Како да се воведе вештачка интелигенција во постојните системи на камери

Воведувањето на вештачка интелигенција во постојните системи на камери не само што ја подобрува ефикасноста и точноста на следењето, туку овозможува и интелигентна анализа на сцената и можности за рано предупредување. Со избирање на соодветни модели за длабоко учење, оптимизирање на технологијата за видео инференција во реално време, усвојување на хибридно пресметување на работ и облачна архитектура, како и имплементација на контејнеризирано и скалабилно распоредување, технологијата на вештачка интелигенција може ефикасно да се интегрира во постојните системи на камери.

Воведување на технологиите за вештачка интелигенција

Избор и оптимизација на модел за длабоко учење

Моделите за длабоко учење се „мозоците“ на системите за видео надзор, одговорни за извлекување и анализа на информации од видео кадри. Изборот на вистинскиот модел за длабоко учење е клучен за подобрување на перформансите на системот. Вообичаените модели за длабоко учење вклучуваат:

Серија YOLO: Погодна за сценарија со високи барања во реално време, како што е следење на сообраќајот.

Побрз R-CNN: Погоден за сценарија со барања за висока точност, како што е откривање на индустриски дефекти.

Визуелен трансформатор (ViT): Одлично се справува со обработка на сложени сцени и податоци од долги временски серии.

За да се подобри ефикасноста и перформансите на обуката на моделите, може да се користат следните техники за оптимизација:

Трансфер на учење: Користење на претходно обучени модели за намалување на времето за обука и барањата за податоци.

Разделување на податоци: Ја подобрува ефикасноста на компјутерите.

Технологија за видео инференција во реално време: Видео инференцијата во реално време е клучна функција во системите за надзор, а нејзината ефикасност зависи од хардверот и техниките за оптимизација. Вообичаените технички пристапи вклучуваат: TensorRT: Забрзува моделирање. Асинхрона архитектура за инференција: Обработува повеќе видео потоци без блокирање на задачи. Во однос на хардверската поддршка, графичките процесори и FPGA-ата се истакнуваат во сценарија со висока истовременост, додека NPU-ата во рабните уреди ги балансираат перформансите и енергетската ефикасност.

Хибридната архитектура што ги комбинира edge computing и cloud овозможува попаметни модели на распоредување. Edge computing нуди предност на перформанси во реално време, елиминирајќи ја потребата за мрежен пренос. Аналитиката базирана на cloud може да складира историски податоци и да спроведува анализа на шеми во голем обем. На пример, безбедносниот систем врши рутинска анализа на протокот на персонал на edge уреди, додека ја префрла сложената анализа на шеми на криминално однесување на cloud сервери.

Контејнеризација и скалабилно распоредување

Технологиите за контејнеризација (како што се Docker и Kubernetes) овозможуваат брзо распоредување на системот и лесно ажурирање и проширување. Преку контејнеризација, програмерите можат да спакуваат модели на вештачка интелигенција и поврзани зависности заедно, обезбедувајќи стабилно работење во различни средини.

Примери за примена на воведување на вештачка интелигенција

Видео надзор со вештачка интелигенција во паметни градови

Во паметните градови, технологијата на вештачка интелигенција е широко користена во системите за видео надзор за подобрување на ефикасноста и безбедноста во управувањето со урбаните средини. На пример, камерите монтирани на паметни столбови користат биометриски технологии и технологии за препознавање шаблони за автоматско откривање на возила и пешаци кои ги прекршуваат сообраќајните правила и нивно предупредување. Оваа апликација не само што ја подобрува ефикасноста на управувањето со сообраќајот, туку и ја намалува потребата од човечка интервенција.

Интелигентно управување со сообраќајот

Во областа на интелигентниот транспорт, технологијата со вештачка интелигенција се користи за оптимизирање на контролата на сообраќајната сигнализација, предвидување на протокот на сообраќај и автоматско откривање на сообраќајни несреќи. На пример, „Метрополис Сити“ има интегрирано адаптивна технологија за контрола на сигнализацијата на раскрсниците. Оваа технологија, во комбинација со алгоритми со вештачка интелигенција, користи сензори за индуктивна јамка и системи за видео детекција за снимање на податоци во реално време и динамички ги оптимизира траењето на сообраќајната сигнализација користејќи модели за машинско учење. Оваа технологија значително ги намали доцнењата на возилата и го подобри квалитетот на сообраќајните услуги.

Воведувањето на вештачка интелигенција во постојните системи на камери не само што ја подобрува ефикасноста и точноста на следењето, туку овозможува и интелигентна анализа на сцената и можности за рано предупредување. Со избирање на соодветни модели за длабоко учење, оптимизирање на технологијата за видео инференција во реално време, усвојување на хибридно пресметување на работ и облачна архитектура, како и имплементација на контејнеризирано и скалабилно распоредување, технологијата на вештачка интелигенција може ефикасно да се интегрира во постојните системи на камери.