Att införa AI i befintliga kamerasystem förbättrar inte bara övervakningseffektiviteten och noggrannheten utan möjliggör även intelligent scenanalys och tidiga varningsfunktioner. Genom att välja lämpliga djupinlärningsmodeller, optimera teknik för videoinferens i realtid, använda en hybrid edge computing och molnarkitektur samt implementera containeriserad och skalbar distribution kan AI-teknik effektivt integreras i befintliga kamerasystem.
Introduktion av AI-teknik
Val och optimering av djupinlärningsmodell
Djupinlärningsmodeller är "hjärnorna" i videoövervakningssystem och ansvarar för att extrahera och analysera information från videobilder. Att välja rätt djupinlärningsmodell är avgörande för att förbättra systemets prestanda. Vanliga djupinlärningsmodeller inkluderar:
YOLO-serien: Lämplig för scenarier med höga realtidskrav, såsom trafikövervakning.
Snabbare R-CNN: Lämplig för scenarier med höga noggrannhetskrav, såsom industriell defektdetektering.
Visuell transformator (ViT): Utmärker sig vid bearbetning av komplexa scener och data med långa tidsserier.
För att förbättra effektiviteten och prestandan vid modellträning kan följande optimeringstekniker användas:
Överför inlärning: Utnyttja förtränade modeller för att minska träningstid och datakrav.
Dataskärning: Förbättrar datoreffektiviteten.
Teknik för videoinferens i realtid: Videoinferens i realtid är en nyckelfunktion i övervakningssystem, och dess effektivitet beror på hårdvara och optimeringstekniker. Vanliga tekniska metoder inkluderar: TensorRT: Accelererar modellinferens. Asynkron inferensarkitektur: Bearbetar flera videoströmmar utan att blockera uppgifter. När det gäller hårdvarustöd utmärker sig GPU:er och FPGA:er i scenarier med hög samtidighet, medan NPU:er i edge-enheter balanserar prestanda och energieffektivitet.
En hybridarkitektur som kombinerar edge computing och molnet möjliggör smartare driftsättningsmodeller. Edge computing erbjuder fördelen med prestanda i realtid, vilket eliminerar behovet av nätverksöverföring. Molnbaserad analys kan lagra historisk data och genomföra storskalig mönsteranalys. Till exempel utför ett säkerhetssystem rutinmässig personalflödesanalys på edge-enheter, samtidigt som komplex analys av kriminellt beteendemönster avlastas till molnservrar.
Containerisering och skalbar distribution
Containeriseringstekniker (som Docker och Kubernetes) möjliggör snabb systemdistribution samt enkla uppdateringar och expansioner. Genom containerisering kan utvecklare paketera AI-modeller och relaterade beroenden tillsammans, vilket säkerställer stabil drift i olika miljöer.
Tillämpningsfall för introduktion av artificiell intelligens
AI-videoövervakning i smarta städer
I smarta städer används AI-teknik i stor utsträckning i videoövervakningssystem för att förbättra effektiviteten och säkerheten i stadsförvaltningen. Till exempel använder kameror monterade på smarta stolpar biometrisk och mönsterigenkänningsteknik för att automatiskt upptäcka fordon och fotgängare som bryter mot trafikreglerna och varna dem. Denna applikation förbättrar inte bara trafikhanteringens effektivitet utan minskar också behovet av mänskliga ingripanden.
Intelligent trafikhantering
Inom intelligent transport används AI-teknik för att optimera trafiksignaler, förutsäga trafikflöde och automatiskt upptäcka trafikolyckor. Metropolis City har till exempel integrerat adaptiv signalkontrollteknik vid korsningar. Denna teknik, i kombination med AI-algoritmer, använder induktiva loopsensorer och videodetekteringssystem för att samla in realtidsdata och optimerar dynamiskt trafiksignalernas varaktighet med hjälp av maskininlärningsmodeller. Denna teknik har avsevärt minskat fordonsförseningar och förbättrat trafiktjänstens kvalitet.
Att införa AI i befintliga kamerasystem förbättrar inte bara övervakningseffektiviteten och noggrannheten utan möjliggör även intelligent scenanalys och tidiga varningsfunktioner. Genom att välja lämpliga djupinlärningsmodeller, optimera teknik för videoinferens i realtid, använda en hybrid edge computing och molnarkitektur samt implementera containeriserad och skalbar distribution kan AI-teknik effektivt integreras i befintliga kamerasystem.
Publiceringstid: 31 juli 2025