Emeli intellektiň bar bolan kamera ulgamlaryna ornaşdyrylmagy diňe bir gözegçilik netijeliligini we takyklygyny ýokarlandyrman, eýsem akylly sahna seljermesini we irki duýduryş mümkinçiliklerini hem üpjün edýär. Degişli çuňňur öwrenmek modellerini saýlamak, real wagt wideo çykaryş tehnologiýasyny optimizirlemek, gibrid gyra hasaplamalaryny we bulut arhitekturasyny ulanmak, şeýle hem konteýnerleşdirilen we ölçeklenip bilinýän ýerleşdirmegi ornaşdyrmak arkaly emeli intellekt tehnologiýasy bar bolan kamera ulgamlaryna netijeli ornaşdyrylyp bilner.
Süni intellekt tehnologiýalary bilen tanyşdyryş
Çuňňur Öwrenmek Modelini Saýlamak we Optimizirlemek
Çuňňur öwrenmek modelleri wideo gözegçilik ulgamlarynyň "beýnisi" bolup, wideo kadrlardan maglumatlary çykarmak we seljermek üçin jogapkärdir. Dogry çuňňur öwrenmek modelini saýlamak ulgamyň işini gowulandyrmak üçin örän möhümdir. Umumy çuňňur öwrenmek modellerine aşakdakylar girýär:
YOLO seriýasy: Ýol hereketini gözegçilikde saklamak ýaly ýokary real wagt talaplary bolan senariýalar üçin amatly.
Has çalt R-CNN: Senagat kemçiliklerini anyklamak ýaly ýokary takyklyk talaplary bolan senariýalar üçin amatly.
Wizual Transformer (ViT): Çylşyrymly sahnalary we uzak wagtlyk seriýa maglumatlaryny işläp düzmekde ajaýyp.
Model täliminiň netijeliligini we işini ýokarlandyrmak üçin aşakdaky optimizasiýa usullaryny ulanyp bolýar:
Geçiş okuwy: Okuw wagtyny we maglumat talaplaryny azaltmak üçin öňünden taýýarlanan modellerden peýdalanmak.
Maglumatlary paýlaşmak: Hasaplama netijeliligini ýokarlandyrýar.
Real wagt wideo çykaryş tehnologiýasy: Real wagt wideo çykaryş gözegçilik ulgamlarynda esasy funksiýa bolup, onuň netijeliligi enjamlara we optimizasiýa usullaryna baglydyr. Umumy tehniki çemeleşmeler şunlary öz içine alýar: TensorRT: Model çykaryşyny çaltlaşdyrýar. Asinhron çykaryş arhitekturasy: Wezipeleri blokirlemezden köp sanly wideo akymlaryny işläp düzýär. Enjam goldawy babatda GPU we FPGA-lar ýokary derejede gabat gelýän senariýalarda üstünlik gazanýarlar, şol bir wagtyň özünde çetki enjamlardaky NPU-lar öndürijiligi we energiýa netijeliligini deňleşdirýärler.
Gibrid arhitektura gyra hasaplamalaryny we buluty birleşdirip, has akylly ýerleşdiriş modellerini döretmäge mümkinçilik berýär. Gibrid hasaplamalar real wagt režiminde işlemegiň artykmaçlygyny hödürleýär we tor geçirijiligine zerurlygy aradan aýyrýar. Bulut esasyndaky analitika taryhy maglumatlary saklap we giň möçberli nusga seljermesini geçirip bilýär. Mysal üçin, howpsuzlyk ulgamy gyra enjamlarynda işgärler akymynyň yzygiderli seljermesini geçirýär, şol bir wagtyň özünde çylşyrymly jenaýatçylykly hereket nusga seljermesini bulut serwerlerine ýükleýär.
Konteýnerleşdirme we ölçeklendirilip bilinýän ýerleşdirme
Konteýnerleşdirme tehnologiýalary (Docker we Kubernetes ýaly) ulgamy çalt ýerleşdirmäge we aňsat täzelenmelere we giňeltmäge mümkinçilik berýär. Konteýnerleşdirme arkaly işläp düzüjiler AI modellerini we degişli garaşlylyklary bilelikde paketläp, dürli gurşawlarda durnukly işlemegi üpjün edip bilerler.
Süni intellektiň ornaşdyrylmagynyň ulanylyş mysallary
Akylly şäherlerde emeli intellekt wideo gözegçiligi
Akylly şäherlerde şäher dolandyryşynyň netijeliligini we howpsuzlygyny ýokarlandyrmak üçin wideo gözegçilik ulgamlarynda emeli intellekt tehnologiýasy giňden ulanylýar. Mysal üçin, akylly direklere oturdylan kameralar biometrik we nusga tanamak tehnologiýalaryny ulanyp, ýol hereketiniň düzgünlerini bozan awtoulaglary we pyýadalary awtomatiki usulda anyklaýar we olara duýduryş berýär. Bu programma diňe bir ýol hereketiniň netijeliligini ýokarlandyrman, eýsem adamyň gatnaşmagyna zerurlygy hem azaldýar.
Akylly ýol hereketini dolandyrmak
Akylly ulag ulgamynda süni intellekt tehnologiýasy ýol hereketiniň signallarynyň dolandyrylmagyny optimizirlemek, ulag akymyny çaklamak we ýol heläkçiliklerini awtomatiki usulda anyklamak üçin ulanylýar. Mysal üçin, Metropolis City çatryklarda uýgunlaşdyrylan signal dolandyryş tehnologiýasyny ornaşdyrdy. Bu tehnologiýa, süni intellekt algoritmleri bilen utgaşdyrylyp, real wagt maglumatlaryny almak üçin induktiw halkaly datçikleri we wideo anyklaýyş ulgamlaryny ulanýar we maşyn öwrenme modellerini ulanyp, ýol hereketiniň signallarynyň dowamlylygyny dinamiki taýdan optimizirleýär. Bu tehnologiýa ulaglaryň gijikmelerini ep-esli azaltdy we ýol hereketiniň hilini gowulandyrdy.
Emeli intellektiň bar bolan kamera ulgamlaryna ornaşdyrylmagy diňe bir gözegçilik netijeliligini we takyklygyny ýokarlandyrman, eýsem akylly sahna seljermesini we irki duýduryş mümkinçiliklerini hem üpjün edýär. Degişli çuňňur öwrenmek modellerini saýlamak, real wagt wideo çykaryş tehnologiýasyny optimizirlemek, gibrid gyra hasaplamalaryny we bulut arhitekturasyny ulanmak, şeýle hem konteýnerleşdirilen we ölçeklenip bilinýän ýerleşdirmegi ornaşdyrmak arkaly emeli intellekt tehnologiýasy bar bolan kamera ulgamlaryna netijeli ornaşdyrylyp bilner.
Ýerleşdirilen wagty: 2025-nji ýylyň 31-nji iýuly