පවතින කැමරා පද්ධතිවලට කෘතිම බුද්ධිය හඳුන්වා දෙන්නේ කෙසේද?

පවතින කැමරා පද්ධතිවලට AI හඳුන්වා දීමෙන් අධීක්ෂණ කාර්යක්ෂමතාව සහ නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු වනවා පමණක් නොව, බුද්ධිමත් දර්ශන විශ්ලේෂණය සහ පූර්ව අනතුරු ඇඟවීමේ හැකියාවන් ද සක්‍රීය වේ. සුදුසු ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති තෝරා ගැනීමෙන්, තත්‍ය කාලීන වීඩියෝ අනුමාන තාක්ෂණය ප්‍රශස්ත කිරීමෙන්, දෙමුහුන් දාර පරිගණකකරණය සහ වලාකුළු ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් අනුගමනය කිරීමෙන් සහ බහාලුම්ගත සහ පරිමාණය කළ හැකි යෙදවීම ක්‍රියාත්මක කිරීමෙන්, AI තාක්ෂණය පවතින කැමරා පද්ධතිවලට ඵලදායී ලෙස ඒකාබද්ධ කළ හැකිය.

AI තාක්ෂණයන් හඳුන්වාදීම

ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති තෝරා ගැනීම සහ ප්‍රශස්තිකරණය

ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති යනු වීඩියෝ නිරීක්ෂණ පද්ධතිවල "මොළය" වන අතර, වීඩියෝ රාමු වලින් තොරතුරු උපුටා ගැනීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා වගකිව යුතුය. පද්ධති ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා නිවැරදි ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘතිය තෝරා ගැනීම ඉතා වැදගත් වේ. පොදු ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘතිවලට ඇතුළත් වන්නේ:

YOLO මාලාව: රථවාහන නිරීක්ෂණය වැනි ඉහළ තත්‍ය කාලීන අවශ්‍යතා සහිත අවස්ථා සඳහා සුදුසු වේ.

වේගවත් R-CNN: කාර්මික දෝෂ හඳුනාගැනීම වැනි ඉහළ නිරවද්‍යතා අවශ්‍යතා සහිත අවස්ථා සඳහා සුදුසු වේ.

දෘශ්‍ය පරිවර්තකය (ViT): සංකීර්ණ දර්ශන සහ දිගු කාල ශ්‍රේණි දත්ත සැකසීමේදී විශිෂ්ටයි.

ආකෘති පුහුණු කාර්යක්ෂමතාව සහ කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා, පහත ප්‍රශස්තිකරණ ශිල්පීය ක්‍රම භාවිතා කළ හැකිය:

හුවමාරු ඉගෙනීම: පුහුණු කාලය සහ දත්ත අවශ්‍යතා අඩු කිරීම සඳහා පූර්ව පුහුණු ආකෘති භාවිතා කිරීම.

දත්ත ඛණ්ඩනය: පරිගණක කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කරයි.

තත්‍ය කාලීන වීඩියෝ අනුමාන තාක්ෂණය: තත්‍ය කාලීන වීඩියෝ අනුමානය යනු නිරීක්ෂණ පද්ධතිවල ප්‍රධාන කාර්යයක් වන අතර, එහි කාර්යක්ෂමතාව දෘඩාංග සහ ප්‍රශස්තිකරණ ශිල්පීය ක්‍රම මත රඳා පවතී. පොදු තාක්ෂණික ප්‍රවේශයන්ට ඇතුළත් වන්නේ: TensorRT: ආකෘති අනුමානය වේගවත් කරයි. අසමමුහුර්ත අනුමාන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය: කාර්යයන් අවහිර නොකර බහු වීඩියෝ ප්‍රවාහ සකසයි. දෘඩාංග සහාය අනුව, GPU සහ FPGA ඉහළ සමගාමී අවස්ථා වලදී විශිෂ්ට වන අතර, දාර උපාංගවල NPU කාර්ය සාධනය සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව සමතුලිත කරයි.

එජ් පරිගණනය සහ වලාකුළු ඒකාබද්ධ කරන දෙමුහුන් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් මඟින් වඩා දක්ෂ යෙදවුම් ආකෘති සක්‍රීය කරයි. එජ් පරිගණනය තත්‍ය කාලීන කාර්ය සාධනයේ වාසිය ලබා දෙන අතර එමඟින් ජාල සම්ප්‍රේෂණයේ අවශ්‍යතාවය ඉවත් කරයි. වලාකුළු පාදක විශ්ලේෂණවලට ඓතිහාසික දත්ත ගබඩා කර මහා පරිමාණ රටා විශ්ලේෂණය සිදු කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, ආරක්ෂක පද්ධතියක් එජ් උපාංගවල සාමාන්‍ය පුද්ගල ප්‍රවාහ විශ්ලේෂණයක් සිදු කරන අතරම, සංකීර්ණ අපරාධ හැසිරීම් රටා විශ්ලේෂණය වලාකුළු සේවාදායකයන්ට භාර දෙයි.

