Zavedenie umelej inteligencie do existujúcich kamerových systémov nielen zlepšuje efektivitu a presnosť monitorovania, ale umožňuje aj inteligentnú analýzu scény a funkcie včasného varovania. Výberom vhodných modelov hlbokého učenia, optimalizáciou technológie inferencie videa v reálnom čase, prijatím hybridnej architektúry edge computingu a cloudu a implementáciou kontajnerového a škálovateľného nasadenia je možné technológiu umelej inteligencie efektívne integrovať do existujúcich kamerových systémov.
Predstavujeme technológie umelej inteligencie
Výber a optimalizácia modelu hlbokého učenia
Modely hlbokého učenia sú „mozgom“ systémov video monitorovania a sú zodpovedné za extrakciu a analýzu informácií z videozáznamov. Výber správneho modelu hlbokého učenia je kľúčový pre zlepšenie výkonu systému. Medzi bežné modely hlbokého učenia patria:
Séria YOLO: Vhodná pre scenáre s vysokými požiadavkami na reálny čas, ako je napríklad monitorovanie premávky.
Rýchlejšia R-CNN: Vhodná pre scenáre s vysokými požiadavkami na presnosť, ako je napríklad detekcia priemyselných defektov.
Vizuálny transformátor (ViT): Vyniká v spracovaní zložitých scén a dlhých časových radov údajov.
Na zlepšenie efektivity a výkonu trénovania modelov je možné použiť nasledujúce optimalizačné techniky:
Transferové učenie: Využitie predtrénovaných modelov na skrátenie času trénovania a požiadaviek na dáta.
Delenie dát: Zlepšuje výpočtovú efektivitu.
Technológia inferencie videa v reálnom čase: Inferencia videa v reálnom čase je kľúčovou funkciou v systémoch sledovania a jej účinnosť závisí od hardvéru a optimalizačných techník. Medzi bežné technické prístupy patria: TensorRT: Urýchľuje inferenciu modelu. Architektúra asynchrónnej inferencie: Spracováva viacero video streamov bez blokovania úloh. Pokiaľ ide o hardvérovú podporu, GPU a FPGA vynikajú v scenároch s vysokou súbežnosťou, zatiaľ čo NPU v okrajových zariadeniach vyvažujú výkon a energetickú účinnosť.
Hybridná architektúra kombinujúca edge computing a cloud umožňuje inteligentnejšie modely nasadenia. Edge computing ponúka výhodu výkonu v reálnom čase, čím eliminuje potrebu sieťového prenosu. Cloudová analytika dokáže ukladať historické údaje a vykonávať rozsiahle analýzy vzorcov. Napríklad bezpečnostný systém vykonáva rutinnú analýzu toku personálu na edge zariadeniach a zároveň prenáša komplexnú analýzu vzorcov kriminálneho správania na cloudové servery.
Kontajnerizácia a škálovateľné nasadenie
Kontajnerizačné technológie (ako napríklad Docker a Kubernetes) umožňujú rýchle nasadenie systému a jednoduché aktualizácie a rozširovanie. Prostredníctvom kontajnerizácie môžu vývojári baliť modely umelej inteligencie a súvisiace závislosti dohromady, čím zabezpečujú stabilnú prevádzku v rôznych prostrediach.
Prípadové aplikácie zavedenia umelej inteligencie
Video dohľad s umelou inteligenciou v inteligentných mestách
V inteligentných mestách sa technológia umelej inteligencie široko používa v systémoch video monitorovania na zlepšenie efektívnosti a bezpečnosti mestského riadenia. Napríklad kamery umiestnené na inteligentných stĺpoch využívajú biometrické technológie a technológie rozpoznávania vzorov na automatickú detekciu vozidiel a chodcov porušujúcich pravidlá cestnej premávky a upozornenie na ne. Táto aplikácia nielen zlepšuje efektívnosť riadenia dopravy, ale tiež znižuje potrebu ľudského zásahu.
Inteligentné riadenie dopravy
V oblasti inteligentnej dopravy sa technológia umelej inteligencie používa na optimalizáciu riadenia dopravných signálov, predpovedanie toku dopravy a automatickú detekciu dopravných nehôd. Napríklad mesto Metropolis City integrovalo adaptívnu technológiu riadenia signálov na križovatkách. Táto technológia v kombinácii s algoritmami umelej inteligencie využíva indukčné slučkové senzory a systémy videodetekcie na zachytávanie údajov v reálnom čase a dynamicky optimalizuje trvanie dopravných signálov pomocou modelov strojového učenia. Táto technológia výrazne znížila meškania vozidiel a zlepšila kvalitu dopravných služieb.
Zavedenie umelej inteligencie do existujúcich kamerových systémov nielen zlepšuje efektivitu a presnosť monitorovania, ale umožňuje aj inteligentnú analýzu scény a funkcie včasného varovania. Výberom vhodných modelov hlbokého učenia, optimalizáciou technológie inferencie videa v reálnom čase, prijatím hybridnej architektúry edge computingu a cloudu a implementáciou kontajnerového a škálovateľného nasadenia je možné technológiu umelej inteligencie efektívne integrovať do existujúcich kamerových systémov.
Čas uverejnenia: 31. júla 2025