தற்போதுள்ள கேமரா அமைப்புகளில் செயற்கை நுண்ணறிவை எவ்வாறு அறிமுகப்படுத்துவது

தற்போதுள்ள கேமரா அமைப்புகளில் AI-ஐ அறிமுகப்படுத்துவது கண்காணிப்பு திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதோடு மட்டுமல்லாமல், அறிவார்ந்த காட்சி பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆரம்ப எச்சரிக்கை திறன்களையும் செயல்படுத்துகிறது. பொருத்தமான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், நிகழ்நேர வீடியோ அனுமான தொழில்நுட்பத்தை மேம்படுத்துவதன் மூலமும், கலப்பின விளிம்பு கணினி மற்றும் கிளவுட் கட்டமைப்பை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், கொள்கலன் மற்றும் அளவிடக்கூடிய வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்துவதன் மூலமும், AI தொழில்நுட்பத்தை ஏற்கனவே உள்ள கேமரா அமைப்புகளில் திறம்பட ஒருங்கிணைக்க முடியும்.

AI தொழில்நுட்பங்களை அறிமுகப்படுத்துகிறோம்

ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரி தேர்வு மற்றும் உகப்பாக்கம்

வீடியோ கண்காணிப்பு அமைப்புகளின் "மூளை" ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் ஆகும், அவை வீடியோ பிரேம்களிலிருந்து தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பொறுப்பாகும். சரியான ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது கணினி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு மிக முக்கியமானது. பொதுவான ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் பின்வருமாறு:

YOLO தொடர்: போக்குவரத்து கண்காணிப்பு போன்ற அதிக நிகழ்நேரத் தேவைகளைக் கொண்ட சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்றது.

வேகமான R-CNN: தொழில்துறை குறைபாடு கண்டறிதல் போன்ற அதிக துல்லியத் தேவைகளைக் கொண்ட சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்றது.

விஷுவல் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் (ViT): சிக்கலான காட்சிகள் மற்றும் நீண்ட காலத் தொடர் தரவுகளைச் செயலாக்குவதில் சிறந்து விளங்குகிறது.

மாதிரி பயிற்சி செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த, பின்வரும் தேர்வுமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்:

பரிமாற்றக் கற்றல்: பயிற்சி நேரம் மற்றும் தரவுத் தேவைகளைக் குறைக்க முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல்.

தரவு பகிர்தல்: கணினி செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

நிகழ்நேர வீடியோ அனுமான தொழில்நுட்பம்: கண்காணிப்பு அமைப்புகளில் நிகழ்நேர வீடியோ அனுமானம் ஒரு முக்கிய செயல்பாடாகும், மேலும் அதன் செயல்திறன் வன்பொருள் மற்றும் உகப்பாக்க நுட்பங்களைப் பொறுத்தது. பொதுவான தொழில்நுட்ப அணுகுமுறைகளில் பின்வருவன அடங்கும்: TensorRT: மாதிரி அனுமானத்தை துரிதப்படுத்துகிறது. ஒத்திசைவற்ற அனுமானக் கட்டமைப்பு: பணிகளைத் தடுக்காமல் பல வீடியோ ஸ்ட்ரீம்களைச் செயலாக்குகிறது. வன்பொருள் ஆதரவைப் பொறுத்தவரை, GPUகள் மற்றும் FPGAகள் உயர்-ஒருங்கிணைந்த சூழ்நிலைகளில் சிறந்து விளங்குகின்றன, அதே நேரத்தில் விளிம்பு சாதனங்களில் உள்ள NPUகள் செயல்திறன் மற்றும் ஆற்றல் செயல்திறனை சமநிலைப்படுத்துகின்றன.

எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் கிளவுட் ஆகியவற்றை இணைக்கும் ஒரு கலப்பின கட்டமைப்பு, ஸ்மார்ட்டர் டெம்ப்ளேய்மென்ட் மாடல்களை செயல்படுத்துகிறது. எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் நிகழ்நேர செயல்திறனின் நன்மையை வழங்குகிறது, இது நெட்வொர்க் டிரான்ஸ்மிஷனுக்கான தேவையை நீக்குகிறது. கிளவுட் அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு வரலாற்றுத் தரவைச் சேமித்து பெரிய அளவிலான பேட்டர்ன் பகுப்பாய்வை நடத்த முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பாதுகாப்பு அமைப்பு எட்ஜ் சாதனங்களில் வழக்கமான பணியாளர் ஓட்ட பகுப்பாய்வைச் செய்கிறது, அதே நேரத்தில் சிக்கலான குற்றவியல் நடத்தை பேட்டர்ன் பகுப்பாய்வை கிளவுட் சர்வர்களுக்கு ஏற்றுகிறது.

