Adimen artifiziala (IA) kamera-sistemetan sartzeak ez du soilik monitorizazioaren eraginkortasuna eta zehaztasuna hobetzen, baita eszenen analisi adimenduna eta alerta goiztiarreko gaitasunak ere ahalbidetzen ditu. Ikaskuntza sakoneko eredu egokiak hautatuz, denbora errealeko bideo-inferentzia teknologia optimizatuz, ertzeko konputazio hibridoa eta hodeiko arkitektura hartuz, eta edukiontzietan banatutako eta eskalagarria den hedapena ezarriz, IA teknologia modu eraginkorrean integra daiteke kamera-sistemetan.
AI teknologien aurkezpena
Ikaskuntza Sakoneko Ereduen Hautaketa eta Optimizazioa
Bideo-zaintza sistemen “garunak” dira ikaskuntza sakoneko ereduak, bideo-fotogrametatik informazioa atera eta aztertzeaz arduratzen direnak. Ikaskuntza sakoneko eredu egokia hautatzea ezinbestekoa da sistemaren errendimendua hobetzeko. Ikaskuntza sakoneko eredu ohikoenen artean hauek daude:
YOLO seriea: Denbora errealeko eskakizun handiak dituzten eszenatokietarako egokia, hala nola trafikoaren monitorizazioa.
R-CNN azkarragoa: zehaztasun handiko eskakizunak dituzten eszenatokietarako egokia, hala nola industria-akatsen detekzioa.
Transformadore Bisuala (ViT): Eszena konplexuak eta denbora-serie luzeko datuak prozesatzeko bikaina da.
Modeloen entrenamenduaren eraginkortasuna eta errendimendua hobetzeko, optimizazio teknika hauek erabil daitezke:
Transferentziazko ikaskuntza: Aurrez entrenatutako ereduak aprobetxatzea entrenamendu denbora eta datu beharrak murrizteko.
Datuen zatiketa: Konputazioaren eraginkortasuna hobetzen du.
Denbora errealeko bideo-inferentzia teknologia: Denbora errealeko bideo-inferentzia funtzio gakoa da zaintza-sistemetan, eta bere eraginkortasuna hardwarearen eta optimizazio-tekniken araberakoa da. Ohiko ikuspegi teknikoen artean daude: TensorRT: Ereduen inferentzia bizkortzen du. Inferentzia-arkitektura asinkronoa: Bideo-jario anitz prozesatzen ditu zereginak blokeatu gabe. Hardwarearen euskarriari dagokionez, GPUak eta FPGAak bikainak dira aldiberekotasun handiko eszenatokietan, eta ertzeko gailuetako NPUek errendimendua eta energia-eraginkortasuna orekatzen dituzte.
Ertzeko konputazioa eta hodeia konbinatzen dituen arkitektura hibrido batek inplementazio-eredu adimentsuagoak ahalbidetzen ditu. Ertzeko konputazioak denbora errealeko errendimenduaren abantaila eskaintzen du, sareko transmisioaren beharra ezabatuz. Hodeian oinarritutako analisiak datu historikoak gorde eta eskala handiko ereduen analisiak egin ditzake. Adibidez, segurtasun-sistema batek langileen fluxuaren analisi arrunta egiten du ertzeko gailuetan, eta, aldi berean, jokabide kriminalen ereduen analisi konplexuak hodeiko zerbitzarietara deskargatzen ditu.
Edukiontziratzea eta Eskalagarria den Hedapena
Edukiontziratze-teknologiek (Docker eta Kubernetes bezalakoek) sistemaren hedapen azkarra eta eguneratze eta hedapen errazak ahalbidetzen dituzte. Edukiontziratzearen bidez, garatzaileek IA ereduak eta erlazionatutako mendekotasunak elkarrekin paketatu ditzakete, hainbat ingurunetan funtzionamendu egonkorra bermatuz.
Adimen Artifizialaren Sarrerako Aplikazio Kasuak
AI Bideo Zaintza Hiri Adimendunetan
Hiri adimendunetan, AI teknologia oso erabilia da bideo-zaintza sistemetan hiri-kudeaketaren eraginkortasuna eta segurtasuna hobetzeko. Adibidez, zutoin adimendunetan muntatutako kamerek biometria eta ereduen ezagutza teknologiak erabiltzen dituzte trafiko arauak urratzen dituzten ibilgailuak eta oinezkoak automatikoki detektatzeko eta ohartarazteko. Aplikazio honek ez du trafikoaren kudeaketaren eraginkortasuna hobetzen bakarrik, baita gizakiaren esku-hartzearen beharra murrizten ere.
Trafiko Kudeaketa Adimenduna
Garraio adimendunaren arloan, AI teknologia erabiltzen ari da trafiko-seinaleen kontrola optimizatzeko, trafiko-fluxua aurreikusteko eta trafiko-istripuak automatikoki detektatzeko. Adibidez, Metropolis City-k seinaleen kontrol-teknologia moldagarria integratu du bidegurutzeetan. Teknologia honek, AI algoritmoekin konbinatuta, begizta induktiboko sentsoreak eta bideo-detekzio sistemak erabiltzen ditu denbora errealeko datuak jasotzeko eta trafiko-seinaleen iraupena dinamikoki optimizatzeko makina-ikaskuntzako ereduak erabiliz. Teknologia honek ibilgailuen atzerapenak nabarmen murriztu ditu eta trafiko-zerbitzuaren kalitatea hobetu du.
Adimen artifiziala (IA) kamera-sistemetan sartzeak ez du soilik monitorizazioaren eraginkortasuna eta zehaztasuna hobetzen, baita eszenen analisi adimenduna eta alerta goiztiarreko gaitasunak ere ahalbidetzen ditu. Ikaskuntza sakoneko eredu egokiak hautatuz, denbora errealeko bideo-inferentzia teknologia optimizatuz, ertzeko konputazio hibridoa eta hodeiko arkitektura hartuz, eta edukiontzietan banatutako eta eskalagarria den hedapena ezarriz, IA teknologia modu eraginkorrean integra daiteke kamera-sistemetan.
Argitaratze data: 2025eko uztailaren 31a