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.
Жасанды интеллектті енгізудің техникалық әдістері
Жасанды интеллектті енгізу қадамдары
Талаптарды талдау және технологияларды таңдау
Жасанды интеллектті енгізбес бұрын, қолданыстағы камера жүйесінің талаптарын егжей-тегжейлі талдау жүргізу, жақсарту қажет бақылау функцияларын анықтау және тиісті жасанды интеллект технологиясын таңдау қажет. Мысалы, егер мақсат адамды анықтаудың дәлдігін арттыру болса, жоғары дәлдіктегі бет-әлпетті тану технологиясын таңдауға болады.
Аппараттық құралдарды жаңарту және жүйелік интеграция
Жасанды интеллект технологиясының есептеу қуатына қойылатын талаптарды қанағаттандыру үшін бақылау жүйесінің аппараттық құралдарын жаңарту қажет, мысалы, жоғары өнімді серверлер мен сақтау құрылғыларын қосу арқылы. Сонымен қатар, бейне деректерінің анықтығын және өңдеу тиімділігін қамтамасыз ету үшін жоғары ажыратымдылықтағы камераларды орнату қажет. Жүйені интеграциялау кезінде бейне деректерін нақты уақыт режимінде талдау және өңдеу мүмкіндігін беру үшін бақылау платформасына жасанды интеллект алгоритмдері енгізіледі.
Жүйені тестілеу және оңтайландыру
Жүйені интеграциялау аяқталғаннан кейін, операциялық мәселелерді анықтау және шешу, сондай-ақ жасанды интеллект технологиясының тұрақты және тиімді жұмысын қамтамасыз ету үшін қайта-қайта тестілеу қажет. Ұзақ мерзімді сынақтар арқылы жүйенің интеллект және төтенше жағдайларға жауап беру мүмкіндіктерін жақсарту үшін алгоритмдер бірнеше рет оңтайландырылады.
Жасанды интеллектті енгізудегі қиындықтар мен шешімдер
Құпиялылық және қауіпсіздік мәселелері
Жасанды интеллект технологиясын енгізу құпиялылық пен қауіпсіздік мәселелерін тудыруы мүмкін. Мысалы, камералар бет-әлпет пен көлік нөмірлері сияқты құпия жеке ақпаратты түсіруі мүмкін. Бұл мәселені шешу үшін жеке ақпаратты анықтау технологиясын құпиялылықты қорғауды қамтамасыз ету үшін бет-әлпеттерді, көлік нөмірлерін және белгілі бір аймақтарды бұлыңғырландыру үшін пайдалануға болады.
Аппараттық және бағдарламалық жасақтама үйлесімділігі
Жасанды интеллект технологиясын енгізген кезде аппараттық және бағдарламалық жасақтама үйлесімділігі мәселелері туындауы мүмкін. Мысалы, кейбір терең оқыту модельдері GPU немесе NPU сияқты арнайы аппараттық қолдауды қажет етуі мүмкін. Бұл мәселені шешу үшін AM69A сияқты көп ядролы гетерогенді архитектурасы бар процессорларды пайдалануға болады. Олар әртүрлі қолданбалы сценарийлердің қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін бірнеше ядролар мен аппараттық үдеткіштерді біріктіреді.
Деректерді сақтау және басқару
Жасанды интеллект технологиясын қолдану үлкен көлемде деректерді жасайды, және бұл деректерді тиімді сақтау және басқару маңызды мәселе болып табылады. Мұны шешу үшін жиектік есептеулер мен бұлттық архитектураны біріктіруге болады. Жиектік құрылғылар нақты уақыт режимінде деректерді өңдеу және талдау үшін жауап береді, ал бұлт тарихи деректерді сақтау және ауқымды үлгілік талдау жүргізу үшін қолданылады.
Болашақ даму үрдістері
Интеллект пен автоматтандырудың жоғары деңгейлері
Болашақта жасанды интеллект (ЖИ) технологиясы камера жүйелерін одан да ақылды және автоматтандырылған етеді. Мысалы, терең оқыту алгоритмдері арқылы камера жүйелері топтардың мінез-құлқын талдау және қалыптан тыс оқиғаларды анықтау сияқты күрделі сценарийлерді автоматты түрде анықтап, өңдей алады. Сонымен қатар, жүйе нақты уақыт режиміндегі деректерге негізделген бақылау стратегияларын автоматты түрде реттей алады, бұл бақылау тиімділігін арттырады.
Басқа технологиялармен терең интеграция
Жасанды интеллект 5G, Заттар интернеті (IoT) және сандық егіздермен терең интеграцияланады. 5G камера жүйелерін нақты уақыт режимінде деректерді беруді және қашықтан басқаруды қолдайтын жылдамырақ, тұрақты байланыс желілерімен қамтамасыз етеді. IoT құрылғылар арасындағы өзара әрекеттесуді қамтамасыз етеді, камера жүйелерінің басқа ақылды құрылғылармен бірлесіп жұмыс істеуіне мүмкіндік береді. Сандық егіздер камера жүйелерін жобалау, тестілеу және оңтайландыру үшін тиімдірек виртуалды ортаны қамтамасыз етеді.
Кеңірек қолдану сценарийлері
Жасанды интеллект технологиясының үздіксіз дамуымен оны камера жүйелерінде қолдану сценарийлері одан әрі кеңейе түседі. Дәстүрлі қауіпсіздік және бақылау қолданбаларынан басқа, жасанды интеллект ақылды көлік, ақылды қалалар, ақылды өндіріс және денсаулық сақтау сияқты кең ауқымды салаларда да қолданылатын болады. Мысалы, ақылды көлікте жасанды интеллект бағдаршамды басқаруды оңтайландыру, көлік ағынын болжау және жол-көлік оқиғаларын автоматты түрде анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін. Денсаулық сақтау саласында жасанды интеллект телемедицина және медициналық кескіндерді талдау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Қорытындылау
Болашақта жасанды интеллект технологиясының үздіксіз дамуымен оны камера жүйелерінде қолдану ақылды, автоматтандырылған және әртараптандырылған бола түседі, бұл әртүрлі салалардың дамуына үлкен пайда әкеледі.
Жарияланған уақыты: 2025 жылғы 5 тамыз