Mövcud kamera sistemlərinə süni intellekt tətbiqi monitorinq səmərəliliyini və dəqiqliyini artırmaqla yanaşı, həm də ağıllı səhnə təhlili və erkən xəbərdarlıq imkanlarını da təmin edir. Müvafiq dərin öyrənmə modellərini seçməklə, real vaxt rejimində video çıxarma texnologiyasını optimallaşdırmaqla, hibrid kənar hesablama və bulud arxitekturasını tətbiq etməklə və konteynerləşdirilmiş və miqyaslı yerləşdirməni tətbiq etməklə süni intellekt texnologiyası mövcud kamera sistemlərinə effektiv şəkildə inteqrasiya edilə bilər.
Süni intellekt texnologiyalarının təqdimatı
Dərin Öyrənmə Modelinin Seçimi və Optimallaşdırılması
Dərin öyrənmə modelləri video nəzarət sistemlərinin "beyni"dir və video kadrlardan məlumat çıxarmaq və təhlil etməkdən məsuldur. Sistemin performansını artırmaq üçün düzgün dərin öyrənmə modelini seçmək vacibdir. Ümumi dərin öyrənmə modellərinə aşağıdakılar daxildir:
YOLO seriyası: Trafik monitorinqi kimi yüksək real vaxt tələbləri olan ssenarilər üçün uyğundur.
Daha sürətli R-CNN: Sənaye qüsurlarının aşkarlanması kimi yüksək dəqiqlik tələbləri olan ssenarilər üçün uyğundur.
Vizual Transformator (ViT): Mürəkkəb səhnələri və uzunmüddətli seriya məlumatlarını emal etməkdə üstündür.
Model təliminin səmərəliliyini və performansını artırmaq üçün aşağıdakı optimallaşdırma üsullarından istifadə etmək olar:
Transfer öyrənməsi: Təlim vaxtını və məlumat tələblərini azaltmaq üçün əvvəlcədən hazırlanmış modellərdən istifadə.
Məlumatların paylaşılması: Hesablama səmərəliliyini artırır.
Real vaxt rejimində video çıxarış texnologiyası: Real vaxt rejimində video çıxarış müşahidə sistemlərində əsas funksiyadır və onun səmərəliliyi aparat təminatından və optimallaşdırma texnikalarından asılıdır. Ümumi texniki yanaşmalara aşağıdakılar daxildir: TensorRT: Model çıxarışını sürətləndirir. Asinxron çıxarış arxitekturası: Tapşırıqları bloklamadan birdən çox video axınını emal edir. Aparat təminatı dəstəyi baxımından, GPU-lar və FPGA-lar yüksək paralellik ssenarilərində üstündür, kənar cihazlardakı NPU-lar isə performans və enerji səmərəliliyini tarazlaşdırır.
Kənar hesablama və buludu birləşdirən hibrid arxitektura daha ağıllı yerləşdirmə modellərinə imkan verir. Kənar hesablama, şəbəkə ötürülməsinə ehtiyacı aradan qaldıraraq real vaxt rejimində işləmə üstünlüyünü təklif edir. Bulud əsaslı analitika tarixi məlumatları saxlaya və genişmiqyaslı nümunə təhlili apara bilər. Məsələn, təhlükəsizlik sistemi mürəkkəb cinayət davranış nümunəsi təhlilini bulud serverlərinə yükləyərkən kənar cihazlarda gündəlik personal axını təhlili aparır.
Konteynerləşdirmə və Ölçülənə Bilən Yerləşdirmə
Konteynerləşdirmə texnologiyaları (məsələn, Docker və Kubernetes) sürətli sistem yerləşdirməsini və asan yeniləmələri və genişləndirilməsini təmin edir. Konteynerləşdirmə vasitəsilə tərtibatçılar süni intellekt modellərini və əlaqəli asılılıqları bir yerə yığaraq müxtəlif mühitlərdə sabit işləməyi təmin edə bilərlər.
Süni intellektin tətbiqi halları
Ağıllı Şəhərlərdə Süni İntellekt Video Nəzarəti
Ağıllı şəhərlərdə süni intellekt texnologiyası şəhər idarəetməsinin səmərəliliyini və təhlükəsizliyini artırmaq üçün video nəzarət sistemlərində geniş istifadə olunur. Məsələn, ağıllı dirəklərə quraşdırılmış kameralar yol hərəkəti qaydalarını pozan nəqliyyat vasitələrini və piyadaları avtomatik olaraq aşkar etmək və onlara xəbərdarlıq etmək üçün biometrik və naxış tanıma texnologiyalarından istifadə edir. Bu tətbiq təkcə yol hərəkətinin idarə edilməsinin səmərəliliyini artırmaqla yanaşı, həm də insan müdaxiləsinə ehtiyacı azaldır.
Ağıllı Trafik İdarəetməsi
Ağıllı nəqliyyat sahəsində süni intellekt texnologiyasından yol hərəkəti siqnallarının idarə olunmasını optimallaşdırmaq, yol hərəkəti axınını proqnozlaşdırmaq və yol qəzalarını avtomatik olaraq aşkar etmək üçün istifadə olunur. Məsələn, Metropolis City kəsişmələrdə adaptiv siqnal idarəetmə texnologiyasını inteqrasiya edib. Bu texnologiya, süni intellekt alqoritmləri ilə birlikdə, real vaxt məlumatlarını əldə etmək üçün induktiv dövrə sensorlarından və video aşkarlama sistemlərindən istifadə edir və maşın öyrənmə modellərindən istifadə edərək yol hərəkəti siqnallarının müddətlərini dinamik şəkildə optimallaşdırır. Bu texnologiya nəqliyyat vasitələrinin gecikmələrini əhəmiyyətli dərəcədə azaltmış və yol hərəkəti xidmətinin keyfiyyətini yaxşılaşdırmışdır.
Mövcud kamera sistemlərinə süni intellekt tətbiqi monitorinq səmərəliliyini və dəqiqliyini artırmaqla yanaşı, həm də ağıllı səhnə təhlili və erkən xəbərdarlıq imkanlarını da təmin edir. Müvafiq dərin öyrənmə modellərini seçməklə, real vaxt rejimində video çıxarma texnologiyasını optimallaşdırmaqla, hibrid kənar hesablama və bulud arxitekturasını tətbiq etməklə və konteynerləşdirilmiş və miqyaslı yerləşdirməni tətbiq etməklə süni intellekt texnologiyası mövcud kamera sistemlərinə effektiv şəkildə inteqrasiya edilə bilər.
Yazı vaxtı: 31 iyul 2025