Увођење вештачке интелигенције у постојеће системе камера не само да побољшава ефикасност и тачност праћења, већ омогућава и интелигентну анализу сцене и могућности раног упозоравања. Одабиром одговарајућих модела дубоког учења, оптимизацијом технологије видео инференције у реалном времену, усвајањем хибридне edge computing и cloud архитектуре и имплементацијом контејнеризованог и скалабилног распоређивања, технологија вештачке интелигенције може се ефикасно интегрисати у постојеће системе камера.
Представљамо вештачку интелигенцију (AI)
Избор и оптимизација модела дубоког учења
Модели дубоког учења су „мозак“ система за видео надзор, одговорни за издвајање и анализу информација из видео фрејмова. Избор правог модела дубоког учења је кључан за побољшање перформанси система. Уобичајени модели дубоког учења укључују:
YOLO серија: Погодна за сценарије са високим захтевима у реалном времену, као што је праћење саобраћаја.
Бржи R-CNN: Погодан за сценарије са високим захтевима за тачношћу, као што је откривање индустријских дефеката.
Визуелни трансформатор (ViT): Одлично се сналази у обради сложених сцена и података дугих временских серија.
Да би се побољшала ефикасност и перформансе обуке модела, могу се користити следеће технике оптимизације:
Трансфер учења: Коришћење претходно обучених модела за смањење времена обуке и потреба за подацима.
Шардинг података: Побољшава ефикасност рачунарства.
Технологија закључивања видеа у реалном времену: Закључивање видеа у реалном времену је кључна функција у системима за надзор, а његова ефикасност зависи од хардвера и техника оптимизације. Уобичајени технички приступи укључују: TensorRT: Убрзава закључивање модела. Асинхрона архитектура закључивања: Обрађује више видео стримова без блокирања задатака. Што се тиче хардверске подршке, графички процесори (GPU) и FPGA се истичу у сценаријима са високом конкурентношћу, док NPU-ови у edge уређајима балансирају перформансе и енергетску ефикасност.
Хибридна архитектура која комбинује edge computing и cloud омогућава паметније моделе распоређивања. Edge computing нуди предност перформанси у реалном времену, елиминишући потребу за мрежним преносом. Аналитика заснована на cloud-у може да чува историјске податке и спроводи анализу образаца великих размера. На пример, безбедносни систем врши рутинску анализу протока особља на edge уређајима, док пребацује сложену анализу образаца криминалног понашања на cloud сервере.
Контејнеризација и скалабилно распоређивање
Технологије контејнеризације (као што су Docker и Kubernetes) омогућавају брзо распоређивање система и лака ажурирања и проширења. Путем контејнеризације, програмери могу заједно да пакују моделе вештачке интелигенције и повезане зависности, обезбеђујући стабилан рад у различитим окружењима.
Случајеви примене увођења вештачке интелигенције
Видео надзор са вештачком интелигенцијом у паметним градовима
У паметним градовима, технологија вештачке интелигенције се широко користи у системима видео надзора како би се побољшала ефикасност и безбедност градског управљања. На пример, камере постављене на паметним стубовима користе биометријске технологије и технологије препознавања образаца како би аутоматски детектовале возила и пешаке који крше саобраћајна правила и упозориле их. Ова примена не само да побољшава ефикасност управљања саобраћајем, већ и смањује потребу за људском интервенцијом.
Интелигентно управљање саобраћајем
У области интелигентног транспорта, технологија вештачке интелигенције се користи за оптимизацију контроле саобраћајне сигнализације, предвиђање тока саобраћаја и аутоматско откривање саобраћајних незгода. На пример, град Метрополис је интегрисао адаптивну технологију контроле сигнализације на раскрсницама. Ова технологија, у комбинацији са алгоритмима вештачке интелигенције, користи сензоре индуктивне петље и системе за видео детекцију за снимање података у реалном времену и динамички оптимизује трајање саобраћајне сигнализације користећи моделе машинског учења. Ова технологија је значајно смањила кашњења возила и побољшала квалитет саобраћајних услуга.
Увођење вештачке интелигенције у постојеће системе камера не само да побољшава ефикасност и тачност праћења, већ омогућава и интелигентну анализу сцене и могућности раног упозоравања. Одабиром одговарајућих модела дубоког учења, оптимизацијом технологије видео инференције у реалном времену, усвајањем хибридне edge computing и cloud архитектуре и имплементацијом контејнеризованог и скалабилног распоређивања, технологија вештачке интелигенције може се ефикасно интегрисати у постојеће системе камера.
Време објаве: 31. јул 2025.