Гамәлдәге камера системаларына ясалма интеллектны кертү күзәтү нәтиҗәлелеген һәм төгәллеген генә түгел, ә акыллы күренеш анализын һәм иртә кисәтү мөмкинлекләрен дә тәэмин итә. Тиешле тирән өйрәнү модельләрен сайлау, реаль вакыт режимындагы видео-чишелеш технологиясен оптимальләштерү, гибрид кырый исәпләү һәм болыт архитектурасын куллану, шулай ук контейнерлаштырылган һәм масштаблана торган урнаштыруны гамәлгә ашыру аша ясалма интеллект технологиясен гамәлдәге камера системаларына нәтиҗәле интеграцияләргә мөмкин.
Ясалма интеллект технологияләрен тәкъдим итү
Тирән өйрәнү моделен сайлау һәм оптимальләштерү
Терең өйрәнү модельләре - видеокүзәтү системаларының "мие", алар видеокадрлардан мәгълүмат алу һәм анализлау өчен җаваплы. Дөрес тирән өйрәнү моделен сайлау система эшчәнлеген яхшырту өчен бик мөһим. Гадәти тирән өйрәнү модельләренә түбәндәгеләр керә:
YOLO сериясе: Юл хәрәкәтен күзәтү кебек югары реаль вакыт таләпләре булган сценарийлар өчен яраклы.
Тизрәк R-CNN: Сәнәгать җитешсезлекләрен ачыклау кебек югары төгәллек таләпләре булган сценарийлар өчен яраклы.
Визуаль Трансформатор (ViT): Катлаулы күренешләрне һәм озын вакытлы рәтләрне эшкәртүдә оста.
Модель укытуның нәтиҗәлелеген һәм эшчәнлеген яхшырту өчен түбәндәге оптимизацияләү ысулларын кулланырга мөмкин:
Трансферлы өйрәнү: Укыту вакытын һәм мәгълүмат таләпләрен киметү өчен алдан әзерләнгән модельләрне куллану.
Мәгълүматларны бүлү: исәпләү нәтиҗәлелеген яхшырта.
Реаль вакыт режимындагы видео-чыгарылыш технологиясе: Реаль вакыт режимындагы видео-чыгарылыш күзәтү системаларында төп функция булып тора, һәм аның нәтиҗәлелеге җиһазларга һәм оптимизацияләү ысулларына бәйле. Гомуми техник ысуллар арасында түбәндәгеләр бар: TensorRT: Модель-чыгарылышны тизләтә. Асинхрон-чыгарылыш архитектурасы: Берничә видео агымны бурычларны блокламыйча эшкәртә. Аппарат тәэминаты ягыннан, GPU һәм FPGA югары параллельлек сценарийларында өстенлекле, ә кырый җайланмаларындагы NPUлар җитештерүчәнлек һәм энергия нәтиҗәлелеген тигезли.
Читтән исәпләүне һәм болытны берләштергән гибрид архитектура акыллырак урнаштыру модельләрен мөмкин итә. Читтән исәпләү реаль вакыт режимында эшләү өстенлеген тәкъдим итә, челтәр тапшыру ихтыяҗын бетерә. Болыт нигезендәге аналитика тарихи мәгълүматларны саклый һәм зур күләмле үрнәк анализын үткәрә ала. Мәсәлән, куркынычсызлык системасы чиктән җайланмаларда персонал агымын гадәти анализлый, шул ук вакытта катлаулы җинаятьчел тәртип үрнәкләрен анализлауны болыт серверларына күчерә.
Контейнерлаштыру һәм масштабланырлык урнаштыру
Контейнерлаштыру технологияләре (мәсәлән, Docker һәм Kubernetes) системаны тиз урнаштыруны һәм җиңел яңартуларны һәм киңәйтүне тәэмин итә. Контейнерлаштыру аша эшкәртүчеләр ясалма интеллект модельләрен һәм бәйле бәйлелекләрне бергә пакетлый алалар, төрле мохиттә тотрыклы эшләүне тәэмин итәләр.
Ясалма интеллектны кертүнең куллану очраклары
Акыллы шәһәрләрдә ясалма интеллект видеокүзәтүе
Акыллы шәһәрләрдә, шәһәр белән идарә итүнең нәтиҗәлелеген һәм куркынычсызлыгын арттыру өчен, видеокүзәтү системаларында ясалма интеллект технологиясе киң кулланыла. Мәсәлән, акыллы баганаларга урнаштырылган камералар юл хәрәкәте кагыйдәләрен бозучы транспорт чараларын һәм җәяүлеләрне автоматик рәвештә ачыклау һәм аларга хәбәр итү өчен биометрик һәм үрнәк тану технологияләрен кулланалар. Бу кушымта юл хәрәкәте белән идарә итүнең нәтиҗәлелеген генә түгел, ә кеше катнашуын да киметә.
Акыллы юл хәрәкәте белән идарә итү
Акыллы транспорт өлкәсендә светофор белән идарә итүне оптимальләштерү, юл хәрәкәте агымын фаразлау һәм юл-транспорт һәлакәтләрен автоматик рәвештә ачыклау өчен ясалма интеллект технологиясе кулланыла. Мәсәлән, Метрополис Сити киселешләрдә адаптив сигнал белән идарә итү технологиясен интеграцияләгән. Бу технология, ясалма интеллект алгоритмнары белән берлектә, реаль вакыт режимында мәгълүматларны алу өчен индуктив цикл сенсорларын һәм видеодетектор системаларын куллана һәм машина белән өйрәнү модельләрен кулланып, светофорның озынлыгын динамик рәвештә оптимальләштерә. Бу технология транспорт чаралары тоткарлыкларын сизелерлек киметте һәм юл хәрәкәте хезмәте сыйфатын яхшыртты.
Гамәлдәге камера системаларына ясалма интеллектны кертү күзәтү нәтиҗәлелеген һәм төгәллеген генә түгел, ә акыллы күренеш анализын һәм иртә кисәтү мөмкинлекләрен дә тәэмин итә. Тиешле тирән өйрәнү модельләрен сайлау, реаль вакыт режимындагы видео-чишелеш технологиясен оптимальләштерү, гибрид кырый исәпләү һәм болыт архитектурасын куллану, шулай ук контейнерлаштырылган һәм масштаблана торган урнаштыруны гамәлгә ашыру аша ясалма интеллект технологиясен гамәлдәге камера системаларына нәтиҗәле интеграцияләргә мөмкин.
Бастырып чыгару вакыты: 2025 елның 31 июле