Қолданыстағы камера жүйелеріне жасанды интеллектті енгізу бақылау тиімділігі мен дәлдігін арттырып қана қоймай, сонымен қатар ақылды көріністі талдау және ерте ескерту мүмкіндіктерін де қамтамасыз етеді. Тиісті терең оқыту модельдерін таңдау, нақты уақыттағы бейнені шығару технологиясын оңтайландыру, гибридті жиек есептеулері мен бұлттық архитектураны қабылдау және контейнерленген және масштабталатын орналастыруды енгізу арқылы жасанды интеллект технологиясын қолданыстағы камера жүйелеріне тиімді түрде біріктіруге болады.
Жасанды интеллект технологияларын енгізу
Терең оқыту моделін таңдау және оңтайландыру
Терең оқыту модельдері бейнебақылау жүйелерінің «миы» болып табылады, олар бейне кадрлардан ақпарат алу және талдау үшін жауап береді. Дұрыс терең оқыту моделін таңдау жүйенің жұмысын жақсарту үшін өте маңызды. Терең оқытудың кең таралған модельдеріне мыналар жатады:
YOLO сериясы: Трафикті бақылау сияқты нақты уақыт режимінде жоғары талаптары бар сценарийлер үшін қолайлы.
Жылдам R-CNN: Өнеркәсіптік ақауларды анықтау сияқты жоғары дәлдік талаптары бар сценарийлер үшін қолайлы.
Визуалды трансформатор (ViT): Күрделі көріністер мен ұзақ уақыттық қатарлар деректерін өңдеуде тамаша.
Модельді оқыту тиімділігі мен өнімділігін арттыру үшін келесі оңтайландыру әдістерін қолдануға болады:
Трансферттік оқыту: оқыту уақытын және деректерге қойылатын талаптарды азайту үшін алдын ала дайындалған модельдерді пайдалану.
Деректерді бөлу: есептеу тиімділігін жақсартады.
Нақты уақыттағы бейне қорытындылау технологиясы: Нақты уақыттағы бейне қорытындылау бақылау жүйелеріндегі негізгі функция болып табылады және оның тиімділігі аппараттық құралдар мен оңтайландыру әдістеріне байланысты. Жалпы техникалық тәсілдерге мыналар жатады: TensorRT: Модель қорытындысын жеделдетеді. Асинхронды қорытындылау архитектурасы: Тапсырмаларды бұғаттамай бірнеше бейне ағындарын өңдейді. Аппараттық құралдарды қолдау тұрғысынан GPU және FPGA жоғары параллельді сценарийлерде ерекшеленсе, шеткі құрылғылардағы NPU өнімділік пен энергия тиімділігін теңестіреді.
Шеткі есептеулер мен бұлтты біріктіретін гибридті архитектура ақылды орналастыру модельдерін мүмкіндік береді. Шеткі есептеулер нақты уақыт режимінде жұмыс істеудің артықшылығын ұсынады, бұл желілік тасымалдау қажеттілігін жояды. Бұлтқа негізделген аналитика тарихи деректерді сақтай алады және ауқымды үлгі талдауын жүргізе алады. Мысалы, қауіпсіздік жүйесі шеткі құрылғыларда күнделікті персонал ағынын талдауды жүргізеді, ал күрделі қылмыстық мінез-құлық үлгі талдауын бұлт серверлеріне жүктейді.
Контейнерлеу және масштабталатын орналастыру
Контейнерлеу технологиялары (мысалы, Docker және Kubernetes) жүйені жылдам орналастыруға және оңай жаңартулар мен кеңейтуге мүмкіндік береді. Контейнерлеу арқылы әзірлеушілер жасанды интеллект модельдерін және онымен байланысты тәуелділіктерді бірге пакеттей алады, бұл әртүрлі орталарда тұрақты жұмыс істеуді қамтамасыз етеді.
Жасанды интеллектті енгізудің қолдану жағдайлары
Ақылды қалалардағы жасанды интеллект бейнебақылауы
Ақылды қалаларда жасанды интеллект технологиясы қалалық басқару тиімділігі мен қауіпсіздігін арттыру үшін бейнебақылау жүйелерінде кеңінен қолданылады. Мысалы, ақылды бағандарға орнатылған камералар жол қозғалысы ережелерін бұзатын көліктер мен жаяу жүргіншілерді автоматты түрде анықтау және оларға ескерту үшін биометриялық және үлгіні тану технологияларын пайдаланады. Бұл қолданба жол қозғалысын басқару тиімділігін арттырып қана қоймай, сонымен қатар адамның араласу қажеттілігін азайтады.
Ақылды трафикті басқару
Ақылды көлік саласында жасанды интеллект технологиясы бағдаршамды басқаруды оңтайландыру, көлік ағынын болжау және жол-көлік оқиғаларын автоматты түрде анықтау үшін қолданылуда. Мысалы, Metropolis City қиылыстарда бейімделгіш сигналды басқару технологиясын біріктірді. Бұл технология жасанды интеллект алгоритмдерімен біріктіріліп, нақты уақыт режиміндегі деректерді алу үшін индуктивті циклдік сенсорлар мен бейне анықтау жүйелерін пайдаланады және машиналық оқыту модельдерін қолдана отырып, бағдаршамның ұзақтығын динамикалық түрде оңтайландырады. Бұл технология көлік құралдарының кідірістерін айтарлықтай азайтып, жол қозғалысына қызмет көрсету сапасын жақсартты.
Қолданыстағы камера жүйелеріне жасанды интеллектті енгізу бақылау тиімділігі мен дәлдігін арттырып қана қоймай, сонымен қатар ақылды көріністі талдау және ерте ескерту мүмкіндіктерін де қамтамасыз етеді. Тиісті терең оқыту модельдерін таңдау, нақты уақыттағы бейнені шығару технологиясын оңтайландыру, гибридті жиек есептеулері мен бұлттық архитектураны қабылдау және контейнерленген және масштабталатын орналастыруды енгізу арқылы жасанды интеллект технологиясын қолданыстағы камера жүйелеріне тиімді түрде біріктіруге болады.
Жарияланған уақыты: 2025 жылғы 31 шілде