கொள்கலன்மயமாக்கல் மற்றும் அளவிடக்கூடிய வரிசைப்படுத்தல்

டாக்கர் மற்றும் குபெர்னெட்ஸ் போன்ற கொள்கலன்மயமாக்கல் தொழில்நுட்பங்கள் விரைவான கணினி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் எளிதான புதுப்பிப்புகள் மற்றும் விரிவாக்கத்தை செயல்படுத்துகின்றன. கொள்கலன்மயமாக்கல் மூலம், டெவலப்பர்கள் AI மாதிரிகள் மற்றும் தொடர்புடைய சார்புகளை ஒன்றாக தொகுக்க முடியும், பல்வேறு சூழல்களில் நிலையான செயல்பாட்டை உறுதி செய்கிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவை அறிமுகப்படுத்துவதற்கான பயன்பாட்டு வழக்குகள்

ஸ்மார்ட் நகரங்களில் AI காணொளி கண்காணிப்பு

ஸ்மார்ட் நகரங்களில், நகர்ப்புற மேலாண்மை திறன் மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்த வீடியோ கண்காணிப்பு அமைப்புகளில் AI தொழில்நுட்பம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட் கம்பங்களில் பொருத்தப்பட்ட கேமராக்கள், போக்குவரத்து விதிகளை மீறும் வாகனங்கள் மற்றும் பாதசாரிகளை தானாகவே கண்டறிந்து அவர்களுக்கு எச்சரிக்கை செய்ய பயோமெட்ரிக் மற்றும் பேட்டர்ன் ரெகக்னிஷன் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த பயன்பாடு போக்குவரத்து மேலாண்மை செயல்திறனை மேம்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், மனித தலையீட்டின் தேவையையும் குறைக்கிறது.

நுண்ணறிவு போக்குவரத்து மேலாண்மை

அறிவார்ந்த போக்குவரத்துத் துறையில், போக்குவரத்து சிக்னல் கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்தவும், போக்குவரத்து ஓட்டத்தை கணிக்கவும், போக்குவரத்து விபத்துகளை தானாகக் கண்டறியவும் AI தொழில்நுட்பம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, மெட்ரோபோலிஸ் நகரம் சந்திப்புகளில் தகவமைப்பு சிக்னல் கட்டுப்பாட்டு தொழில்நுட்பத்தை ஒருங்கிணைத்துள்ளது. இந்த தொழில்நுட்பம், AI வழிமுறைகளுடன் இணைந்து, நிகழ்நேரத் தரவைப் பிடிக்க தூண்டல் வளைய உணரிகள் மற்றும் வீடியோ கண்டறிதல் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி போக்குவரத்து சிக்னல் கால அளவை மாறும் வகையில் மேம்படுத்துகிறது. இந்த தொழில்நுட்பம் வாகன தாமதங்களைக் கணிசமாகக் குறைத்து போக்குவரத்து சேவை தரத்தை மேம்படுத்தியுள்ளது.

தற்போதுள்ள கேமரா அமைப்புகளில் AI-ஐ அறிமுகப்படுத்துவது கண்காணிப்பு திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதோடு மட்டுமல்லாமல், அறிவார்ந்த காட்சி பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆரம்ப எச்சரிக்கை திறன்களையும் செயல்படுத்துகிறது. பொருத்தமான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், நிகழ்நேர வீடியோ அனுமான தொழில்நுட்பத்தை மேம்படுத்துவதன் மூலமும், கலப்பின விளிம்பு கணினி மற்றும் கிளவுட் கட்டமைப்பை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், கொள்கலன் மற்றும் அளவிடக்கூடிய வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்துவதன் மூலமும், AI தொழில்நுட்பத்தை ஏற்கனவே உள்ள கேமரா அமைப்புகளில் திறம்பட ஒருங்கிணைக்க முடியும்.