiant pagerinti miesto valdymo efektyvumą ir saugumą. Pavyzdžiui, ant išmaniųjų stulpų sumontuotos kameros naudoja biometrinės ir šablonų atpažinimo technologijas, kad automatiškai aptiktų kelių eismo taisykles pažeidžiančias transporto priemones ir pėsčiuosius bei juos įspėtų. Ši programa ne tik pagerina eismo valdymo efektyvumą, bet ir sumažina žmogaus įsikišimo poreikį.
Pažangus eismo valdymas
Pažangaus transporto srityje dirbtinio intelekto technologija naudojama šviesoforų valdymui optimizuoti, eismo srautams prognozuoti ir eismo įvykiams automatiškai aptikti. Pavyzdžiui, „Metropolis City“ sankryžose integravo adaptyviojo šviesoforų valdymo technologiją. Ši technologija, kartu su dirbtinio intelekto algoritmais, naudoja indukcinių kilpų jutiklius ir vaizdo aptikimo sistemas, kad fiksuotų realaus laiko duomenis ir dinamiškai optimizuotų šviesoforų trukmę, naudodama mašininio mokymosi modelius. Ši technologija žymiai sumažino transporto priemonių vėlavimus ir pagerino eismo paslaugų kokybę.
Dirbtinio intelekto įdiegimas esamose kamerų sistemose ne tik pagerina stebėjimo efektyvumą ir tikslumą, bet ir suteikia galimybę naudoti išmaniąją scenos analizę ir ankstyvojo perspėjimo galimybes. Pasirinkus tinkamus gilaus mokymosi modelius, optimizuojant realaus laiko vaizdo išvadų technologiją, pritaikant hibridinę periferinių skaičiavimų ir debesijos architektūrą bei įgyvendinant konteinerinį ir keičiamo mastelio diegimą, dirbtinio intelekto technologijas galima efektyviai integruoti į esamas kamerų sistemas.
Įrašo laikas: 2025 m. liepos 31 d.