බහාලුම්කරණය සහ පරිමාණය කළ හැකි යෙදවීම

(ඩොකර් සහ කුබර්නෙට්ස් වැනි) බහාලුම්කරණ තාක්ෂණයන් වේගවත් පද්ධති යෙදවීම සහ පහසු යාවත්කාලීන කිරීම් සහ ප්‍රසාරණය සක්‍රීය කරයි. බහාලුම්කරණය හරහා, සංවර්ධකයින්ට AI ආකෘති සහ අදාළ පරායත්තතා එකට ඇසුරුම් කළ හැකි අතර, විවිධ පරිසරයන් තුළ ස්ථාවර ක්‍රියාකාරිත්වය සහතික කරයි.

කෘතිම බුද්ධිය හඳුන්වාදීමේ යෙදුම් අවස්ථා

ස්මාර්ට් නගරවල AI වීඩියෝ නිරීක්ෂණ

ස්මාර්ට් නගරවල, නාගරික කළමනාකරණ කාර්යක්ෂමතාව සහ ආරක්ෂාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා වීඩියෝ නිරීක්ෂණ පද්ධතිවල AI තාක්ෂණය බහුලව භාවිතා වේ. උදාහරණයක් ලෙස, ස්මාර්ට් කණු මත සවි කර ඇති කැමරා, රථවාහන නීති උල්ලංඝනය කරන වාහන සහ පදිකයින් ස්වයංක්‍රීයව හඳුනාගෙන ඔවුන්ට අනතුරු ඇඟවීමට ජෛවමිතික සහ රටා හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයන් භාවිතා කරයි. මෙම යෙදුම රථවාහන කළමනාකරණ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කරනවා පමණක් නොව, මිනිස් මැදිහත්වීමේ අවශ්‍යතාවයද අඩු කරයි.

බුද්ධිමත් රථවාහන කළමනාකරණය

බුද්ධිමත් ප්‍රවාහන ක්ෂේත්‍රය තුළ, රථවාහන සංඥා පාලනය ප්‍රශස්ත කිරීමට, රථවාහන ප්‍රවාහය පුරෝකථනය කිරීමට සහ රථවාහන අනතුරු ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීමට AI තාක්ෂණය භාවිතා කෙරේ. උදාහරණයක් ලෙස, මෙට්‍රොපොලිස් නගරය මංසන්ධිවලදී අනුවර්තනීය සංඥා පාලන තාක්ෂණය ඒකාබද්ධ කර ඇත. AI ඇල්ගොරිතම සමඟ ඒකාබද්ධ වූ මෙම තාක්ෂණය, තත්‍ය කාලීන දත්ත ග්‍රහණය කර ගැනීමට ප්‍රේරක ලූප් සංවේදක සහ වීඩියෝ හඳුනාගැනීමේ පද්ධති භාවිතා කරන අතර යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති භාවිතයෙන් රථවාහන සංඥා කාලසීමාවන් ගතිකව ප්‍රශස්ත කරයි. මෙම තාක්ෂණය වාහන ප්‍රමාදයන් සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කර ඇති අතර රථවාහන සේවා ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කර ඇත.

පවතින කැමරා පද්ධතිවලට AI හඳුන්වා දීමෙන් අධීක්ෂණ කාර්යක්ෂමතාව සහ නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු වනවා පමණක් නොව, බුද්ධිමත් දර්ශන විශ්ලේෂණය සහ පූර්ව අනතුරු ඇඟවීමේ හැකියාවන් ද සක්‍රීය වේ. සුදුසු ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති තෝරා ගැනීමෙන්, තත්‍ය කාලීන වීඩියෝ අනුමාන තාක්ෂණය ප්‍රශස්ත කිරීමෙන්, දෙමුහුන් දාර පරිගණකකරණය සහ වලාකුළු ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් අනුගමනය කිරීමෙන් සහ බහාලුම්ගත සහ පරිමාණය කළ හැකි යෙදවීම ක්‍රියාත්මක කිරීමෙන්, AI තාක්ෂණය පවතින කැමරා පද්ධතිවලට ඵලදායී ලෙස ඒකාබද්ධ කළ හැකිය.