Uvođenje umjetne inteligencije u postojeće sisteme kamera ne samo da poboljšava efikasnost i tačnost praćenja, već i omogućava inteligentnu analizu scene i mogućnosti ranog upozoravanja. Odabirom odgovarajućih modela dubokog učenja, optimizacijom tehnologije video inferencije u realnom vremenu, usvajanjem hibridnog računarstva na rubu i cloud arhitekture, te implementacijom kontejnerizovanog i skalabilnog raspoređivanja, tehnologija umjetne inteligencije može se efikasno integrisati u postojeće sisteme kamera.
Predstavljamo AI tehnologije
Odabir i optimizacija modela dubokog učenja
Modeli dubokog učenja su "mozgovi" sistema video nadzora, odgovorni za izdvajanje i analizu informacija iz video kadrova. Odabir pravog modela dubokog učenja ključan je za poboljšanje performansi sistema. Uobičajeni modeli dubokog učenja uključuju:
YOLO serija: Pogodna za scenarije sa visokim zahtjevima u realnom vremenu, kao što je praćenje saobraćaja.
Brži R-CNN: Pogodan za scenarije sa visokim zahtjevima za tačnost, kao što je detekcija industrijskih defekata.
Vizualni transformator (ViT): Odličan je u obradi složenih scena i podataka dugih vremenskih serija.
Za poboljšanje efikasnosti i performansi obučavanja modela, mogu se koristiti sljedeće tehnike optimizacije:
Transfer učenja: Korištenje prethodno obučenih modela za smanjenje vremena obuke i zahtjeva za podacima.
Dijeljenje podataka: Poboljšava efikasnost računarstva.
Tehnologija video inferencije u realnom vremenu: Video inferencija u realnom vremenu je ključna funkcija u sistemima nadzora, a njena efikasnost zavisi od hardvera i tehnika optimizacije. Uobičajeni tehnički pristupi uključuju: TensorRT: Ubrzava zaključivanje modela. Asinhrona arhitektura inferencije: Obrađuje više video tokova bez blokiranja zadataka. Što se tiče hardverske podrške, GPU-ovi i FPGA-ovi se ističu u scenarijima visoke konkurentnosti, dok NPU-ovi u edge uređajima balansiraju performanse i energetsku efikasnost.
Hibridna arhitektura koja kombinuje edge computing i cloud omogućava pametnije modele implementacije. Edge computing nudi prednost performansi u realnom vremenu, eliminišući potrebu za mrežnim prenosom. Analitika zasnovana na cloudu može pohranjivati historijske podatke i provoditi analizu obrazaca velikih razmjera. Na primjer, sigurnosni sistem vrši rutinsku analizu protoka osoblja na edge uređajima, dok istovremeno prebacuje složenu analizu obrazaca kriminalnog ponašanja na cloud servere.
Kontejnerizacija i skalabilno raspoređivanje
Tehnologije kontejnerizacije (kao što su Docker i Kubernetes) omogućavaju brzo postavljanje sistema i jednostavna ažuriranja i proširenja. Pomoću kontejnerizacije, programeri mogu zajedno pakirati AI modele i povezane zavisnosti, osiguravajući stabilan rad u različitim okruženjima.
Slučajevi primjene uvođenja umjetne inteligencije
AI video nadzor u pametnim gradovima
U pametnim gradovima, AI tehnologija se široko koristi u sistemima video nadzora kako bi se poboljšala efikasnost i sigurnost urbanog upravljanja. Na primjer, kamere postavljene na pametnim stubovima koriste biometrijske i tehnologije prepoznavanja uzoraka kako bi automatski detektovale vozila i pješake koji krše saobraćajna pravila i upozorile ih. Ova primjena ne samo da poboljšava efikasnost upravljanja saobraćajem, već i smanjuje potrebu za ljudskom intervencijom.
Inteligentno upravljanje saobraćajem
U oblasti inteligentnog transporta, AI tehnologija se koristi za optimizaciju kontrole saobraćajne signalizacije, predviđanje protoka saobraćaja i automatsko otkrivanje saobraćajnih nesreća. Na primjer, Metropolis City je integrisao adaptivnu tehnologiju kontrole signala na raskrsnicama. Ova tehnologija, u kombinaciji sa AI algoritmima, koristi senzore induktivne petlje i sisteme za detekciju videa za snimanje podataka u realnom vremenu i dinamički optimizuje trajanje saobraćajne signalizacije koristeći modele mašinskog učenja. Ova tehnologija je značajno smanjila kašnjenja vozila i poboljšala kvalitet saobraćajne usluge.
Uvođenje umjetne inteligencije u postojeće sisteme kamera ne samo da poboljšava efikasnost i tačnost praćenja, već i omogućava inteligentnu analizu scene i mogućnosti ranog upozoravanja. Odabirom odgovarajućih modela dubokog učenja, optimizacijom tehnologije video inferencije u realnom vremenu, usvajanjem hibridnog računarstva na rubu i cloud arhitekture, te implementacijom kontejnerizovanog i skalabilnog raspoređivanja, tehnologija umjetne inteligencije može se efikasno integrisati u postojeće sisteme kamera.
Vrijeme objave: 31. jul 2025.