Одоо байгаа камерын системд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх нь хяналтын үр ашиг, нарийвчлалыг сайжруулаад зогсохгүй ухаалаг үзэгдлийн шинжилгээ, эрт сэрэмжлүүлгийн чадварыг бий болгодог. Тохирох гүнзгий сургалтын загваруудыг сонгох, бодит цагийн видео дүгнэлтийн технологийг оновчтой болгох, эрлийз захын тооцоолол болон үүлэн архитектурыг нэвтрүүлэх, контейнержуулсан болон өргөтгөх боломжтой байршуулалтыг хэрэгжүүлэх замаар хиймэл оюун ухааны технологийг одоо байгаа камерын системд үр дүнтэй нэгтгэх боломжтой.
Хиймэл оюун ухааны технологийг танилцуулж байна
Гүнзгий сургалтын загварын сонголт ба оновчлол
Гүнзгий сургалтын загварууд нь видео хяналтын системийн "тархи" бөгөөд видео кадраас мэдээлэл гаргаж авах, шинжлэх үүрэгтэй. Зөв гүнзгий сургалтын загварыг сонгох нь системийн гүйцэтгэлийг сайжруулахад чухал үүрэгтэй. Гүнзгий сургалтын нийтлэг загваруудад дараахь зүйлс орно.
YOLO цуврал: Замын хөдөлгөөний хяналт гэх мэт бодит цагийн өндөр шаардлага бүхий хувилбаруудад тохиромжтой.
Илүү хурдан R-CNN: Үйлдвэрлэлийн согог илрүүлэх гэх мэт өндөр нарийвчлалын шаардлага бүхий хувилбаруудад тохиромжтой.
Visual Transformer (ViT): Нарийн төвөгтэй үзэгдлүүд болон урт хугацааны цуврал өгөгдлийг боловсруулахдаа маш сайн.
Загварын сургалтын үр ашиг, гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд дараах оновчлолын аргуудыг ашиглаж болно.
Шилжүүлэх сургалт: Сургалтын цаг хугацаа болон өгөгдлийн шаардлагыг багасгахын тулд урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг ашиглах.
Өгөгдөл хуваалцах: Тооцооллын үр ашгийг сайжруулдаг.
Бодит цагийн видео дүгнэлтийн технологи: Бодит цагийн видео дүгнэлт нь хяналтын системүүдийн гол үүрэг бөгөөд түүний үр ашиг нь техник хангамж болон оновчлолын техникээс хамаарна. Нийтлэг техникийн аргуудад дараахь зүйлс орно: TensorRT: Загварын дүгнэлтийг хурдасгадаг. Асинхрон дүгнэлтийн архитектур: Даалгавруудыг хаахгүйгээр олон видео урсгалыг боловсруулдаг. Тоног төхөөрөмжийн дэмжлэгийн хувьд GPU болон FPGA нь өндөр зэрэглэлийн хувилбаруудад онцгой сайн ажилладаг бол захын төхөөрөмжүүдийн NPU нь гүйцэтгэл болон эрчим хүчний үр ашгийг тэнцвэржүүлдэг.
Ирмэг тооцоолол болон үүлийг хослуулсан эрлийз архитектур нь илүү ухаалаг байршуулалтын загваруудыг бий болгодог. Ирмэг тооцоолол нь бодит цагийн гүйцэтгэлийн давуу талыг санал болгодог бөгөөд сүлжээний дамжуулалтын хэрэгцээг арилгадаг. Үүлэн технологид суурилсан аналитик нь түүхэн өгөгдлийг хадгалж, томоохон хэмжээний хэв маягийн шинжилгээ хийх боломжтой. Жишээлбэл, аюулгүй байдлын систем нь ирмэгийн төхөөрөмжүүд дээр ажилтнуудын урсгалын ердийн шинжилгээг хийдэг бол нарийн төвөгтэй гэмт хэргийн зан үйлийн хэв маягийн шинжилгээг үүлэн серверүүд рүү шилжүүлдэг.
Контейнержуулалт ба өргөтгөх боломжтой байршуулалт
Контейнержуулах технологиуд (Docker болон Kubernetes гэх мэт) нь системийг хурдан байршуулах, хялбар шинэчлэлт, өргөтгөл хийх боломжийг олгодог. Контейнержуулах замаар хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны загварууд болон холбогдох хамаарлуудыг хамтад нь багцалж, янз бүрийн орчинд тогтвортой ажиллагааг хангах боломжтой.
Хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх хэрэглээний тохиолдлууд
Ухаалаг хотуудад хиймэл оюун ухааны видео тандалт
Ухаалаг хотуудад хиймэл оюун ухааны технологийг хотын менежментийн үр ашиг, аюулгүй байдлыг сайжруулахын тулд видео хяналтын системд өргөн ашигладаг. Жишээлбэл, ухаалаг шон дээр суурилуулсан камерууд нь замын хөдөлгөөний дүрэм зөрчиж буй тээврийн хэрэгсэл, явган зорчигчдыг автоматаар илрүүлж, тэдэнд анхааруулахын тулд биометрийн болон хээ таних технологийг ашигладаг. Энэхүү програм нь замын хөдөлгөөний менежментийн үр ашгийг сайжруулаад зогсохгүй хүний оролцооны хэрэгцээг бууруулдаг.
Ухаалаг замын хөдөлгөөний удирдлага
Ухаалаг тээврийн салбарт хиймэл оюун ухааны технологийг замын хөдөлгөөний дохионы хяналтыг оновчтой болгох, замын хөдөлгөөний урсгалыг урьдчилан таамаглах, замын хөдөлгөөний ослыг автоматаар илрүүлэхэд ашиглаж байна. Жишээлбэл, Метрополис хот нь уулзвар дээр дасан зохицох дохионы хяналтын технологийг нэгтгэсэн. Энэхүү технологи нь хиймэл оюун ухааны алгоритмуудтай хослуулан индуктив гогцоо мэдрэгч болон видео илрүүлэх системийг ашиглан бодит цагийн өгөгдлийг авч, машин сургалтын загваруудыг ашиглан замын хөдөлгөөний дохионы үргэлжлэх хугацааг динамикаар оновчтой болгодог. Энэхүү технологи нь тээврийн хэрэгслийн саатлыг мэдэгдэхүйц бууруулж, замын хөдөлгөөний үйлчилгээний чанарыг сайжруулсан.
Одоо байгаа камерын системд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх нь хяналтын үр ашиг, нарийвчлалыг сайжруулаад зогсохгүй ухаалаг үзэгдлийн шинжилгээ, эрт сэрэмжлүүлгийн чадварыг бий болгодог. Тохирох гүнзгий сургалтын загваруудыг сонгох, бодит цагийн видео дүгнэлтийн технологийг оновчтой болгох, эрлийз захын тооцоолол болон үүлэн архитектурыг нэвтрүүлэх, контейнержуулсан болон өргөтгөх боломжтой байршуулалтыг хэрэгжүүлэх замаар хиймэл оюун ухааны технологийг одоо байгаа камерын системд үр дүнтэй нэгтгэх боломжтой.
Нийтэлсэн цаг: 2025 оны 7-р сарын 31