Å introdusere AI i eksisterende kamerasystemer forbedrer ikke bare overvåkingseffektiviteten og nøyaktigheten, men muliggjør også intelligent sceneanalyse og tidlig varsling. Ved å velge passende modeller for dyp læring, optimalisere teknologi for videoinferens i sanntid, ta i bruk en hybrid edge computing og skyarkitektur, og implementere containerisert og skalerbar distribusjon, kan AI-teknologi effektivt integreres i eksisterende kamerasystemer.
Introduksjon av AI-teknologier
Valg og optimalisering av dyp læringsmodell
Dyp læringsmodeller er «hjernen» i videoovervåkingssystemer, og de er ansvarlige for å trekke ut og analysere informasjon fra videobilder. Å velge riktig dyp læringsmodell er avgjørende for å forbedre systemytelsen. Vanlige dyp læringsmodeller inkluderer:
YOLO-serien: Egnet for scenarier med høye krav til sanntid, for eksempel trafikkovervåking.
Raskere R-CNN: Passer for scenarier med høye nøyaktighetskrav, for eksempel industriell defektdeteksjon.
Visuell transformator (ViT): Utmerker seg ved behandling av komplekse scener og data over lange tidsserier.
For å forbedre effektiviteten og ytelsen til modelltrening kan følgende optimaliseringsteknikker brukes:
Overfør læring: Utnyttelse av forhåndstrente modeller for å redusere opplæringstid og datakrav.
Datasharding: Forbedrer databehandlingseffektiviteten.
Teknologi for videoinferens i sanntid: Videoinferens i sanntid er en nøkkelfunksjon i overvåkingssystemer, og effektiviteten avhenger av maskinvare og optimaliseringsteknikker. Vanlige tekniske tilnærminger inkluderer: TensorRT: Akselererer modellinferens. Asynkron inferensarkitektur: Behandler flere videostrømmer uten å blokkere oppgaver. Når det gjelder maskinvarestøtte, utmerker GPU-er og FPGA-er seg i scenarier med høy samtidighet, mens NPU-er i kantenheter balanserer ytelse og energieffektivitet.
En hybridarkitektur som kombinerer edge computing og skyen muliggjør smartere distribusjonsmodeller. Edge computing tilbyr fordelen med sanntidsytelse, noe som eliminerer behovet for nettverksoverføring. Skybasert analyse kan lagre historiske data og utføre storskala mønsteranalyse. For eksempel utfører et sikkerhetssystem rutinemessig personalflytanalyse på edge-enheter, samtidig som det avlaster kompleks analyse av kriminell atferdsmønstre til skyservere.
Containerisering og skalerbar distribusjon
Containeriseringsteknologier (som Docker og Kubernetes) muliggjør rask systemdistribusjon og enkle oppdateringer og utvidelser. Gjennom containerisering kan utviklere pakke AI-modeller og relaterte avhengigheter sammen, noe som sikrer stabil drift i ulike miljøer.
Bruksområder for introduksjon av kunstig intelligens
AI-videoovervåking i smarte byer
I smarte byer er AI-teknologi mye brukt i videoovervåkingssystemer for å forbedre effektiviteten og sikkerheten i byforvaltningen. For eksempel bruker kameraer montert på smarte stolper biometrisk og mønstergjenkjenningsteknologi for automatisk å oppdage kjøretøy og fotgjengere som bryter trafikkreglene og varsle dem. Denne applikasjonen forbedrer ikke bare effektiviteten i trafikkstyringen, men reduserer også behovet for menneskelig inngripen.
Intelligent trafikkstyring
Innen intelligent transport brukes AI-teknologi til å optimalisere trafikksignalkontroll, forutsi trafikkflyt og automatisk oppdage trafikkulykker. For eksempel har Metropolis City integrert adaptiv signalkontrollteknologi i kryss. Denne teknologien, kombinert med AI-algoritmer, bruker induktive sløyfesensorer og videodeteksjonssystemer for å fange opp sanntidsdata og optimaliserer dynamisk trafikksignalvarigheten ved hjelp av maskinlæringsmodeller. Denne teknologien har redusert kjøretøyforsinkelser betydelig og forbedret kvaliteten på trafikktjenesten.
Å introdusere AI i eksisterende kamerasystemer forbedrer ikke bare overvåkingseffektiviteten og nøyaktigheten, men muliggjør også intelligent sceneanalyse og tidlig varsling. Ved å velge passende modeller for dyp læring, optimalisere teknologi for videoinferens i sanntid, ta i bruk en hybrid edge computing og skyarkitektur, og implementere containerisert og skalerbar distribusjon, kan AI-teknologi effektivt integreres i eksisterende kamerasystemer.
Publisert: 31. juli 2025