Memperkenalkan AI ke dalam sistem kamera sedia ada bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemantauan tetapi juga membolehkan analisis pemandangan pintar dan keupayaan amaran awal. Dengan memilih model pembelajaran mendalam yang sesuai, mengoptimumkan teknologi inferens video masa nyata, menerima pakai pengkomputeran pinggir hibrid dan seni bina awan, serta melaksanakan penggunaan kontena dan berskala, teknologi AI boleh diintegrasikan secara berkesan ke dalam sistem kamera sedia ada.
Memperkenalkan Teknologi AI
Pemilihan dan Pengoptimuman Model Pembelajaran Mendalam
Model pembelajaran mendalam merupakan "otak" sistem pengawasan video, yang bertanggungjawab untuk mengekstrak dan menganalisis maklumat daripada bingkai video. Memilih model pembelajaran mendalam yang betul adalah penting untuk meningkatkan prestasi sistem. Model pembelajaran mendalam yang biasa termasuk:
Siri YOLO: Sesuai untuk senario dengan keperluan masa nyata yang tinggi, seperti pemantauan trafik.
R-CNN Lebih Pantas: Sesuai untuk senario dengan keperluan ketepatan yang tinggi, seperti pengesanan kecacatan industri.
Transformer Visual (ViT): Cemerlang dalam memproses adegan kompleks dan data siri masa panjang.
Untuk meningkatkan kecekapan dan prestasi latihan model, teknik pengoptimuman berikut boleh digunakan:
Pembelajaran pemindahan: Memanfaatkan model pra-latihan untuk mengurangkan masa latihan dan keperluan data.
Pecahan data: Meningkatkan kecekapan pengkomputeran.
Teknologi inferens video masa nyata: Inferens video masa nyata merupakan fungsi utama dalam sistem pengawasan dan kecekapannya bergantung pada perkakasan dan teknik pengoptimuman. Pendekatan teknikal biasa termasuk: TensorRT: Mempercepatkan inferens model. Seni bina inferens tak segerak: Memproses berbilang strim video tanpa menyekat tugas. Dari segi sokongan perkakasan, GPU dan FPGA cemerlang dalam senario serentak tinggi, manakala NPU dalam peranti pinggir mengimbangi prestasi dan kecekapan tenaga.
Seni bina hibrid yang menggabungkan pengkomputeran pinggir dan awan membolehkan model penggunaan yang lebih pintar. Pengkomputeran pinggir menawarkan kelebihan prestasi masa nyata, menghapuskan keperluan untuk penghantaran rangkaian. Analisis berasaskan awan boleh menyimpan data sejarah dan menjalankan analisis corak berskala besar. Contohnya, sistem keselamatan menjalankan analisis aliran kakitangan rutin pada peranti pinggir, sambil memindahkan analisis corak tingkah laku jenayah yang kompleks ke pelayan awan.
Pengkontenaan dan Pelaksanaan Boleh Skala
Teknologi pengkontenaan (seperti Docker dan Kubernetes) membolehkan penggunaan sistem yang pantas dan kemas kini serta pengembangan yang mudah. Melalui pengkontenaan, pembangun boleh menggabungkan model AI dan kebergantungan yang berkaitan, memastikan operasi yang stabil dalam pelbagai persekitaran.
Kes Aplikasi Memperkenalkan Kecerdasan Buatan
Pengawasan Video AI di Bandar Pintar
Di bandar pintar, teknologi AI digunakan secara meluas dalam sistem pengawasan video untuk meningkatkan kecekapan dan keselamatan pengurusan bandar. Contohnya, kamera yang dipasang pada tiang pintar menggunakan teknologi biometrik dan pengecaman corak untuk mengesan kenderaan dan pejalan kaki yang melanggar peraturan lalu lintas secara automatik dan memberi amaran kepada mereka. Aplikasi ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan pengurusan lalu lintas tetapi juga mengurangkan keperluan untuk campur tangan manusia.
Pengurusan Trafik Pintar
Dalam bidang pengangkutan pintar, teknologi AI sedang digunakan untuk mengoptimumkan kawalan isyarat trafik, meramalkan aliran trafik dan mengesan kemalangan trafik secara automatik. Contohnya, Metropolis City telah mengintegrasikan teknologi kawalan isyarat adaptif di persimpangan. Teknologi ini, digabungkan dengan algoritma AI, menggunakan sensor gelung induktif dan sistem pengesanan video untuk menangkap data masa nyata dan mengoptimumkan tempoh isyarat trafik secara dinamik menggunakan model pembelajaran mesin. Teknologi ini telah mengurangkan kelewatan kenderaan dengan ketara dan meningkatkan kualiti perkhidmatan trafik.
Memperkenalkan AI ke dalam sistem kamera sedia ada bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemantauan tetapi juga membolehkan analisis pemandangan pintar dan keupayaan amaran awal. Dengan memilih model pembelajaran mendalam yang sesuai, mengoptimumkan teknologi inferens video masa nyata, menerima pakai pengkomputeran pinggir hibrid dan seni bina awan, serta melaksanakan penggunaan kontena dan berskala, teknologi AI boleh diintegrasikan secara berkesan ke dalam sistem kamera sedia ada.
Masa siaran: 31 Julai 2025