Ինչպես ներդնել արհեստական ​​բանականություն առկա տեսախցիկների համակարգերում

Արհեստական ​​բանականության ներդրումը գոյություն ունեցող տեսախցիկների համակարգերում ոչ միայն բարելավում է մոնիթորինգի արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը, այլև հնարավորություն է տալիս ինտելեկտուալ տեսարանի վերլուծության և վաղ նախազգուշացման հնարավորություններ ստեղծել: Համապատասխան խորը ուսուցման մոդելներ ընտրելով, իրական ժամանակի տեսաեզրակացության տեխնոլոգիան օպտիմալացնելով, հիբրիդային եզրային հաշվարկը և ամպային ճարտարապետությունը կիրառելով, ինչպես նաև կոնտեյներային և մասշտաբային տեղակայումը ներդնելով, արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիան կարող է արդյունավետորեն ինտեգրվել գոյություն ունեցող տեսախցիկների համակարգերում:

Արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաների ներկայացում

Խորը ուսուցման մոդելի ընտրություն և օպտիմալացում

Խորը ուսուցման մոդելները տեսահսկման համակարգերի «ուղեղն» են, որոնք պատասխանատու են տեսանկարահանումներից տեղեկատվություն հանելու և վերլուծելու համար: Խորը ուսուցման ճիշտ մոդելի ընտրությունը կարևոր է համակարգի աշխատանքի բարելավման համար: Խորը ուսուցման տարածված մոդելներն են՝

YOLO շարք. Հարմար է իրական ժամանակի բարձր պահանջներով սցենարների համար, ինչպիսիք են երթևեկության մոնիթորինգը:

Ավելի արագ R-CNN. Հարմար է բարձր ճշգրտության պահանջներով սցենարների համար, ինչպիսիք են արդյունաբերական արատների հայտնաբերումը։

Տեսողական տրանսֆորմատոր (ViT): Գերազանց է բարդ տեսարանների և երկար ժամանակային շարքերի տվյալների մշակման մեջ։

Մոդելի ուսուցման արդյունավետությունը և կատարողականը բարելավելու համար կարող են օգտագործվել հետևյալ օպտիմալացման մեթոդները.

Փոխանցային ուսուցում. նախապես պատրաստված մոդելների օգտագործում՝ ուսուցման ժամանակը և տվյալների պահանջները կրճատելու համար։

Տվյալների մասնատում. Բարելավում է հաշվողական արդյունավետությունը։

Իրական ժամանակի տեսաեզրակացության տեխնոլոգիա. Իրական ժամանակի տեսաեզրակացությունը հսկողության համակարգերի հիմնական գործառույթ է, և դրա արդյունավետությունը կախված է սարքավորումից և օպտիմալացման տեխնիկայից: Տարածված տեխնիկական մոտեցումներն են՝ TensorRT. արագացնում է մոդելի եզրակացությունը: Ասինխրոն եզրակացության ճարտարապետություն. մշակում է բազմաթիվ տեսահոսքեր՝ առանց առաջադրանքները արգելափակելու: Սարքավորումների աջակցության առումով, գրաֆիկական պրոցեսորները և FPGA-ները գերազանցում են բարձր զուգահեռության սցենարներում, մինչդեռ եզրային սարքերի NPU-ները հավասարակշռում են արտադրողականությունը և էներգաարդյունավետությունը:

Հիբրիդային ճարտարապետությունը, որը համատեղում է եզրային հաշվարկները և ամպային համակարգերը, հնարավորություն է տալիս ստեղծել ավելի խելացի տեղակայման մոդելներ: Եզրային հաշվարկները առաջարկում են իրական ժամանակի արդյունավետության առավելություն՝ վերացնելով ցանցային փոխանցման անհրաժեշտությունը: Ամպային վերլուծությունները կարող են պահպանել պատմական տվյալներ և իրականացնել լայնածավալ օրինաչափությունների վերլուծություն: Օրինակ, անվտանգության համակարգը կատարում է անձնակազմի հոսքի պարբերական վերլուծություն եզրային սարքերի վրա՝ միաժամանակ բարդ հանցավոր վարքագծի օրինաչափությունների վերլուծությունը տեղափոխելով ամպային սերվերների վրա:

Կոնտեյներացում և մասշտաբային տեղակայում

Կոնտեյներացման տեխնոլոգիաները (օրինակ՝ Docker-ը և Kubernetes-ը) հնարավորություն են տալիս արագ տեղակայել համակարգը, ինչպես նաև հեշտացնել թարմացումներն ու ընդլայնումը: Կոնտեյներացման միջոցով մշակողները կարող են միասին փաթեթավորել արհեստական ​​բանականության մոդելները և դրանց հետ կապված կախվածությունները՝ ապահովելով կայուն գործունեություն տարբեր միջավայրերում:

Արհեստական ​​բանականության ներդրման կիրառման դեպքեր

Արհեստական ​​բանականության տեսահսկողություն խելացի քաղաքներում

Խելացի քաղաքներում արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիան լայնորեն կիրառվում է տեսահսկման համակարգերում՝ քաղաքային կառավարման արդյունավետությունն ու անվտանգությունը բարելավելու համար: Օրինակ՝ խելացի սյուների վրա տեղադրված տեսախցիկները օգտագործում են կենսաչափական և նախշերի ճանաչման տեխնոլոգիաներ՝ երթևեկության կանոնները խախտող տրանսպորտային միջոցներն ու հետիոտները ավտոմատ կերպով հայտնաբերելու և նրանց զգուշացնելու համար: Այս հավելվածը ոչ միայն բարելավում է երթևեկության կառավարման արդյունավետությունը, այլև նվազեցնում է մարդկային միջամտության անհրաժեշտությունը:

Ինտելեկտուալ երթևեկության կառավարում

Ինտելեկտուալ տրանսպորտի ոլորտում արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիան օգտագործվում է լուսացույցերի կառավարման օպտիմալացման, երթևեկության հոսքը կանխատեսելու և ճանապարհատրանսպորտային պատահարները ավտոմատ կերպով հայտնաբերելու համար: Օրինակ՝ Metropolis City-ն խաչմերուկներում ինտեգրել է ադապտիվ լուսացույցերի կառավարման տեխնոլոգիա: Այս տեխնոլոգիան, զուգորդված արհեստական ​​բանականության ալգորիթմների հետ, օգտագործում է ինդուկտիվ օղակի սենսորներ և տեսահայտման համակարգեր՝ իրական ժամանակի տվյալներ հավաքելու համար և դինամիկ կերպով օպտիմալացնում է լուսացույցերի տևողությունը՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման մոդելներ: Այս տեխնոլոգիան զգալիորեն կրճատել է տրանսպորտային միջոցների ուշացումները և բարելավել երթևեկության սպասարկման որակը:

Արհեստական ​​բանականության ներդրումը գոյություն ունեցող տեսախցիկների համակարգերում ոչ միայն բարելավում է մոնիթորինգի արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը, այլև հնարավորություն է տալիս ինտելեկտուալ տեսարանի վերլուծության և վաղ նախազգուշացման հնարավորություններ ստեղծել: Համապատասխան խորը ուսուցման մոդելներ ընտրելով, իրական ժամանակի տեսաեզրակացության տեխնոլոգիան օպտիմալացնելով, հիբրիդային եզրային հաշվարկը և ամպային ճարտարապետությունը կիրառելով, ինչպես նաև կոնտեյներային և մասշտաբային տեղակայումը ներդնելով, արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիան կարող է արդյունավետորեն ինտեգրվել գոյություն ունեցող տեսախցիկների համակարգերում: