ورود هوش مصنوعی به سیستمهای دوربین موجود نه تنها کارایی و دقت نظارت را بهبود میبخشد، بلکه تجزیه و تحلیل هوشمند صحنه و قابلیتهای هشدار اولیه را نیز ممکن میسازد. با انتخاب مدلهای مناسب یادگیری عمیق، بهینهسازی فناوری استنتاج ویدیویی در زمان واقعی، اتخاذ یک معماری ترکیبی محاسبات لبه و ابری و پیادهسازی استقرار کانتینری و مقیاسپذیر، فناوری هوش مصنوعی میتواند به طور مؤثر در سیستمهای دوربین موجود ادغام شود.
معرفی فناوریهای هوش مصنوعی
انتخاب و بهینهسازی مدل یادگیری عمیق
مدلهای یادگیری عمیق «مغز» سیستمهای نظارت تصویری هستند که وظیفه استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات از فریمهای ویدئویی را بر عهده دارند. انتخاب مدل یادگیری عمیق مناسب برای بهبود عملکرد سیستم بسیار مهم است. مدلهای رایج یادگیری عمیق عبارتند از:
سری YOLO: مناسب برای سناریوهایی با نیازهای بالا در زمان واقعی، مانند نظارت بر ترافیک.
R-CNN سریعتر: مناسب برای سناریوهایی با نیاز به دقت بالا، مانند تشخیص نقص صنعتی.
مبدل بصری (ViT): در پردازش صحنههای پیچیده و دادههای سری زمانی طولانی عالی عمل میکند.
برای بهبود کارایی و عملکرد آموزش مدل، میتوان از تکنیکهای بهینهسازی زیر استفاده کرد:
یادگیری انتقالی: استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده برای کاهش زمان آموزش و نیازهای دادهای.
خرد کردن دادهها: کارایی محاسبات را بهبود میبخشد.
فناوری استنتاج ویدیویی بلادرنگ: استنتاج ویدیویی بلادرنگ یک عملکرد کلیدی در سیستمهای نظارتی است و کارایی آن به سختافزار و تکنیکهای بهینهسازی بستگی دارد. رویکردهای فنی رایج عبارتند از: TensorRT: استنتاج مدل را تسریع میکند. معماری استنتاج ناهمزمان: چندین جریان ویدیویی را بدون مسدود کردن وظایف پردازش میکند. از نظر پشتیبانی سختافزاری، GPUها و FPGAها در سناریوهای همزمانی بالا برتری دارند، در حالی که NPUها در دستگاههای لبهای، عملکرد و بهرهوری انرژی را متعادل میکنند.
یک معماری ترکیبی که محاسبات لبهای و ابر را ترکیب میکند، مدلهای استقرار هوشمندتری را امکانپذیر میسازد. محاسبات لبهای مزیت عملکرد بلادرنگ را ارائه میدهد و نیاز به انتقال شبکه را از بین میبرد. تجزیه و تحلیل مبتنی بر ابر میتواند دادههای تاریخی را ذخیره کرده و تجزیه و تحلیل الگوهای در مقیاس بزرگ را انجام دهد. به عنوان مثال، یک سیستم امنیتی تجزیه و تحلیل جریان معمول پرسنل را در دستگاههای لبهای انجام میدهد، در حالی که تجزیه و تحلیل الگوهای پیچیده رفتار مجرمانه را به سرورهای ابری منتقل میکند.
کانتینرسازی و استقرار مقیاسپذیر
فناوریهای کانتینرسازی (مانند داکر و کوبرنتیز) امکان استقرار سریع سیستم و بهروزرسانیها و گسترش آسان را فراهم میکنند. از طریق کانتینرسازی، توسعهدهندگان میتوانند مدلهای هوش مصنوعی و وابستگیهای مرتبط را با هم بستهبندی کنند و عملکرد پایدار را در محیطهای مختلف تضمین کنند.
موارد کاربردی معرفی هوش مصنوعی
نظارت تصویری هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
در شهرهای هوشمند، فناوری هوش مصنوعی به طور گسترده در سیستمهای نظارت تصویری برای بهبود کارایی و ایمنی مدیریت شهری استفاده میشود. به عنوان مثال، دوربینهای نصب شده بر روی تیرهای چراغ برق هوشمند از فناوریهای بیومتریک و تشخیص الگو برای تشخیص خودکار وسایل نقلیه و عابران پیادهای که قوانین راهنمایی و رانندگی را نقض میکنند و هشدار دادن به آنها استفاده میکنند. این کاربرد نه تنها کارایی مدیریت ترافیک را بهبود میبخشد، بلکه نیاز به مداخله انسانی را نیز کاهش میدهد.
مدیریت هوشمند ترافیک
در حوزه حمل و نقل هوشمند، از فناوری هوش مصنوعی برای بهینهسازی کنترل چراغ راهنمایی، پیشبینی جریان ترافیک و تشخیص خودکار تصادفات رانندگی استفاده میشود. به عنوان مثال، کلانشهر سیتی فناوری کنترل چراغ راهنمایی تطبیقی را در تقاطعها ادغام کرده است. این فناوری، همراه با الگوریتمهای هوش مصنوعی، از حسگرهای حلقه القایی و سیستمهای تشخیص ویدیو برای ثبت دادههای بلادرنگ استفاده میکند و به صورت پویا مدت زمان چراغ راهنمایی را با استفاده از مدلهای یادگیری ماشین بهینه میکند. این فناوری به طور قابل توجهی تأخیر وسایل نقلیه را کاهش داده و کیفیت خدمات ترافیکی را بهبود بخشیده است.
ورود هوش مصنوعی به سیستمهای دوربین موجود نه تنها کارایی و دقت نظارت را بهبود میبخشد، بلکه تجزیه و تحلیل هوشمند صحنه و قابلیتهای هشدار اولیه را نیز ممکن میسازد. با انتخاب مدلهای مناسب یادگیری عمیق، بهینهسازی فناوری استنتاج ویدیویی در زمان واقعی، اتخاذ یک معماری ترکیبی محاسبات لبه و ابری و پیادهسازی استقرار کانتینری و مقیاسپذیر، فناوری هوش مصنوعی میتواند به طور مؤثر در سیستمهای دوربین موجود ادغام شود.
زمان ارسال: ۳۱ ژوئیه ۲۰۲۵