Укараненне штучнага інтэлекту ў існуючыя сістэмы камер не толькі паляпшае эфектыўнасць і дакладнасць маніторынгу, але і дазваляе інтэлектуальна аналізаваць сцэну і забяспечваць магчымасці ранняга папярэджання.
Тэхнічныя метады ўкаранення штучнага інтэлекту
Крокі па ўкараненні штучнага інтэлекту
Аналіз патрабаванняў і выбар тэхналогій
Перад укараненнем штучнага інтэлекту неабходна правесці падрабязны аналіз патрабаванняў да існуючай сістэмы камер, вызначыць функцыі назірання, якія патрабуюць паляпшэння, і выбраць адпаведную тэхналогію штучнага інтэлекту. Напрыклад, калі мэтай з'яўляецца павышэнне дакладнасці ідэнтыфікацыі асобы, можна выбраць высокадакладную тэхналогію распазнавання твараў.
Мадэрнізацыя абсталявання і сістэмная інтэграцыя
Каб задаволіць патрабаванні да вылічальнай магутнасці тэхналогіі штучнага інтэлекту, неабходна мадэрнізаваць апаратнае забеспячэнне сістэмы відэаназірання, напрыклад, дадаўшы высокапрадукцыйныя серверы і прылады захоўвання дадзеных. Акрамя таго, неабходна ўсталяваць камеры высокага разрознення, каб забяспечыць выразнасць відэададзеных і эфектыўнасць апрацоўкі. Падчас інтэграцыі сістэмы алгарытмы штучнага інтэлекту ўбудоўваюцца ў платформу відэаназірання, каб забяспечыць аналіз і апрацоўку відэададзеных у рэжыме рэальнага часу.
Тэсціраванне і аптымізацыя сістэмы
Пасля завяршэння інтэграцыі сістэмы неабходна правесці паўторнае тэсціраванне, каб выявіць і вырашыць эксплуатацыйныя праблемы і забяспечыць стабільную і эфектыўную працу тэхналогіі штучнага інтэлекту. Дзякуючы доўгатэрміновым выпрабаванням алгарытмы аптымізуюцца некалькі разоў, каб палепшыць інтэлект сістэмы і магчымасці рэагавання на надзвычайныя сітуацыі.
Праблемы і рашэнні ўкаранення штучнага інтэлекту
Праблемы прыватнасці і бяспекі
Укараненне тэхналогіі штучнага інтэлекту можа выклікаць праблемы з прыватнасцю і бяспекай. Напрыклад, камеры могуць фіксаваць канфідэнцыйную асабістую інфармацыю, такую як твары і нумарныя знакі. Каб вырашыць гэтую праблему, можна выкарыстоўваць тэхналогію ачысткі персанальных дадзеных, якая дазваляе размыць твары, нумарныя знакі і пэўныя зоны, каб забяспечыць абарону прыватнасці.
Сумяшчальнасць абсталявання і праграмнага забеспячэння
Пры ўкараненні тэхналогіі штучнага інтэлекту могуць узнікнуць праблемы сумяшчальнасці абсталявання і праграмнага забеспячэння. Напрыклад, некаторыя мадэлі глыбокага навучання могуць патрабаваць спецыфічнай апаратнай падтрымкі, напрыклад, графічнага працэсара або нейроннага працэсара. Для вырашэння гэтай праблемы можна выкарыстоўваць працэсары з шмат'ядравымі гетэрагеннымі архітэктурамі, такія як AM69A. Яны аб'ядноўваюць некалькі ядраў і апаратных паскаральнікаў для задавальнення патрэб розных сцэнарыяў прымянення.
Захоўванне і кіраванне дадзенымі
Прымяненне тэхналогіі штучнага інтэлекту генеруе велізарныя аб'ёмы дадзеных, і ключавое пытанне — як эфектыўна захоўваць і кіраваць гэтымі дадзенымі. Для вырашэння гэтай праблемы можна выкарыстоўваць камбінаваную архітэктуру перыферыйных вылічэнняў і воблачных тэхналогій. Перыферыйныя прылады адказваюць за апрацоўку і аналіз дадзеных у рэжыме рэальнага часу, а воблака выкарыстоўваецца для захоўвання гістарычных дадзеных і правядзення маштабнага аналізу заканамернасцей.
Тэндэнцыі развіцця будучыні
Больш высокі ўзровень інтэлекту і аўтаматызацыі
У будучыні тэхналогіі штучнага інтэлекту (ШІ) зробяць сістэмы відэаназірання яшчэ больш разумнымі і аўтаматызаванымі. Напрыклад, дзякуючы алгарытмам глыбокага навучання сістэмы відэаназірання змогуць аўтаматычна вызначаць і апрацоўваць складаныя сцэнарыі, такія як аналіз паводзін натоўпу і выяўленне анамальных падзей. Акрамя таго, сістэма можа аўтаматычна карэктаваць стратэгіі маніторынгу на аснове дадзеных у рэжыме рэальнага часу, павышаючы эфектыўнасць маніторынгу.
Глыбокая інтэграцыя з іншымі тэхналогіямі
Штучны інтэлект будзе цесна інтэграваны з 5G, Інтэрнэтам рэчаў (IoT) і лічбавымі двайнікамі. 5G забяспечыць сістэмы камер больш хуткімі і стабільнымі сеткамі сувязі, падтрымліваючы перадачу дадзеных у рэжыме рэальнага часу і дыстанцыйнае кіраванне. IoT забяспечыць узаемадзеянне паміж прыладамі, дазваляючы сістэмам камер сумесна працаваць з іншымі разумнымі прыладамі. Лічбавыя двайнікі забяспечаць больш эфектыўнае віртуальнае асяроддзе для праектавання, тэставання і аптымізацыі сістэм камер.
Больш шырокія сцэнарыі прымянення
З пастаянным развіццём тэхналогіі штучнага інтэлекту яго сцэнарыі прымянення ў сістэмах відэаназірання стануць яшчэ больш шырокімі. Акрамя традыцыйных прыкладанняў бяспекі і відэаназірання, штучны інтэлект будзе таксама ўжывацца ў шырокім дыяпазоне абласцей, у тым ліку ў інтэлектуальным транспарце, разумных гарадах, разумнай вытворчасці і ахове здароўя. Напрыклад, у інтэлектуальным транспарце штучны інтэлект можа выкарыстоўвацца для аптымізацыі кіравання святлафорамі, прагназавання патоку транспарту і аўтаматычнага выяўлення дарожна-транспартных здарэнняў. У ахове здароўя штучны інтэлект можа выкарыстоўвацца для тэлемедыцыны і аналізу медыцынскіх малюнкаў.
Падсумаваць
У будучыні, з пастаянным развіццём тэхналогіі штучнага інтэлекту, яго прымяненне ў сістэмах камер стане больш разумным, аўтаматызаваным і дыверсіфікаваным, што прынясе большую каштоўнасць развіццю розных абласцей.
Час публікацыі: 05 жніўня 2025 г.