ວິທີການນຳສະເໜີປັນຍາປະດິດເຂົ້າໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ

ການນຳສະເໜີ AI ເຂົ້າໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມແນ່ນອນຂອງການຕິດຕາມກວດກາເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະສະຖານະການອັດສະລິຍະ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າໄດ້ອີກດ້ວຍ. ໂດຍການເລືອກຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ເໝາະສົມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຕັກໂນໂລຊີການອະນຸມານວິດີໂອແບບເວລາຈິງ, ການຮັບຮອງເອົາສະຖາປັດຕະຍະກຳການປະມວນຜົນຂອບແບບປະສົມ ແລະ ຄລາວ, ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການນຳໃຊ້ແບບບັນຈຸ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ເຕັກໂນໂລຊີ AI ສາມາດປະສົມປະສານເຂົ້າກັບລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ແນະນຳເທັກໂນໂລຢີ AI

ການເລືອກ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ

ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນ "ສະໝອງ" ຂອງລະບົບການເຝົ້າລະວັງວິດີໂອ, ເຊິ່ງຮັບຜິດຊອບໃນການສະກັດ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຟຣມວິດີໂອ. ການເລືອກຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບການປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກທົ່ວໄປປະກອບມີ:

ຊຸດ YOLO: ເໝາະສຳລັບສະຖານະການທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງໃນເວລາຈິງ, ເຊັ່ນ: ການຕິດຕາມການຈະລາຈອນ.

R-CNN ທີ່ໄວຂຶ້ນ: ເໝາະສົມສຳລັບສະຖານະການທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການຄວາມແມ່ນຍຳສູງ, ເຊັ່ນ: ການກວດຈັບຂໍ້ບົກພ່ອງທາງອຸດສາຫະກຳ.

Visual Transformer (ViT): ເກັ່ງໃນການປະມວນຜົນສາກທີ່ສັບສົນ ແລະ ຂໍ້ມູນຊຸດເວລາດົນ.

ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະ ປະສິດທິພາບການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ, ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບຕໍ່ໄປນີ້ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້:

ການຮຽນຮູ້ແບບໂອນ: ການນຳໃຊ້ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການດ້ານຂໍ້ມູນ.

ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ: ປັບປຸງປະສິດທິພາບການປະມວນຜົນ.

ເທັກໂນໂລຢີການອະນຸມານວິດີໂອແບບເວລາຈິງ: ການອະນຸມານວິດີໂອແບບເວລາຈິງແມ່ນໜ້າທີ່ສຳຄັນໃນລະບົບການເຝົ້າລະວັງ, ແລະປະສິດທິພາບຂອງມັນແມ່ນຂຶ້ນກັບຮາດແວ ແລະ ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ວິທີການທາງເທັກໂນໂລຢີທົ່ວໄປປະກອບມີ: TensorRT: ເລັ່ງການອະນຸມານແບບຈຳລອງ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳການອະນຸມານແບບບໍ່ຕໍ່ເນື່ອງ: ປະມວນຜົນວິດີໂອຫຼາຍສະຕຣີມໂດຍບໍ່ມີການບລັອກໜ້າວຽກ. ໃນແງ່ຂອງການຮອງຮັບຮາດແວ, GPU ແລະ FPGAs ເກັ່ງໃນສະຖານະການການເຮັດວຽກພ້ອມກັນສູງ, ໃນຂະນະທີ່ NPUs ໃນອຸປະກອນຂອບດຸ່ນດ່ຽງປະສິດທິພາບ ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ.

ສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບປະສົມທີ່ລວມເອົາການປະມວນຜົນແບບ edge computing ແລະ cloud ຊ່ວຍໃຫ້ມີຮູບແບບການນຳໃຊ້ທີ່ສະຫຼາດກວ່າ. ການປະມວນຜົນແບບ edge computing ສະເໜີຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງປະສິດທິພາບໃນເວລາຈິງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍລົບລ້າງຄວາມຕ້ອງການການສົ່ງຕໍ່ເຄືອຂ່າຍ. ການວິເຄາະທີ່ອີງໃສ່ cloud ສາມາດເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ ແລະ ດຳເນີນການວິເຄາະຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບຄວາມປອດໄພດຳເນີນການວິເຄາະການໄຫຼຂອງພະນັກງານປົກກະຕິໃນອຸປະກອນ edge, ໃນຂະນະທີ່ໂອນການວິເຄາະຮູບແບບພຶດຕິກຳທາງອາຍາທີ່ສັບສົນໄປຍັງເຊີບເວີ cloud.

