La introducció de la IA als sistemes de càmeres existents no només millora l'eficiència i la precisió de la monitorització, sinó que també permet l'anàlisi intel·ligent d'escenes i les capacitats d'alerta primerenca. Seleccionant models d'aprenentatge profund adequats, optimitzant la tecnologia d'inferència de vídeo en temps real, adoptant una arquitectura híbrida de computació perimetral i núvol, i implementant una implementació en contenidors i escalable, la tecnologia d'IA es pot integrar eficaçment als sistemes de càmeres existents.
Introducció a les tecnologies d'IA
Selecció i optimització de models d'aprenentatge profund
Els models d'aprenentatge profund són el "cervell" dels sistemes de videovigilància, responsables d'extreure i analitzar informació dels fotogrames de vídeo. Seleccionar el model d'aprenentatge profund adequat és crucial per millorar el rendiment del sistema. Els models d'aprenentatge profund comuns inclouen:
Sèrie YOLO: Apta per a escenaris amb alts requisits en temps real, com ara la monitorització del trànsit.
R-CNN més ràpid: adequat per a escenaris amb requisits d'alta precisió, com ara la detecció de defectes industrials.
Visual Transformer (ViT): Excel·lent en el processament d'escenes complexes i dades de sèries temporals llargues.
Per millorar l'eficiència i el rendiment de l'entrenament del model, es poden utilitzar les tècniques d'optimització següents:
Transferència d'aprenentatge: aprofitament de models preentrenats per reduir el temps d'entrenament i els requisits de dades.
Fragmentació de dades: Millora l'eficiència informàtica.
Tecnologia d'inferència de vídeo en temps real: la inferència de vídeo en temps real és una funció clau en els sistemes de vigilància, i la seva eficiència depèn del maquinari i de les tècniques d'optimització. Els enfocaments tècnics comuns inclouen: TensorRT: accelera la inferència de models. Arquitectura d'inferència asíncrona: processa múltiples fluxos de vídeo sense bloquejar tasques. Pel que fa al suport de maquinari, les GPU i les FPGA excel·leixen en escenaris d'alta concurrència, mentre que les NPU en dispositius de punta equilibren el rendiment i l'eficiència energètica.
Una arquitectura híbrida que combina la computació perimetral i el núvol permet models de desplegament més intel·ligents. La computació perimetral ofereix l'avantatge del rendiment en temps real, eliminant la necessitat de transmissió per xarxa. Les anàlisis basades en el núvol poden emmagatzemar dades històriques i dur a terme anàlisis de patrons a gran escala. Per exemple, un sistema de seguretat realitza anàlisis rutinàries del flux de personal en dispositius perimetrals, alhora que descarrega anàlisis complexes de patrons de comportament criminal als servidors del núvol.
Contenidorització i desplegament escalable
Les tecnologies de contenidorització (com ara Docker i Kubernetes) permeten un desplegament ràpid del sistema i unes actualitzacions i expansions fàcils. Mitjançant la contenidorització, els desenvolupadors poden empaquetar models d'IA i dependències relacionades, garantint un funcionament estable en diversos entorns.
Casos d'aplicació de la introducció de la intel·ligència artificial
Videovigilància amb IA a les ciutats intel·ligents
A les ciutats intel·ligents, la tecnologia d'IA s'utilitza àmpliament en sistemes de videovigilància per millorar l'eficiència i la seguretat de la gestió urbana. Per exemple, les càmeres muntades en pals intel·ligents utilitzen tecnologies biomètriques i de reconeixement de patrons per detectar automàticament vehicles i vianants que infringeixen les normes de trànsit i alertar-los. Aquesta aplicació no només millora l'eficiència de la gestió del trànsit, sinó que també redueix la necessitat d'intervenció humana.
Gestió intel·ligent del trànsit
En el camp del transport intel·ligent, la tecnologia d'IA s'utilitza per optimitzar el control dels semàfors, predir el flux de trànsit i detectar automàticament els accidents de trànsit. Per exemple, Metropolis City ha integrat tecnologia de control de senyals adaptatiu a les interseccions. Aquesta tecnologia, combinada amb algoritmes d'IA, utilitza sensors de bucle inductiu i sistemes de detecció de vídeo per capturar dades en temps real i optimitzar dinàmicament la durada dels semàfors mitjançant models d'aprenentatge automàtic. Aquesta tecnologia ha reduït significativament els retards dels vehicles i ha millorat la qualitat del servei de trànsit.
La introducció de la IA als sistemes de càmeres existents no només millora l'eficiència i la precisió de la monitorització, sinó que també permet l'anàlisi intel·ligent d'escenes i les capacitats d'alerta primerenca. Seleccionant models d'aprenentatge profund adequats, optimitzant la tecnologia d'inferència de vídeo en temps real, adoptant una arquitectura híbrida de computació perimetral i núvol, i implementant una implementació en contenidors i escalable, la tecnologia d'IA es pot integrar eficaçment als sistemes de càmeres existents.
Data de publicació: 31 de juliol de 2025