A mesterséges intelligencia bevezetése a meglévő kamerarendszerekbe nemcsak a megfigyelés hatékonyságát és pontosságát javítja, hanem intelligens jelenetelemzést és korai figyelmeztetési képességeket is lehetővé tesz. A megfelelő mélytanulási modellek kiválasztásával, a valós idejű videókövetkeztetési technológia optimalizálásával, a hibrid peremhálózati számítástechnika és a felhőarchitektúra bevezetésével, valamint a konténerizált és skálázható telepítés megvalósításával a mesterséges intelligencia technológia hatékonyan integrálható a meglévő kamerarendszerekbe.
Bemutatkozik a mesterséges intelligencia technológiája
Mély tanulási modell kiválasztása és optimalizálása
A mélytanulási modellek a videomegfigyelő rendszerek „agyai”, amelyek felelősek a videoképkockákból származó információk kinyeréséért és elemzéséért. A megfelelő mélytanulási modell kiválasztása kulcsfontosságú a rendszer teljesítményének javítása érdekében. A gyakori mélytanulási modellek a következők:
YOLO sorozat: Alkalmas magas valós idejű követelményeket támasztó forgatókönyvekhez, például forgalomfigyeléshez.
Gyorsabb R-CNN: Alkalmas nagy pontossági követelményeket támasztó forgatókönyvekhez, például ipari hibák észleléséhez.
Visual Transformer (ViT): Kiválóan alkalmas összetett jelenetek és hosszú idősoros adatok feldolgozására.
A modell betanításának hatékonyságának és teljesítményének javítása érdekében a következő optimalizálási technikák alkalmazhatók:
Transzfertanulás: Előre betanított modellek kihasználása a betanítási idő és az adatkövetelmények csökkentése érdekében.
Adatfelbontás: Javítja a számítási hatékonyságot.
Valós idejű videokövetkeztetési technológia: A valós idejű videokövetkeztetés kulcsfontosságú funkció a megfigyelőrendszerekben, hatékonysága pedig a hardvertől és az optimalizálási technikáktól függ. Az általános technikai megközelítések a következők: TensorRT: Felgyorsítja a modellkövetkeztetést. Aszinkron következtetési architektúra: Több videostreamet dolgoz fel a feladatok blokkolása nélkül. Hardvertámogatás szempontjából a GPU-k és az FPGA-k a nagy párhuzamosságú forgatókönyvekben tűnnek ki, míg a peremhálózati eszközökben lévő NPU-k a teljesítmény és az energiahatékonyság között egyensúlyoznak.
A peremhálózati számítástechnikát és a felhőt ötvöző hibrid architektúra intelligensebb telepítési modelleket tesz lehetővé. A peremhálózati számítástechnika a valós idejű teljesítmény előnyét kínálja, kiküszöbölve a hálózati átvitel szükségességét. A felhőalapú elemzések képesek tárolni a korábbi adatokat és nagyszabású mintaelemzést végezni. Például egy biztonsági rendszer rutinszerű személyzeti áramláselemzést végez a peremhálózati eszközökön, miközben az összetett bűnözői viselkedésminta-elemzést felhőszerverekre bízza.
Konténerizáció és skálázható telepítés
A konténerizációs technológiák (mint például a Docker és a Kubernetes) lehetővé teszik a rendszer gyors telepítését, valamint az egyszerű frissítéseket és bővítéseket. A konténerizáció révén a fejlesztők AI-modelleket és a kapcsolódó függőségeket csomagolhatnak össze, biztosítva a stabil működést különböző környezetekben.
A mesterséges intelligencia bevezetésének alkalmazási esetei
AI videómegfigyelés az intelligens városokban
Az okosvárosokban a mesterséges intelligencia technológiáját széles körben alkalmazzák a videomegfigyelő rendszerekben a városirányítás hatékonyságának és biztonságának javítása érdekében. Például az okososzlopokra szerelt kamerák biometrikus és mintázatfelismerő technológiákat használnak a közlekedési szabályokat megszegő járművek és gyalogosok automatikus észlelésére és figyelmeztetésére. Ez az alkalmazás nemcsak a forgalomirányítás hatékonyságát javítja, hanem csökkenti az emberi beavatkozás szükségességét is.
Intelligens forgalomirányítás
Az intelligens közlekedés területén a mesterséges intelligencia technológiáját alkalmazzák a közlekedési lámpák vezérlésének optimalizálására, a forgalom előrejelzésére és a közlekedési balesetek automatikus észlelésére. Például a Metropolis City integrált adaptív jelzőlámpás vezérlési technológiát a kereszteződésekben. Ez a technológia, mesterséges intelligencia algoritmusokkal kombinálva, induktív hurokérzékelőket és videoérzékelő rendszereket használ valós idejű adatok rögzítésére, és gépi tanulási modellek segítségével dinamikusan optimalizálja a közlekedési lámpák időtartamát. Ez a technológia jelentősen csökkentette a járművek késéseit és javította a közlekedési szolgáltatás minőségét.
A mesterséges intelligencia bevezetése a meglévő kamerarendszerekbe nemcsak a megfigyelés hatékonyságát és pontosságát javítja, hanem intelligens jelenetelemzést és korai figyelmeztetési képességeket is lehetővé tesz. A megfelelő mélytanulási modellek kiválasztásával, a valós idejű videókövetkeztetési technológia optimalizálásával, a hibrid peremhálózati számítástechnika és a felhőarchitektúra bevezetésével, valamint a konténerizált és skálázható telepítés megvalósításával a mesterséges intelligencia technológia hatékonyan integrálható a meglévő kamerarendszerekbe.
Közzététel ideje: 2025. július 31.