ການຈັດລຽງສິນຄ້າ ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້

ເຕັກໂນໂລຊີການບັນຈຸ (ເຊັ່ນ Docker ແລະ Kubernetes) ຊ່ວຍໃຫ້ການນຳໃຊ້ລະບົບໄດ້ໄວ ແລະ ການອັບເດດ ແລະ ການຂະຫຍາຍໄດ້ງ່າຍ. ຜ່ານການບັນຈຸ, ນັກພັດທະນາສາມາດຫຸ້ມຫໍ່ຮູບແບບ AI ແລະ ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຮ່ວມກັນ, ຮັບປະກັນການດຳເນີນງານທີ່ໝັ້ນຄົງໃນສະພາບແວດລ້ອມຕ່າງໆ.

ກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງການແນະນຳປັນຍາປະດິດ

ການເຝົ້າລະວັງວິດີໂອດ້ວຍ AI ໃນເມືອງອັດສະລິຍະ

ໃນຕົວເມືອງອັດສະລິຍະ, ເຕັກໂນໂລຊີ AI ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນລະບົບການເຝົ້າລະວັງວິດີໂອເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມປອດໄພໃນການຄຸ້ມຄອງຕົວເມືອງ. ຕົວຢ່າງ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ຕິດຕັ້ງຢູ່ເທິງເສົາອັດສະລິຍະໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີຊີວະມິຕິ ແລະ ການຮັບຮູ້ຮູບແບບເພື່ອກວດຫາຍານພາຫະນະ ແລະ ຄົນຍ່າງທາງທີ່ລະເມີດກົດລະບຽບຈະລາຈອນໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນພວກເຂົາ. ແອັບພລິເຄຊັນນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງປະສິດທິພາບການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການການແຊກແຊງຂອງມະນຸດອີກດ້ວຍ.

ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນອັດສະລິຍະ

ໃນຂົງເຂດການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ, ເຕັກໂນໂລຊີ AI ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄວບຄຸມສັນຍານຈະລາຈອນ, ຄາດຄະເນການໄຫຼວຽນຂອງການຈະລາຈອນ, ແລະ ກວດພົບອຸບັດຕິເຫດຈະລາຈອນໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຕົວຢ່າງ, ນະຄອນ Metropolis ໄດ້ລວມເອົາເຕັກໂນໂລຊີການຄວບຄຸມສັນຍານແບບປັບຕົວໄດ້ຢູ່ຈຸດຕັດກັນ. ເຕັກໂນໂລຊີນີ້, ລວມກັບອັລກໍຣິທຶມ AI, ໃຊ້ເຊັນເຊີວົງຈອນ inductive ແລະ ລະບົບກວດຈັບວິດີໂອເພື່ອບັນທຶກຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບໄລຍະເວລາຂອງສັນຍານຈະລາຈອນໂດຍໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊັກຊ້າຂອງຍານພາຫະນະຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ປັບປຸງຄຸນນະພາບການບໍລິການຈະລາຈອນໃຫ້ດີຂຶ້ນ.

ການນຳສະເໜີ AI ເຂົ້າໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມແນ່ນອນຂອງການຕິດຕາມກວດກາເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະສະຖານະການອັດສະລິຍະ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າໄດ້ອີກດ້ວຍ. ໂດຍການເລືອກຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ເໝາະສົມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຕັກໂນໂລຊີການອະນຸມານວິດີໂອແບບເວລາຈິງ, ການຮັບຮອງເອົາສະຖາປັດຕະຍະກຳການປະມວນຜົນຂອບແບບປະສົມ ແລະ ຄລາວ, ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການນຳໃຊ້ແບບບັນຈຸ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ເຕັກໂນໂລຊີ AI ສາມາດປະສົມປະສານເຂົ້າກັບລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.