Introducir a IA nos sistemas de cámaras existentes non só mellora a eficiencia e a precisión da monitorización, senón que tamén permite a análise intelixente de escenas e as capacidades de alerta temperá. Ao seleccionar modelos de aprendizaxe profunda axeitados, optimizar a tecnoloxía de inferencia de vídeo en tempo real, adoptar unha arquitectura híbrida de computación perimetral e nube e implementar unha implementación en contedores e escalable, a tecnoloxía de IA pódese integrar eficazmente nos sistemas de cámaras existentes.
Introdución ás tecnoloxías de IA
Selección e optimización de modelos de aprendizaxe profunda
Os modelos de aprendizaxe profunda son o "cerebro" dos sistemas de videovixilancia, responsables de extraer e analizar información dos fotogramas de vídeo. Seleccionar o modelo de aprendizaxe profunda axeitado é crucial para mellorar o rendemento do sistema. Os modelos de aprendizaxe profunda comúns inclúen:
Serie YOLO: axeitada para escenarios con altos requisitos en tempo real, como a monitorización do tráfico.
R-CNN máis rápido: axeitado para escenarios con requisitos de alta precisión, como a detección de defectos industriais.
Transformador visual (ViT): destaca no procesamento de escenas complexas e datos de series temporais longas.
Para mellorar a eficiencia e o rendemento do adestramento de modelos, pódense empregar as seguintes técnicas de optimización:
Aprendizaxe por transferencia: aproveitamento de modelos preadestrados para reducir o tempo de adestramento e os requisitos de datos.
Fragmentación de datos: mellora a eficiencia informática.
Tecnoloxía de inferencia de vídeo en tempo real: a inferencia de vídeo en tempo real é unha función clave nos sistemas de vixilancia e a súa eficiencia depende do hardware e das técnicas de optimización. Entre as abordaxes técnicas habituais inclúense: TensorRT: acelera a inferencia de modelos. Arquitectura de inferencia asíncrona: procesa varios fluxos de vídeo sen bloquear tarefas. En canto á compatibilidade con hardware, as GPU e as FPGA destacan en escenarios de alta concorrencia, mentres que as NPU nos dispositivos perimetrais equilibran o rendemento e a eficiencia enerxética.
Unha arquitectura híbrida que combina a computación perimetral e a nube permite modelos de despregamento máis intelixentes. A computación perimetral ofrece a vantaxe do rendemento en tempo real, eliminando a necesidade de transmisión por rede. A análise baseada na nube pode almacenar datos históricos e realizar análises de patróns a grande escala. Por exemplo, un sistema de seguridade realiza análises rutineiras do fluxo de persoal en dispositivos perimetrais, mentres descarga análises complexas de patróns de comportamento criminal a servidores na nube.
Contedorización e despregamento escalable
As tecnoloxías de conteinerización (como Docker e Kubernetes) permiten unha rápida implementación do sistema e actualizacións e expansións sinxelas. Mediante a conteinerización, os desenvolvedores poden empaquetar modelos de IA e dependencias relacionadas, garantindo un funcionamento estable en varios entornos.
Casos de aplicación da introdución da intelixencia artificial
Vixilancia por vídeo con IA en cidades intelixentes
Nas cidades intelixentes, a tecnoloxía de IA úsase amplamente nos sistemas de videovixilancia para mellorar a eficiencia e a seguridade da xestión urbana. Por exemplo, as cámaras montadas en postes intelixentes empregan tecnoloxías biométricas e de recoñecemento de patróns para detectar automaticamente vehículos e peóns que infrinxen as normas de tráfico e alertalos. Esta aplicación non só mellora a eficiencia da xestión do tráfico, senón que tamén reduce a necesidade de intervención humana.
Xestión intelixente do tráfico
No campo do transporte intelixente, a tecnoloxía de IA utilízase para optimizar o control dos sinais de tráfico, predicir o fluxo de tráfico e detectar automaticamente accidentes de tráfico. Por exemplo, Metropolis City integrou tecnoloxía de control de sinais adaptativa nos cruzamentos. Esta tecnoloxía, combinada con algoritmos de IA, utiliza sensores de bucle indutivo e sistemas de detección de vídeo para capturar datos en tempo real e optimiza dinamicamente a duración dos sinais de tráfico mediante modelos de aprendizaxe automática. Esta tecnoloxía reduciu significativamente os atrasos dos vehículos e mellorou a calidade do servizo de tráfico.
Introducir a IA nos sistemas de cámaras existentes non só mellora a eficiencia e a precisión da monitorización, senón que tamén permite a análise intelixente de escenas e as capacidades de alerta temperá. Ao seleccionar modelos de aprendizaxe profunda axeitados, optimizar a tecnoloxía de inferencia de vídeo en tempo real, adoptar unha arquitectura híbrida de computación perimetral e nube e implementar unha implementación en contedores e escalable, a tecnoloxía de IA pódese integrar eficazmente nos sistemas de cámaras existentes.
Data de publicación: 31 de xullo de 2025