วิธีการนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้กับระบบกล้องที่มีอยู่เดิม

การนำ AI มาใช้ในระบบกล้องที่มีอยู่เดิมไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจสอบเท่านั้น แต่ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์ฉากอย่างชาญฉลาดและแจ้งเตือนล่วงหน้าได้อีกด้วย โดยการเลือกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสม การเพิ่มประสิทธิภาพเทคโนโลยีการประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์ การนำสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดระหว่าง Edge Computing และ Cloud Computing มาใช้ และการใช้งานแบบคอนเทนเนอร์และปรับขนาดได้ เทคโนโลยี AI สามารถบูรณาการเข้ากับระบบกล้องที่มีอยู่เดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขอแนะนำเทคโนโลยี AI

การเลือกและการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเปรียบเสมือน "สมอง" ของระบบเฝ้าระวังวิดีโอ ทำหน้าที่ดึงและวิเคราะห์ข้อมูลจากเฟรมวิดีโอ การเลือกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่:

ซีรีส์ YOLO: เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการความแม่นยำแบบเรียลไทม์สูง เช่น การตรวจสอบสภาพการจราจร

Faster R-CNN: เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องในอุตสาหกรรม

Visual Transformer (ViT): มีความสามารถโดดเด่นในการประมวลผลฉากที่ซับซ้อนและข้อมูลอนุกรมเวลาที่ยาวนาน

เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของการฝึกโมเดล สามารถใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพต่อไปนี้ได้:

การเรียนรู้แบบถ่ายโอน (Transfer learning): การใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าเพื่อลดเวลาในการฝึกฝนและปริมาณข้อมูลที่ต้องการ

การแบ่งข้อมูล (Data sharding): ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล

เทคโนโลยีการประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์: การประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์เป็นฟังก์ชันสำคัญในระบบเฝ้าระวัง และประสิทธิภาพของมันขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ แนวทางทางเทคนิคที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่: TensorRT: ช่วยเร่งความเร็วในการประมวลผลโมเดล สถาปัตยกรรมประมวลผลแบบอะซิงโครนัส: ประมวลผลสตรีมวิดีโอหลายรายการโดยไม่ทำให้งานหยุดชะงัก ในแง่ของการรองรับฮาร์ดแวร์ GPU และ FPGA มีประสิทธิภาพโดดเด่นในสถานการณ์ที่มีการทำงานพร้อมกันสูง ในขณะที่ NPU ในอุปกรณ์ Edge จะสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงาน

สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดที่ผสมผสานการประมวลผลแบบเอดจ์และการประมวลผลบนคลาวด์ ช่วยให้สามารถสร้างโมเดลการใช้งานที่ชาญฉลาดขึ้น การประมวลผลแบบเอดจ์มีข้อดีคือประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ โดยไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย การวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์สามารถจัดเก็บข้อมูลในอดีตและทำการวิเคราะห์รูปแบบขนาดใหญ่ได้ ตัวอย่างเช่น ระบบรักษาความปลอดภัยจะทำการวิเคราะห์การไหลเวียนของบุคลากรเป็นประจำบนอุปกรณ์เอดจ์ ในขณะที่ทำการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมอาชญากรรมที่ซับซ้อนบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์

การใช้คอนเทนเนอร์และการปรับใช้ที่ปรับขนาดได้

เทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ (เช่น Docker และ Kubernetes) ช่วยให้การปรับใช้ระบบทำได้อย่างรวดเร็ว อัปเดตและขยายระบบได้ง่าย ด้วยเทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ นักพัฒนาสามารถบรรจุโมเดล AI และส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกัน ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบจะทำงานได้อย่างเสถียรในสภาพแวดล้อมต่างๆ

กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์

ระบบเฝ้าระวังวิดีโอด้วย AI ในเมืองอัจฉริยะ

ในเมืองอัจฉริยะ เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบเฝ้าระวังวิดีโอเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัยในการจัดการเมือง ตัวอย่างเช่น กล้องที่ติดตั้งบนเสาอัจฉริยะใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกและการจดจำรูปแบบเพื่อตรวจจับยานพาหนะและคนเดินเท้าที่ฝ่าฝืนกฎจราจรโดยอัตโนมัติและแจ้งเตือน การใช้งานนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการจราจร แต่ยังช่วยลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์อีกด้วย

การจัดการจราจรอัจฉริยะ

ในด้านการขนส่งอัจฉริยะ เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมสัญญาณไฟจราจร ทำนายการไหลของจราจร และตรวจจับอุบัติเหตุจราจรโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น เมืองเมโทรโพลิสได้บูรณาการเทคโนโลยีควบคุมสัญญาณไฟจราจรแบบปรับได้ที่ทางแยก เทคโนโลยีนี้ เมื่อรวมกับอัลกอริธึม AI จะใช้เซ็นเซอร์แบบเหนี่ยวนำและระบบตรวจจับวิดีโอเพื่อเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ และปรับระยะเวลาของสัญญาณไฟจราจรให้เหมาะสมแบบไดนามิกโดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีนี้ช่วยลดความล่าช้าของยานพาหนะและปรับปรุงคุณภาพการบริการจราจรได้อย่างมาก

การนำ AI มาใช้ในระบบกล้องที่มีอยู่เดิมไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจสอบเท่านั้น แต่ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์ฉากอย่างชาญฉลาดและแจ้งเตือนล่วงหน้าได้อีกด้วย โดยการเลือกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสม การเพิ่มประสิทธิภาพเทคโนโลยีการประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์ การนำสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดระหว่าง Edge Computing และ Cloud Computing มาใช้ และการใช้งานแบบคอนเทนเนอร์และปรับขนาดได้ เทคโนโลยี AI สามารถบูรณาการเข้ากับระบบกล้องที่มีอยู่เดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