Укараненне штучнага інтэлекту ў існуючыя сістэмы відэаназірання не толькі паляпшае эфектыўнасць і дакладнасць маніторынгу, але і дазваляе інтэлектуальна аналізаваць сцэны і мець магчымасці ранняга папярэджання. Выбіраючы адпаведныя мадэлі глыбокага навучання, аптымізуючы тэхналогію відэавываду ў рэжыме рэальнага часу, выкарыстоўваючы гібрыдную архітэктуру перыферыйных вылічэнняў і воблачных тэхналогій, а таксама ўкараняючы кантэйнернае і маштабуемае разгортванне, тэхналогію штучнага інтэлекту можна эфектыўна інтэграваць у існуючыя сістэмы відэаназірання.
Прадстаўляем тэхналогіі штучнага інтэлекту
Выбар і аптымізацыя мадэлі глыбокага навучання
Мадэлі глыбокага навучання — гэта «мозг» сістэм відэаназірання, якія адказваюць за здабыванне і аналіз інфармацыі з відэакадраў. Выбар правільнай мадэлі глыбокага навучання мае вырашальнае значэнне для паляпшэння прадукцыйнасці сістэмы. Распаўсюджаныя мадэлі глыбокага навучання ўключаюць:
Серыя YOLO: Падыходзіць для сцэнарыяў з высокімі патрабаваннямі да рэальнага часу, такіх як маніторынг дарожнага руху.
Хутчэйшая R-CNN: падыходзіць для сцэнарыяў з высокімі патрабаваннямі да дакладнасці, такіх як выяўленне прамысловых дэфектаў.
Візуальны трансфарматар (ViT): выдатна апрацоўвае складаныя сцэны і доўгія часовыя шэрагі дадзеных.
Для павышэння эфектыўнасці і прадукцыйнасці навучання мадэлі можна выкарыстоўваць наступныя метады аптымізацыі:
Трансфернае навучанне: выкарыстанне папярэдне навучаных мадэляў для скарачэння часу навучання і патрабаванняў да дадзеных.
Шардынг дадзеных: Павышае эфектыўнасць вылічэнняў.
Тэхналогія відэавываду ў рэжыме рэальнага часу: відэавывад у рэжыме рэальнага часу з'яўляецца ключавой функцыяй у сістэмах відэаназірання, і яго эфектыўнасць залежыць ад апаратнага забеспячэння і метадаў аптымізацыі. Распаўсюджаныя тэхнічныя падыходы ўключаюць: TensorRT: паскарае вывад мадэлі. Асінхронная архітэктура вываду: апрацоўвае некалькі відэаструменяў без блакавання задач. Што тычыцца апаратнай падтрымкі, графічныя працэсары і FPGA выдатна спраўляюцца з сцэнарыямі з высокай паралельнасцю, у той час як нейронныя працэсары (NPU) у перыферыйных прыладах балансуюць прадукцыйнасць і энергаэфектыўнасць.
Гібрыдная архітэктура, якая спалучае перыферыйныя вылічэнні і воблака, дазваляе ствараць больш разумныя мадэлі разгортвання. Перыферыйныя вылічэнні прапануюць перавагу прадукцыйнасці ў рэжыме рэальнага часу, што выключае неабходнасць перадачы дадзеных па сетцы. Воблачная аналітыка можа захоўваць гістарычныя дадзеныя і праводзіць маштабны аналіз заканамернасцей. Напрыклад, сістэма бяспекі выконвае руцінны аналіз патоку персаналу на перыферыйных прыладах, адначасова перадаючы складаны аналіз заканамернасцей злачыннай паводзін на воблачныя серверы.
Кантэйнерызацыя і маштабуемае разгортванне
Тэхналогіі кантэйнерызацыі (напрыклад, Docker і Kubernetes) дазваляюць хутка разгортваць сістэмы, а таксама лёгка абнаўляць і пашыраць іх. Дзякуючы кантэйнерызацыі распрацоўшчыкі могуць аб'ядноўваць мадэлі штучнага інтэлекту і звязаныя з імі залежнасці, забяспечваючы стабільную працу ў розных асяроддзях.
Прыклады прымянення ўкаранення штучнага інтэлекту
Відэаназіранне са штучным інтэлектам у разумных гарадах
У разумных гарадах тэхналогія штучнага інтэлекту шырока выкарыстоўваецца ў сістэмах відэаназірання для павышэння эфектыўнасці і бяспекі кіравання гарадамі. Напрыклад, камеры, усталяваныя на разумных слупах, выкарыстоўваюць біяметрычныя тэхналогіі і тэхналогіі распазнавання вобразаў для аўтаматычнага выяўлення транспартных сродкаў і пешаходаў, якія парушаюць правілы дарожнага руху, і папярэджання іх. Гэта прымяненне не толькі павышае эфектыўнасць кіравання дарожным рухам, але і памяншае неабходнасць умяшання чалавека.
Інтэлектуальнае кіраванне дарожным рухам
У галіне інтэлектуальнага транспарту тэхналогія штучнага інтэлекту выкарыстоўваецца для аптымізацыі кіравання святлафорамі, прагназавання патоку транспарту і аўтаматычнага выяўлення дарожна-транспартных здарэнняў. Напрыклад, горад Метраполіс інтэграваў адаптыўную тэхналогію кіравання святлафорамі на скрыжаваннях. Гэтая тэхналогія ў спалучэнні з алгарытмамі штучнага інтэлекту выкарыстоўвае датчыкі індуктыўнай пятлі і сістэмы відэавыяўлення для збору дадзеных у рэжыме рэальнага часу і дынамічна аптымізуе працягласць святлафораў з дапамогай мадэляў машыннага навучання. Гэтая тэхналогія значна скараціла затрымкі транспартных сродкаў і палепшыла якасць дарожнага абслугоўвання.
Укараненне штучнага інтэлекту ў існуючыя сістэмы відэаназірання не толькі паляпшае эфектыўнасць і дакладнасць маніторынгу, але і дазваляе інтэлектуальна аналізаваць сцэны і мець магчымасці ранняга папярэджання. Выбіраючы адпаведныя мадэлі глыбокага навучання, аптымізуючы тэхналогію відэавываду ў рэжыме рэальнага часу, выкарыстоўваючы гібрыдную архітэктуру перыферыйных вылічэнняў і воблачных тэхналогій, а таксама ўкараняючы кантэйнернае і маштабуемае разгортванне, тэхналогію штучнага інтэлекту можна эфектыўна інтэграваць у існуючыя сістэмы відэаназірання.
Час публікацыі: 31 ліпеня 2025 г.