Uvedba umetne inteligence v obstoječe sisteme kamer ne le izboljša učinkovitost in natančnost spremljanja, temveč omogoča tudi inteligentno analizo prizora in zmogljivosti zgodnjega opozarjanja. Z izbiro ustreznih modelov globokega učenja, optimizacijo tehnologije video sklepanja v realnem času, uporabo hibridnega računalništva na robu in arhitekture oblaka ter implementacijo vsebniške in skalabilne uvedbe je mogoče tehnologijo umetne inteligence učinkovito integrirati v obstoječe sisteme kamer.
Predstavljamo tehnologije umetne inteligence
Izbira in optimizacija modela globokega učenja
Modeli globokega učenja so »možgani« sistemov video nadzora, odgovorni za pridobivanje in analizo informacij iz video posnetkov. Izbira pravega modela globokega učenja je ključnega pomena za izboljšanje delovanja sistema. Med pogoste modele globokega učenja spadajo:
Serija YOLO: Primerna za scenarije z visokimi zahtevami glede realnega časa, kot je na primer spremljanje prometa.
Hitrejši R-CNN: Primeren za scenarije z visokimi zahtevami glede natančnosti, kot je na primer odkrivanje industrijskih napak.
Vizualni transformator (ViT): Odlično obdeluje kompleksne prizore in dolge časovne vrste podatkov.
Za izboljšanje učinkovitosti in zmogljivosti učenja modelov se lahko uporabijo naslednje optimizacijske tehnike:
Prenos učenja: Uporaba predhodno naučenih modelov za zmanjšanje časa učenja in zahtev po podatkih.
Deljenje podatkov: Izboljša računalniško učinkovitost.
Tehnologija sklepanja videa v realnem času: Sklepanje videa v realnem času je ključna funkcija v nadzornih sistemih, njegova učinkovitost pa je odvisna od strojne opreme in tehnik optimizacije. Med pogoste tehnične pristope spadajo: TensorRT: Pospeši sklepanje modela. Asinhronska arhitektura sklepanja: Obdeluje več video tokov brez blokiranja opravil. Kar zadeva podporo strojne opreme, se grafični procesorji (GPU) in programske opreme za obdelavo podatkov (FPGA) odlično obnesejo v scenarijih z visoko sočasnostjo, medtem ko nevronske procesne enote (NPU) v robnih napravah uravnavajo zmogljivost in energetsko učinkovitost.
Hibridna arhitektura, ki združuje robno računalništvo in oblak, omogoča pametnejše modele uvajanja. Robno računalništvo ponuja prednost delovanja v realnem času, saj odpravlja potrebo po omrežnem prenosu. Analitika v oblaku lahko shranjuje zgodovinske podatke in izvaja obsežne analize vzorcev. Varnostni sistem na primer izvaja rutinsko analizo pretoka osebja na robnih napravah, medtem ko kompleksno analizo vzorcev kriminalnega vedenja prenaša na strežnike v oblaku.
Kontejnerizacija in skalabilna uvedba
Tehnologije kontejnerizacije (kot sta Docker in Kubernetes) omogočajo hitro uvajanje sistema ter enostavne posodobitve in razširitve. S kontejnerizacijo lahko razvijalci skupaj pakirajo modele umetne inteligence in povezane odvisnosti, kar zagotavlja stabilno delovanje v različnih okoljih.
Primeri uporabe uvedbe umetne inteligence
Video nadzor z umetno inteligenco v pametnih mestih
V pametnih mestih se tehnologija umetne inteligence pogosto uporablja v sistemih video nadzora za izboljšanje učinkovitosti in varnosti urbanega upravljanja. Na primer, kamere, nameščene na pametnih drogovih, uporabljajo biometrične tehnologije in tehnologije prepoznavanja vzorcev za samodejno zaznavanje vozil in pešcev, ki kršijo prometne predpise, in njihovo opozarjanje. Ta aplikacija ne le izboljša učinkovitost upravljanja prometa, temveč tudi zmanjša potrebo po človeškem posredovanju.
Inteligentno upravljanje prometa
Na področju inteligentnega prometa se tehnologija umetne inteligence uporablja za optimizacijo nadzora prometne signalizacije, napovedovanje prometnega toka in samodejno zaznavanje prometnih nesreč. Metropolis City je na primer integriral tehnologijo prilagodljivega nadzora signalov na križiščih. Ta tehnologija v kombinaciji z algoritmi umetne inteligence uporablja senzorje z induktivno zanko in sisteme za zaznavanje videa za zajemanje podatkov v realnem času ter dinamično optimizira trajanje prometne signalizacije z uporabo modelov strojnega učenja. Ta tehnologija je znatno zmanjšala zamude vozil in izboljšala kakovost prometnih storitev.
Uvedba umetne inteligence v obstoječe sisteme kamer ne le izboljša učinkovitost in natančnost spremljanja, temveč omogoča tudi inteligentno analizo prizora in zmogljivosti zgodnjega opozarjanja. Z izbiro ustreznih modelov globokega učenja, optimizacijo tehnologije video sklepanja v realnem času, uporabo hibridnega računalništva na robu in arhitekture oblaka ter implementacijo vsebniške in skalabilne uvedbe je mogoče tehnologijo umetne inteligence učinkovito integrirati v obstoječe sisteme kamer.
Čas objave: 31. julij 2025