Wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) do istniejących systemów kamer nie tylko poprawia wydajność i dokładność monitoringu, ale także umożliwia inteligentną analizę scen i wczesne ostrzeganie. Poprzez dobór odpowiednich modeli głębokiego uczenia (Deep Learning), optymalizację technologii wnioskowania wideo w czasie rzeczywistym, wdrożenie hybrydowej architektury przetwarzania brzegowego i chmury obliczeniowej oraz wdrożenie skalowalnego i skonteneryzowanego wdrożenia, technologia AI może zostać skutecznie zintegrowana z istniejącymi systemami kamer.
Przedstawiamy technologie AI
Wybór i optymalizacja modelu głębokiego uczenia się
Modele głębokiego uczenia to „mózgi” systemów monitoringu wizyjnego, odpowiedzialne za ekstrakcję i analizę informacji z klatek wideo. Wybór odpowiedniego modelu głębokiego uczenia ma kluczowe znaczenie dla poprawy wydajności systemu. Typowe modele głębokiego uczenia obejmują:
Seria YOLO: Nadaje się do scenariuszy z wysokimi wymaganiami w czasie rzeczywistym, takimi jak monitorowanie ruchu.
Szybszy R-CNN: Nadaje się do scenariuszy wymagających dużej dokładności, takich jak wykrywanie usterek przemysłowych.
Visual Transformer (ViT): doskonale nadaje się do przetwarzania złożonych scen i długich szeregów czasowych.
Aby zwiększyć efektywność i wydajność szkolenia modelu, można zastosować następujące techniki optymalizacji:
Transfer uczenia: wykorzystanie wstępnie wytrenowanych modeli w celu skrócenia czasu szkolenia i wymagań dotyczących danych.
Fragmentowanie danych: poprawa wydajności obliczeniowej.
Technologia wnioskowania wideo w czasie rzeczywistym: wnioskowanie wideo w czasie rzeczywistym jest kluczową funkcją w systemach monitoringu, a jego wydajność zależy od sprzętu i technik optymalizacji. Typowe podejścia techniczne obejmują: TensorRT: Przyspiesza wnioskowanie modelu. Asynchroniczna architektura wnioskowania: Przetwarza wiele strumieni wideo bez blokowania zadań. Pod względem wsparcia sprzętowego, procesory GPU i układy FPGA przodują w scenariuszach o wysokiej współbieżności, podczas gdy układy NPU w urządzeniach brzegowych zapewniają równowagę między wydajnością a energooszczędnością.
Hybrydowa architektura łącząca przetwarzanie brzegowe i chmurę umożliwia inteligentniejsze modele wdrażania. Przetwarzanie brzegowe oferuje korzyści w postaci wydajności w czasie rzeczywistym, eliminując potrzebę transmisji sieciowej. Analityka oparta na chmurze umożliwia przechowywanie danych historycznych i przeprowadzanie analizy wzorców na dużą skalę. Na przykład, system bezpieczeństwa przeprowadza rutynową analizę przepływu personelu na urządzeniach brzegowych, jednocześnie przenosząc złożoną analizę wzorców zachowań przestępczych na serwery w chmurze.
Konteneryzacja i skalowalne wdrażanie
Technologie konteneryzacji (takie jak Docker i Kubernetes) umożliwiają szybkie wdrażanie systemów oraz łatwe aktualizacje i rozbudowę. Dzięki konteneryzacji programiści mogą łączyć modele sztucznej inteligencji i powiązane z nimi zależności, zapewniając stabilną pracę w różnych środowiskach.
Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji
Monitoring wideo AI w inteligentnych miastach
W inteligentnych miastach technologia sztucznej inteligencji (AI) jest szeroko stosowana w systemach monitoringu wizyjnego, aby poprawić efektywność i bezpieczeństwo zarządzania miastem. Na przykład kamery zamontowane na inteligentnych słupach wykorzystują technologie biometryczne i rozpoznawania wzorców, aby automatycznie wykrywać pojazdy i pieszych naruszających przepisy ruchu drogowego i ostrzegać ich. To zastosowanie nie tylko poprawia efektywność zarządzania ruchem drogowym, ale także zmniejsza potrzebę interwencji człowieka.
Inteligentne zarządzanie ruchem
W dziedzinie inteligentnego transportu technologia sztucznej inteligencji (AI) jest wykorzystywana do optymalizacji sterowania sygnalizacją świetlną, przewidywania przepływu ruchu i automatycznego wykrywania wypadków drogowych. Na przykład, Metropolis City zintegrowało technologię adaptacyjnego sterowania sygnalizacją świetlną na skrzyżowaniach. Technologia ta, w połączeniu z algorytmami AI, wykorzystuje czujniki z pętlą indukcyjną i systemy detekcji wideo do gromadzenia danych w czasie rzeczywistym i dynamicznej optymalizacji czasu trwania sygnalizacji świetlnej za pomocą modeli uczenia maszynowego. Technologia ta znacznie zmniejszyła opóźnienia pojazdów i poprawiła jakość usług drogowych.
Wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) do istniejących systemów kamer nie tylko poprawia wydajność i dokładność monitoringu, ale także umożliwia inteligentną analizę scen i wczesne ostrzeganie. Poprzez dobór odpowiednich modeli głębokiego uczenia (Deep Learning), optymalizację technologii wnioskowania wideo w czasie rzeczywistym, wdrożenie hybrydowej architektury przetwarzania brzegowego i chmury obliczeniowej oraz wdrożenie skalowalnego i skonteneryzowanego wdrożenia, technologia AI może zostać skutecznie zintegrowana z istniejącymi systemami kamer.
Czas publikacji: 31 lipca 2025 r.