Introduktion af AI i eksisterende kamerasystemer forbedrer ikke kun overvågningseffektiviteten og -nøjagtigheden, men muliggør også intelligent sceneanalyse og tidlig varsling. Ved at vælge passende deep learning-modeller, optimere realtidsvideoinferensteknologi, anvende en hybrid edge computing og cloud-arkitektur og implementere containeriseret og skalerbar implementering kan AI-teknologi effektivt integreres i eksisterende kamerasystemer.
Introduktion af AI-teknologier
Valg og optimering af dyb læringsmodel
Deep learning-modeller er "hjernen" i videoovervågningssystemer, der er ansvarlige for at udtrække og analysere information fra videobilleder. Det er afgørende at vælge den rigtige deep learning-model for at forbedre systemets ydeevne. Almindelige deep learning-modeller omfatter:
YOLO-serien: Velegnet til scenarier med høje realtidskrav, såsom trafikovervågning.
Hurtigere R-CNN: Velegnet til scenarier med høje nøjagtighedskrav, såsom industriel defektdetektering.
Visuel Transformer (ViT): Udmærker sig ved behandling af komplekse scener og lange tidsseriedata.
For at forbedre effektiviteten og ydeevnen af modeltræning kan følgende optimeringsteknikker anvendes:
Transferlæring: Udnyttelse af forudtrænede modeller for at reducere træningstid og datakrav.
Datasharding: Forbedrer computereffektiviteten.
Realtidsvideoinferensteknologi: Realtidsvideoinferens er en nøglefunktion i overvågningssystemer, og dens effektivitet afhænger af hardware og optimeringsteknikker. Almindelige tekniske tilgange omfatter: TensorRT: Accelererer modelinferens. Asynkron inferensarkitektur: Behandler flere videostreams uden at blokere opgaver. Med hensyn til hardwaresupport udmærker GPU'er og FPGA'er sig i scenarier med høj samtidighed, mens NPU'er i edge-enheder balancerer ydeevne og energieffektivitet.
En hybridarkitektur, der kombinerer edge computing og cloud-teknologi, muliggør smartere implementeringsmodeller. Edge computing tilbyder fordelen ved realtidsydelse, hvilket eliminerer behovet for netværkstransmission. Cloudbaseret analyse kan gemme historiske data og udføre mønsteranalyse i stor skala. For eksempel udfører et sikkerhedssystem rutinemæssig personaleflowanalyse på edge-enheder, mens det aflaster komplekse kriminelle adfærdsmønstre til cloud-servere.
Containerisering og skalerbar implementering
Containeriseringsteknologier (såsom Docker og Kubernetes) muliggør hurtig systemimplementering samt nem opdatering og udvidelse. Gennem containerisering kan udviklere pakke AI-modeller og relaterede afhængigheder sammen, hvilket sikrer stabil drift i forskellige miljøer.
Anvendelseseksempler på introduktion af kunstig intelligens
AI-videoovervågning i smarte byer
I smarte byer anvendes AI-teknologi i vid udstrækning i videoovervågningssystemer til at forbedre effektiviteten og sikkerheden i byforvaltningen. For eksempel bruger kameraer monteret på smarte master biometriske og mønstergenkendelsesteknologier til automatisk at registrere køretøjer og fodgængere, der overtræder færdselsreglerne, og advare dem. Denne applikation forbedrer ikke kun effektiviteten af trafikstyringen, men reducerer også behovet for menneskelig indgriben.
Intelligent trafikstyring
Inden for intelligent transport bruges AI-teknologi til at optimere trafiksignaler, forudsige trafikflow og automatisk registrere trafikulykker. For eksempel har Metropolis City integreret adaptiv signalstyringsteknologi i kryds. Denne teknologi, kombineret med AI-algoritmer, bruger induktive loop-sensorer og videodetektionssystemer til at indsamle realtidsdata og dynamisk optimere trafiksignalernes varighed ved hjælp af maskinlæringsmodeller. Denne teknologi har reduceret køretøjsforsinkelser betydeligt og forbedret kvaliteten af trafikbetjeningen.
Introduktion af AI i eksisterende kamerasystemer forbedrer ikke kun overvågningseffektiviteten og -nøjagtigheden, men muliggør også intelligent sceneanalyse og tidlig varsling. Ved at vælge passende deep learning-modeller, optimere realtidsvideoinferensteknologi, anvende en hybrid edge computing og cloud-arkitektur og implementere containeriseret og skalerbar implementering kan AI-teknologi effektivt integreres i eksisterende kamerasystemer.
Opslagstidspunkt: 31. juli 2025