Uvođenje umjetne inteligencije u postojeće sustave kamera ne samo da poboljšava učinkovitost i točnost praćenja, već i omogućuje inteligentnu analizu scene i mogućnosti ranog upozorenja. Odabirom odgovarajućih modela dubokog učenja, optimizacijom tehnologije video inferencije u stvarnom vremenu, primjenom hibridnog rubnog računarstva i arhitekture oblaka te implementacijom kontejneriziranog i skalabilnog raspoređivanja, tehnologija umjetne inteligencije može se učinkovito integrirati u postojeće sustave kamera.
Predstavljamo AI tehnologije
Odabir i optimizacija modela dubokog učenja
Modeli dubokog učenja su "mozgovi" sustava video nadzora, odgovorni za izdvajanje i analizu informacija iz video okvira. Odabir pravog modela dubokog učenja ključan je za poboljšanje performansi sustava. Uobičajeni modeli dubokog učenja uključuju:
YOLO serija: Pogodna za scenarije s visokim zahtjevima u stvarnom vremenu, kao što je praćenje prometa.
Brži R-CNN: Pogodan za scenarije s visokim zahtjevima za točnošću, kao što je otkrivanje industrijskih nedostataka.
Vizualni transformator (ViT): Izvrsno se snalazi u obradi složenih scena i dugih vremenskih serija podataka.
Za poboljšanje učinkovitosti i performansi treniranja modela mogu se koristiti sljedeće tehnike optimizacije:
Transfer učenja: Korištenje prethodno obučenih modela za smanjenje vremena obuke i zahtjeva za podacima.
Dijeljenje podataka: Poboljšava računalnu učinkovitost.
Tehnologija zaključivanja videa u stvarnom vremenu: Zaključivanje videa u stvarnom vremenu ključna je funkcija u nadzornim sustavima, a njegova učinkovitost ovisi o hardveru i tehnikama optimizacije. Uobičajeni tehnički pristupi uključuju: TensorRT: Ubrzava zaključivanje modela. Asinkrona arhitektura zaključivanja: Obrađuje više video streamova bez blokiranja zadataka. Što se tiče hardverske podrške, GPU-ovi i FPGA-ovi izvrsno se snalaze u scenarijima visoke konkurentnosti, dok NPU-ovi u rubnim uređajima uravnotežuju performanse i energetsku učinkovitost.
Hibridna arhitektura koja kombinira rubno računalstvo i oblak omogućuje pametnije modele implementacije. Rubno računalstvo nudi prednost performansi u stvarnom vremenu, eliminirajući potrebu za mrežnim prijenosom. Analitika temeljena na oblaku može pohranjivati povijesne podatke i provoditi analizu obrazaca velikih razmjera. Na primjer, sigurnosni sustav provodi rutinsku analizu protoka osoblja na rubnim uređajima, dok složenu analizu obrazaca kriminalnog ponašanja prebacuje na poslužitelje u oblaku.
Kontejnerizacija i skalabilno raspoređivanje
Tehnologije kontejnerizacije (kao što su Docker i Kubernetes) omogućuju brzo postavljanje sustava te jednostavna ažuriranja i proširenja. Pomoću kontejnerizacije, programeri mogu zajedno pakirati modele umjetne inteligencije i povezane ovisnosti, osiguravajući stabilan rad u različitim okruženjima.
Slučajevi primjene uvođenja umjetne inteligencije
AI video nadzor u pametnim gradovima
U pametnim gradovima, AI tehnologija se široko koristi u sustavima video nadzora kako bi se poboljšala učinkovitost i sigurnost urbanog upravljanja. Na primjer, kamere postavljene na pametnim stupovima koriste biometrijske tehnologije i tehnologije prepoznavanja uzoraka kako bi automatski otkrile vozila i pješake koji krše prometna pravila i upozorile ih. Ova primjena ne samo da poboljšava učinkovitost upravljanja prometom, već i smanjuje potrebu za ljudskom intervencijom.
Inteligentno upravljanje prometom
U području inteligentnog prijevoza, AI tehnologija se koristi za optimizaciju upravljanja prometnim signalima, predviđanje protoka prometa i automatsko otkrivanje prometnih nesreća. Na primjer, Metropolis City je integrirao adaptivnu tehnologiju upravljanja signalima na raskrižjima. Ova tehnologija, u kombinaciji s AI algoritmima, koristi induktivne senzore petlje i sustave za detekciju videa za snimanje podataka u stvarnom vremenu i dinamički optimizira trajanje prometnih signala pomoću modela strojnog učenja. Ova tehnologija značajno je smanjila kašnjenja vozila i poboljšala kvalitetu prometne usluge.
Uvođenje umjetne inteligencije u postojeće sustave kamera ne samo da poboljšava učinkovitost i točnost praćenja, već i omogućuje inteligentnu analizu scene i mogućnosti ranog upozorenja. Odabirom odgovarajućih modela dubokog učenja, optimizacijom tehnologije video inferencije u stvarnom vremenu, primjenom hibridnog rubnog računarstva i arhitekture oblaka te implementacijom kontejneriziranog i skalabilnog raspoređivanja, tehnologija umjetne inteligencije može se učinkovito integrirati u postojeće sustave kamera.
Vrijeme objave: 31. srpnja 2025.