Внедрение ИИ в существующие системы видеонаблюдения не только повышает эффективность и точность мониторинга, но и обеспечивает интеллектуальный анализ сцен и возможности раннего предупреждения. Благодаря выбору подходящих моделей глубокого обучения, оптимизации технологии обработки видео в реальном времени, использованию гибридной архитектуры граничных вычислений и облачных вычислений, а также внедрению контейнеризированного и масштабируемого развертывания, технология ИИ может быть эффективно интегрирована в существующие системы видеонаблюдения.
Представляем технологии искусственного интеллекта.
Выбор и оптимизация модели глубокого обучения
Модели глубокого обучения — это «мозг» систем видеонаблюдения, отвечающий за извлечение и анализ информации из видеокадров. Выбор правильной модели глубокого обучения имеет решающее значение для повышения производительности системы. К распространенным моделям глубокого обучения относятся:
Серия YOLO: подходит для сценариев с высокими требованиями к работе в режиме реального времени, например, для мониторинга дорожного движения.
Faster R-CNN: подходит для сценариев с высокими требованиями к точности, таких как обнаружение промышленных дефектов.
Visual Transformer (ViT): Отлично справляется с обработкой сложных сцен и данных длительных временных рядов.
Для повышения эффективности и производительности обучения модели можно использовать следующие методы оптимизации:
Перенос обучения: использование предварительно обученных моделей для сокращения времени обучения и требований к данным.
Сегментирование данных: повышает эффективность вычислений.
Технология обработки видеоданных в реальном времени: Обработка видеоданных в реальном времени является ключевой функцией в системах видеонаблюдения, и её эффективность зависит от аппаратного обеспечения и методов оптимизации. К распространённым техническим подходам относятся: TensorRT: ускоряет обработку моделей. Асинхронная архитектура обработки: обрабатывает несколько видеопотоков без блокировки задач. С точки зрения аппаратной поддержки, графические процессоры (GPU) и программируемые логические интегральные схемы (FPGA) превосходно справляются с задачами высокой параллельности, в то время как нейронные процессоры (NPU) на периферийных устройствах обеспечивают баланс между производительностью и энергоэффективностью.
Гибридная архитектура, сочетающая граничные вычисления и облако, позволяет создавать более интеллектуальные модели развертывания. Граничные вычисления обеспечивают преимущество работы в режиме реального времени, устраняя необходимость в передаче данных по сети. Облачная аналитика может хранить исторические данные и проводить крупномасштабный анализ закономерностей. Например, система безопасности выполняет рутинный анализ потока персонала на граничных устройствах, в то время как сложный анализ моделей преступного поведения переносится на облачные серверы.
Контейнеризация и масштабируемое развертывание
Технологии контейнеризации (такие как Docker и Kubernetes) обеспечивают быстрое развертывание систем, а также простое обновление и расширение. Благодаря контейнеризации разработчики могут объединять модели ИИ и связанные с ними зависимости, обеспечивая стабильную работу в различных средах.
Примеры применения искусственного интеллекта
Видеонаблюдение с использованием ИИ в умных городах
В «умных городах» технологии искусственного интеллекта широко используются в системах видеонаблюдения для повышения эффективности управления городскими территориями и обеспечения безопасности. Например, камеры, установленные на «умных» столбах, используют биометрические технологии и технологии распознавания образов для автоматического обнаружения транспортных средств и пешеходов, нарушающих правила дорожного движения, и оповещения их об этом. Это приложение не только повышает эффективность управления дорожным движением, но и снижает необходимость вмешательства человека.
Интеллектуальное управление дорожным движением
В сфере интеллектуального транспорта технологии искусственного интеллекта используются для оптимизации управления светофорами, прогнозирования транспортного потока и автоматического обнаружения дорожно-транспортных происшествий. Например, в городе Метрополис внедрена технология адаптивного управления светофорами на перекрестках. Эта технология в сочетании с алгоритмами ИИ использует индуктивные петлевые датчики и системы видеонаблюдения для сбора данных в реальном времени и динамической оптимизации длительности работы светофоров с помощью моделей машинного обучения. Эта технология значительно сократила задержки движения транспорта и улучшила качество транспортного обслуживания.
Внедрение ИИ в существующие системы видеонаблюдения не только повышает эффективность и точность мониторинга, но и обеспечивает интеллектуальный анализ сцен и возможности раннего предупреждения. Благодаря выбору подходящих моделей глубокого обучения, оптимизации технологии обработки видео в реальном времени, использованию гибридной архитектуры граничных вычислений и облачных вычислений, а также внедрению контейнеризированного и масштабируемого развертывания, технология ИИ может быть эффективно интегрирована в существующие системы видеонаблюдения.
Дата публикации: 31 июля 2025 г.