Tehisintellekti lisamine olemasolevatesse kaamerasüsteemidesse mitte ainult ei paranda jälgimise efektiivsust ja täpsust, vaid võimaldab ka intelligentset stseenianalüüsi ja varajase hoiatamise võimalusi. Sobivate süvaõppe mudelite valimise, reaalajas videojäreldustehnoloogia optimeerimise, hübriidse servaarvutuse ja pilvearhitektuuri kasutuselevõtu ning konteinerdatud ja skaleeritava juurutamise rakendamise abil saab tehisintellekti tehnoloogiat tõhusalt integreerida olemasolevatesse kaamerasüsteemidesse.
Tutvustame tehisintellekti tehnoloogiaid
Süvaõppe mudeli valik ja optimeerimine
Süvaõppe mudelid on videovalvesüsteemide „ajud“, mis vastutavad videokaadritest teabe hankimise ja analüüsimise eest. Õige süvaõppe mudeli valimine on süsteemi jõudluse parandamiseks ülioluline. Levinud süvaõppe mudelite hulka kuuluvad:
YOLO seeria: sobib stsenaariumideks, kus on kõrged reaalajas nõuded, näiteks liikluse jälgimine.
Kiirem R-CNN: sobib stsenaariumide jaoks, kus on kõrged täpsusnõuded, näiteks tööstusdefektide tuvastamine.
Visual Transformer (ViT): Suurepärane keerukate stseenide ja pikkade aegridade andmete töötlemisel.
Mudeli treenimise efektiivsuse ja jõudluse parandamiseks saab kasutada järgmisi optimeerimistehnikaid:
Õppimise ülekandmine: Eelnevalt treenitud mudelite kasutamine koolitusaja ja andmenõuete vähendamiseks.
Andmete killustamine: parandab arvutusvõimsust.
Reaalajas videojäreldustehnoloogia: Reaalajas videojäreldus on valvesüsteemide põhifunktsioon ning selle tõhusus sõltub riistvarast ja optimeerimistehnikatest. Levinud tehnilised lähenemisviisid on järgmised: TensorRT: Kiirendab mudelijäreldamist. Asünkroonne järeldusarhitektuur: Töötleb mitut videovoogu ilma ülesandeid blokeerimata. Riistvaratoe osas sobivad GPU-d ja FPGA-d suurepäraselt suure samaaegsusega stsenaariumidesse, samas kui servaseadmete NPU-d tasakaalustavad jõudlust ja energiatõhusust.
Äärisarvutust ja pilveteenuseid ühendav hübriidarhitektuur võimaldab nutikamaid juurutusmudeleid. Äärisarvutus pakub reaalajas jõudluse eelist, mis välistab võrguühenduse vajaduse. Pilvepõhine analüütika võimaldab salvestada ajaloolisi andmeid ja teostada ulatuslikku mustrianalüüsi. Näiteks turvasüsteem teostab rutiinset personalivoogude analüüsi servaseadmetes, suunates samal ajal keeruka kuritegeliku käitumise mustrite analüüsi pilveserveritele.
Konteineristamine ja skaleeritav juurutamine
Konteineritehnoloogiad (näiteks Docker ja Kubernetes) võimaldavad süsteemi kiiret juurutamist ning lihtsat värskendamist ja laiendamist. Konteineristamise abil saavad arendajad tehisintellekti mudeleid ja nendega seotud sõltuvusi kokku pakendada, tagades stabiilse töö erinevates keskkondades.
Tehisintellekti tutvustamise rakendusjuhud
Tehisintellektiga videovalve nutikates linnades
Nutikates linnades kasutatakse tehisintellekti tehnoloogiat laialdaselt videovalvesüsteemides, et parandada linna haldamise tõhusust ja ohutust. Näiteks nutikatele postidele paigaldatud kaamerad kasutavad biomeetrilisi ja mustrituvastustehnoloogiaid, et automaatselt tuvastada liikluseeskirju rikkuvaid sõidukeid ja jalakäijaid ning neid hoiatada. See rakendus mitte ainult ei paranda liikluskorralduse tõhusust, vaid vähendab ka vajadust inimsekkumise järele.
Intelligentne liikluskorraldus
Intelligentse transpordi valdkonnas kasutatakse tehisintellekti tehnoloogiat fooride juhtimise optimeerimiseks, liiklusvoo ennustamiseks ja liiklusõnnetuste automaatseks tuvastamiseks. Näiteks on Metropolis City integreerinud ristmikele adaptiivse fooride juhtimise tehnoloogia. See tehnoloogia koos tehisintellekti algoritmidega kasutab induktiivse silmuse andureid ja videotuvastussüsteeme reaalajas andmete jäädvustamiseks ning fooride kestuse dünaamiliseks optimeerimiseks masinõppemudelite abil. See tehnoloogia on oluliselt vähendanud sõidukite viivitusi ja parandanud liiklusteenuste kvaliteeti.
Tehisintellekti lisamine olemasolevatesse kaamerasüsteemidesse mitte ainult ei paranda jälgimise efektiivsust ja täpsust, vaid võimaldab ka intelligentset stseenianalüüsi ja varajase hoiatamise võimalusi. Sobivate süvaõppe mudelite valimise, reaalajas videojäreldustehnoloogia optimeerimise, hübriidse servaarvutuse ja pilvearhitektuuri kasutuselevõtu ning konteinerdatud ja skaleeritava juurutamise rakendamise abil saab tehisintellekti tehnoloogiat tõhusalt integreerida olemasolevatesse kaamerasüsteemidesse.
Postituse aeg: 31. juuli 2025