Въвеждането на изкуствен интелект в съществуващите системи от камери не само подобрява ефективността и точността на мониторинга, но също така позволява интелигентен анализ на сцени и възможности за ранно предупреждение. Чрез избор на подходящи модели за дълбоко обучение, оптимизиране на технологията за видеоизвод в реално време, приемане на хибридна архитектура за периферни изчисления и облачни технологии и внедряване на контейнеризирано и мащабируемо внедряване, технологията с изкуствен интелект може да бъде ефективно интегрирана в съществуващите системи от камери.
Представяме ви технологии с изкуствен интелект
Избор и оптимизация на модел за дълбоко обучение
Моделите за дълбоко обучение са „мозъците“ на системите за видеонаблюдение, отговорни за извличането и анализа на информация от видеокадрите. Изборът на правилния модел за дълбоко обучение е от решаващо значение за подобряване на производителността на системата. Често срещаните модели за дълбоко обучение включват:
Серия YOLO: Подходяща за сценарии с високи изисквания за работа в реално време, като например наблюдение на трафика.
По-бърз R-CNN: Подходящ за сценарии с високи изисквания за точност, като например откриване на промишлени дефекти.
Визуален трансформатор (ViT): Отличава се с обработката на сложни сцени и данни от дълги времеви серии.
За да се подобри ефективността и производителността на обучението на модели, могат да се използват следните техники за оптимизация:
Трансферно обучение: Използване на предварително обучени модели за намаляване на времето за обучение и изискванията за данни.
Шардинг на данни: Подобрява изчислителната ефективност.
Технология за видео извод в реално време: Видео изводът в реално време е ключова функция в системите за наблюдение и неговата ефективност зависи от хардуера и техниките за оптимизация. Често срещани технически подходи включват: TensorRT: Ускорява извода на модела. Асинхронна архитектура на извода: Обработва множество видео потоци без блокиране на задачи. По отношение на хардуерната поддръжка, графичните процесори (GPU) и FPGA се отличават в сценарии с висока паралелност, докато NPU в периферните устройства балансират производителността и енергийната ефективност.
Хибридна архитектура, комбинираща периферни изчисления и облака, позволява по-интелигентни модели за внедряване. Периферните изчисления предлагат предимството на производителност в реално време, елиминирайки необходимостта от мрежово предаване. Анализите, базирани в облака, могат да съхраняват исторически данни и да извършват мащабен анализ на модели. Например, система за сигурност извършва рутинен анализ на потока от персонал на периферни устройства, като същевременно прехвърля сложен анализ на модели на престъпно поведение към облачни сървъри.
Контейнеризация и мащабируемо внедряване
Технологиите за контейнеризация (като Docker и Kubernetes) позволяват бързо внедряване на системата и лесни актуализации и разширяване. Чрез контейнеризацията разработчиците могат да пакетират заедно модели на изкуствен интелект и свързаните с тях зависимости, осигурявайки стабилна работа в различни среди.
Приложения на въвеждането на изкуствен интелект
Видеонаблюдение с изкуствен интелект в интелигентните градове
В интелигентните градове, технологията с изкуствен интелект се използва широко в системите за видеонаблюдение за подобряване на ефективността и безопасността на градското управление. Например, камери, монтирани на интелигентни стълбове, използват биометрични технологии и технологии за разпознаване на образи, за да откриват автоматично превозни средства и пешеходци, нарушаващи правилата за движение, и да ги предупреждават. Това приложение не само подобрява ефективността на управлението на трафика, но и намалява необходимостта от човешка намеса.
Интелигентно управление на трафика
В областта на интелигентния транспорт, технологията с изкуствен интелект се използва за оптимизиране на контрола на светофарите, прогнозиране на трафика и автоматично откриване на пътнотранспортни произшествия. Например, град Метрополис е интегрирал адаптивна технология за контрол на светофарите на кръстовища. Тази технология, комбинирана с алгоритми на изкуствен интелект, използва индуктивни сензори и системи за видеодетектори, за да заснема данни в реално време и динамично оптимизира продължителността на светофарите, използвайки модели за машинно обучение. Тази технология значително е намалила закъсненията на превозните средства и е подобрила качеството на пътното обслужване.
Въвеждането на изкуствен интелект в съществуващите системи от камери не само подобрява ефективността и точността на мониторинга, но също така позволява интелигентен анализ на сцени и възможности за ранно предупреждение. Чрез избор на подходящи модели за дълбоко обучение, оптимизиране на технологията за видеоизвод в реално време, приемане на хибридна архитектура за периферни изчисления и облачни технологии и внедряване на контейнеризирано и мащабируемо внедряване, технологията с изкуствен интелект може да бъде ефективно интегрирана в съществуващите системи от камери.
Време на публикуване: 31 юли 2025 г.