Впровадження штучного інтелекту в існуючі системи камер не лише покращує ефективність і точність моніторингу, але й забезпечує інтелектуальний аналіз сцени та можливості раннього попередження. Завдяки вибору відповідних моделей глибокого навчання, оптимізації технології відеовиведення в реальному часі, впровадженню гібридної архітектури периферійних обчислень та хмари, а також впровадженню контейнерного та масштабованого розгортання, технологію штучного інтелекту можна ефективно інтегрувати в існуючі системи камер.
Представляємо технології штучного інтелекту
Вибір та оптимізація моделі глибокого навчання
Моделі глибокого навчання – це «мозок» систем відеоспостереження, що відповідає за вилучення та аналіз інформації з відеокадрів. Вибір правильної моделі глибокого навчання має вирішальне значення для покращення продуктивності системи. До поширених моделей глибокого навчання належать:
Серія YOLO: Підходить для сценаріїв з високими вимогами до роботи в режимі реального часу, таких як моніторинг дорожнього руху.
Швидший R-CNN: підходить для сценаріїв з високими вимогами до точності, таких як виявлення промислових дефектів.
Візуальний трансформатор (ViT): чудово справляється з обробкою складних сцен та даних тривалих часових рядів.
Для підвищення ефективності та продуктивності навчання моделі можна використовувати такі методи оптимізації:
Трансферне навчання: використання попередньо навчених моделей для скорочення часу навчання та вимог до даних.
Шардінг даних: Підвищує ефективність обчислень.
Технологія відеовиведення в реальному часі: Виведення відео в реальному часі є ключовою функцією в системах спостереження, а його ефективність залежить від апаратного забезпечення та методів оптимізації. До поширених технічних підходів належать: TensorRT: Прискорює виведення моделі. Архітектура асинхронного виведення: Обробляє кілька відеопотоків без блокування завдань. Що стосується апаратної підтримки, графічні процесори та FPGA перевершують сценарії з високим рівнем паралельності, тоді як нейронні процесори (NPU) в периферійних пристроях балансують між продуктивністю та енергоефективністю.
Гібридна архітектура, що поєднує периферійні обчислення та хмару, дозволяє створювати розумніші моделі розгортання. Периферійні обчислення пропонують перевагу продуктивності в режимі реального часу, усуваючи необхідність передачі даних по мережі. Хмарна аналітика може зберігати історичні дані та проводити масштабний аналіз моделей поведінки. Наприклад, система безпеки виконує рутинний аналіз потоку персоналу на периферійних пристроях, одночасно передаючи складний аналіз моделей поведінки злочинців на хмарні сервери.
Контейнеризація та масштабоване розгортання
Технології контейнеризації (такі як Docker та Kubernetes) забезпечують швидке розгортання системи, а також легке оновлення та розширення. Завдяки контейнеризації розробники можуть об'єднувати моделі штучного інтелекту та пов'язані з ними залежності, забезпечуючи стабільну роботу в різних середовищах.
Приклади застосування впровадження штучного інтелекту
Відеоспостереження зі штучним інтелектом у розумних містах
У розумних містах технологія штучного інтелекту широко використовується в системах відеоспостереження для підвищення ефективності та безпеки міського управління. Наприклад, камери, встановлені на розумних стовпах, використовують біометричні технології та технології розпізнавання образів для автоматичного виявлення транспортних засобів та пішоходів, які порушують правила дорожнього руху, та попередження їх. Таке застосування не лише підвищує ефективність управління дорожнім рухом, але й зменшує потребу в втручанні людини.
Інтелектуальне управління дорожнім рухом
У сфері інтелектуального транспорту технологія штучного інтелекту використовується для оптимізації керування світлофорами, прогнозування потоку транспорту та автоматичного виявлення дорожньо-транспортних пригод. Наприклад, місто Метрополіс інтегрувало адаптивну технологію керування світлофорами на перехрестях. Ця технологія, у поєднанні з алгоритмами штучного інтелекту, використовує датчики індуктивної петлі та системи відеодетекторування для збору даних у режимі реального часу та динамічно оптимізує тривалість світлофорів за допомогою моделей машинного навчання. Ця технологія значно зменшила затримки транспортних засобів та покращила якість дорожнього руху.
Впровадження штучного інтелекту в існуючі системи камер не лише покращує ефективність і точність моніторингу, але й забезпечує інтелектуальний аналіз сцени та можливості раннього попередження. Завдяки вибору відповідних моделей глибокого навчання, оптимізації технології відеовиведення в реальному часі, впровадженню гібридної архітектури периферійних обчислень та хмари, а також впровадженню контейнерного та масштабованого розгортання, технологію штучного інтелекту можна ефективно інтегрувати в існуючі системи камер.
Час публікації: 31 липня 2025 р.