Mākslīgā intelekta ieviešana esošajās kameru sistēmās ne tikai uzlabo uzraudzības efektivitāti un precizitāti, bet arī nodrošina intelektuālu ainas analīzi un agrīnās brīdināšanas iespējas. Izvēloties atbilstošus dziļās mācīšanās modeļus, optimizējot reāllaika video secinājumu tehnoloģiju, ieviešot hibrīda perifērijas skaitļošanas un mākoņa arhitektūru, kā arī ieviešot konteinerizētu un mērogojamu izvietošanu, mākslīgā intelekta tehnoloģiju var efektīvi integrēt esošajās kameru sistēmās.
Iepazīstinām ar mākslīgā intelekta tehnoloģijām
Dziļās mācīšanās modeļa izvēle un optimizācija
Dziļās mācīšanās modeļi ir videonovērošanas sistēmu “smadzenes”, kas atbild par informācijas iegūšanu un analīzi no video kadriem. Pareiza dziļās mācīšanās modeļa izvēle ir ļoti svarīga, lai uzlabotu sistēmas veiktspēju. Izplatītākie dziļās mācīšanās modeļi ir šādi:
YOLO sērija: piemērota scenārijiem ar augstām reāllaika prasībām, piemēram, satiksmes uzraudzībai.
Ātrāks R-CNN: piemērots scenārijiem ar augstām precizitātes prasībām, piemēram, rūpniecisko defektu noteikšanai.
Vizuālais transformators (ViT): Izcili apstrādā sarežģītas ainas un garu laika rindu datus.
Lai uzlabotu modeļu apmācības efektivitāti un veiktspēju, var izmantot šādas optimizācijas metodes:
Mācību pārnese: iepriekš apmācītu modeļu izmantošana, lai samazinātu apmācības laiku un datu prasības.
Datu sadalīšana: uzlabo skaitļošanas efektivitāti.
Reāllaika video secinājumu tehnoloģija: reāllaika video secinājumi ir galvenā funkcija novērošanas sistēmās, un to efektivitāte ir atkarīga no aparatūras un optimizācijas metodēm. Izplatītākās tehniskās pieejas ietver: TensorRT: paātrina modeļa secinājumus. Asinhronā secinājumu arhitektūra: apstrādā vairākas video plūsmas, nebloķējot uzdevumus. Runājot par aparatūras atbalstu, GPU un FPGA izceļas augstas vienlaicības scenārijos, savukārt NPU perifērijas ierīcēs līdzsvaro veiktspēju un energoefektivitāti.
Hibrīda arhitektūra, kas apvieno perifērijas skaitļošanu un mākoņpakalpojumus, nodrošina viedākus izvietošanas modeļus. Perifērijas skaitļošana piedāvā reāllaika veiktspējas priekšrocību, novēršot nepieciešamību pēc tīkla pārraides. Mākonī balstīta analītika var uzglabāt vēsturiskus datus un veikt liela mēroga modeļu analīzi. Piemēram, drošības sistēma veic regulāru personāla plūsmas analīzi perifērijas ierīcēs, vienlaikus atstājot sarežģītu noziedzīgas uzvedības modeļu analīzi mākoņserveriem.
Konteinerizācija un mērogojama izvietošana
Konteinerizācijas tehnoloģijas (piemēram, Docker un Kubernetes) nodrošina ātru sistēmas izvietošanu, kā arī vienkāršu atjaunināšanu un paplašināšanu. Izmantojot konteinerizāciju, izstrādātāji var apvienot mākslīgā intelekta modeļus un saistītās atkarības, nodrošinot stabilu darbību dažādās vidēs.
Mākslīgā intelekta ieviešanas pielietojuma gadījumi
Mākslīgā intelekta videonovērošana viedajās pilsētās
Viedajās pilsētās mākslīgā intelekta tehnoloģija tiek plaši izmantota videonovērošanas sistēmās, lai uzlabotu pilsētu pārvaldības efektivitāti un drošību. Piemēram, uz viedajiem stabiem uzstādītās kameras izmanto biometriskās un modeļu atpazīšanas tehnoloģijas, lai automātiski noteiktu transportlīdzekļus un gājējus, kas pārkāpj ceļu satiksmes noteikumus, un brīdinātu tos. Šī lietojumprogramma ne tikai uzlabo satiksmes pārvaldības efektivitāti, bet arī samazina nepieciešamību pēc cilvēka iejaukšanās.
Inteliģenta satiksmes pārvaldība
Inteliģentā transporta jomā mākslīgā intelekta tehnoloģija tiek izmantota, lai optimizētu luksoforu vadību, prognozētu satiksmes plūsmu un automātiski atklātu satiksmes negadījumus. Piemēram, Metropolis City ir integrējusi adaptīvo signālu vadības tehnoloģiju krustojumos. Šī tehnoloģija apvienojumā ar mākslīgā intelekta algoritmiem izmanto induktīvās cilpas sensorus un video noteikšanas sistēmas, lai uztvertu reāllaika datus un dinamiski optimizētu luksoforu ilgumu, izmantojot mašīnmācīšanās modeļus. Šī tehnoloģija ir ievērojami samazinājusi transportlīdzekļu kavēšanos un uzlabojusi satiksmes pakalpojumu kvalitāti.
Mākslīgā intelekta ieviešana esošajās kameru sistēmās ne tikai uzlabo uzraudzības efektivitāti un precizitāti, bet arī nodrošina intelektuālu ainas analīzi un agrīnās brīdināšanas iespējas. Izvēloties atbilstošus dziļās mācīšanās modeļus, optimizējot reāllaika video secinājumu tehnoloģiju, ieviešot hibrīda perifērijas skaitļošanas un mākoņa arhitektūru, kā arī ieviešot konteinerizētu un mērogojamu izvietošanu, mākslīgā intelekta tehnoloģiju var efektīvi integrēt esošajās kameru sistēmās.
Publicēšanas laiks: 2025. gada 31. jūlijs