Innleiðing gervigreindar í núverandi myndavélakerfi eykur ekki aðeins skilvirkni og nákvæmni eftirlits heldur gerir einnig kleift að greina vettvang og fá snemmbúna viðvörun. Með því að velja viðeigandi djúpnámslíkön, hámarka rauntíma myndbandsályktunartækni, taka upp blönduð jaðartölvuútreikninga og skýjaarkitektúr og innleiða gámabundna og stigstærða dreifingu, er hægt að samþætta gervigreindartækni á áhrifaríkan hátt í núverandi myndavélakerfi.
Kynning á gervigreindartækni
Val og hagræðing á djúpnámslíkönum
Djúpnámslíkön eru „heilinn“ í eftirlitskerfum og bera ábyrgð á að vinna úr og greina upplýsingar úr myndrömmum. Að velja rétta djúpnámslíkanið er lykilatriði til að bæta afköst kerfisins. Algeng djúpnámslíkön eru meðal annars:
YOLO serían: Hentar fyrir aðstæður með miklar rauntímakröfur, svo sem umferðareftirlit.
Hraðari R-CNN: Hentar fyrir aðstæður þar sem kröfur um nákvæmni eru miklar, svo sem við uppgötvun galla í iðnaði.
Sjónrænn umbreytir (ViT): Skýrir sig í vinnslu flókinna sena og gagna úr löngum tímaröðum.
Til að bæta skilvirkni og afköst líkanaþjálfunar er hægt að nota eftirfarandi hagræðingaraðferðir:
Flytja nám: Að nýta sér forþjálfaðar gerðir til að draga úr þjálfunartíma og gagnaþörf.
Gagnasöfnun: Bætir skilvirkni tölvuvinnslu.
Tækni til að álykta um rauntímamyndband: Ályktun um rauntímamyndband er lykilhlutverk í eftirlitskerfum og skilvirkni hennar er háð vélbúnaði og hagræðingaraðferðum. Algengar tæknilegar aðferðir eru meðal annars: TensorRT: Flýtir fyrir líkanaályktun. Ósamstilltur ályktunararkitektúr: Vinnur úr mörgum myndstrauma án þess að loka fyrir verkefni. Hvað varðar vélbúnaðarstuðning, þá skara GPU-ar og FPGA-ar fram úr í aðstæðum með mikla samhliða virkni, en NPU-ar í jaðartækjum vega upp á móti afköstum og orkunýtni.
Blönduð arkitektúr sem sameinar jaðartölvur og skýjatölvur gerir kleift að nota snjallari uppsetningarlíkön. Jaðartölvur bjóða upp á þann kost að þær geta framkvæmt í rauntíma og útrýma þörfinni fyrir nettengingar. Skýjatengd greining getur geymt söguleg gögn og framkvæmt stórfelldar mynsturgreiningar. Til dæmis framkvæmir öryggiskerfi reglubundna greiningu á starfsflæði á jaðartækjum, en færir flóknar greiningar á hegðunarmynstrum glæpsamlegra gagna yfir á skýjaþjóna.
Gámavæðing og stigstærðanleg dreifing
Tækni í gámavæðingu (eins og Docker og Kubernetes) gerir kleift að dreifa kerfum hratt og auðveldlega og uppfæra og stækka. Með gámavæðingu geta forritarar pakkað gervigreindarlíkönum og tengdum ósjálfstæðum kerfum saman, sem tryggir stöðugan rekstur í ýmsum umhverfum.
Dæmi um notkun gervigreindar
Gervigreindarmyndbandseftirlit í snjallborgum
Í snjallborgum er gervigreindartækni mikið notuð í myndbandseftirlitskerfum til að bæta skilvirkni og öryggi í þéttbýlisstjórnun. Til dæmis nota myndavélar sem festar eru á snjallstöng líffræðilega og mynsturgreiningartækni til að greina sjálfkrafa ökutæki og gangandi vegfarendur sem brjóta umferðarreglur og vara þá við. Þetta forrit bætir ekki aðeins skilvirkni umferðarstjórnunar heldur dregur einnig úr þörfinni fyrir mannlega íhlutun.
Snjöll umferðarstjórnun
Á sviði snjallsamgangna er gervigreindartækni notuð til að hámarka stjórnun umferðarljósa, spá fyrir um umferðarflæði og greina umferðarslys sjálfkrafa. Til dæmis hefur Metropolis City samþætt aðlögunarhæfa stjórnun umferðarljósa á gatnamótum. Þessi tækni, ásamt gervigreindarreikniritum, notar rafrásarskynjara og myndbandsgreiningarkerfi til að safna rauntímagögnum og hámarkar á virkan hátt lengd umferðarljósa með því að nota vélanámslíkön. Þessi tækni hefur dregið verulega úr töfum á ökutækjum og bætt gæði umferðarþjónustu.
Innleiðing gervigreindar í núverandi myndavélakerfi eykur ekki aðeins skilvirkni og nákvæmni eftirlits heldur gerir einnig kleift að greina vettvang og fá snemmbúna viðvörun. Með því að velja viðeigandi djúpnámslíkön, hámarka rauntíma myndbandsályktunartækni, taka upp blönduð jaðartölvuútreikninga og skýjaarkitektúr og innleiða gámabundna og stigstærða dreifingu, er hægt að samþætta gervigreindartækni á áhrifaríkan hátt í núverandi myndavélakerfi.
Birtingartími: 31. júlí 2025