سۈنئىي ئەقىلنى مەۋجۇت كامېرا سىستېمىلىرىغا قانداق كىرگۈزۈش كېرەك

سۈنئىي ئەقىلنى مەۋجۇت كامېرا سىستېمىلىرىغا كىرگۈزۈش پەقەت كۆزىتىش ئۈنۈمى ۋە توغرىلىقىنى يۇقىرى كۆتۈرۈپلا قالماي، يەنە ئەقلىي سەھنە ئانالىزى ۋە ئالدىن ئاگاھلاندۇرۇش ئىقتىدارىنىمۇ ئىشقا ئاشۇرىدۇ. مۇۋاپىق چوڭقۇر ئۆگىنىش مودېللىرىنى تاللاش، ھەقىقىي ۋاقىتلىق سىنلىق چۈشەندۈرۈش تېخنىكىسىنى ئەلالاشتۇرۇش، ئارىلاشما قىرلىق ھېسابلاش ۋە بۇلۇت قۇرۇلمىسىنى قوللىنىش ۋە كونتېينېرلىق ۋە كېڭەيتكىلى بولىدىغان ئورۇنلاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش ئارقىلىق، سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنى مەۋجۇت كامېرا سىستېمىلىرىغا ئۈنۈملۈك بىرلەشتۈرگىلى بولىدۇ.

سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنى تونۇشتۇرۇش

چوڭقۇر ئۆگىنىش مودېلىنى تاللاش ۋە ئەلالاشتۇرۇش

چوڭقۇر ئۆگىنىش مودېللىرى ۋىدېئو كۆزىتىش سىستېمىسىنىڭ «مېڭىسى» بولۇپ، ۋىدېئو رامكىلىرىدىن ئۇچۇرلارنى چىقىرىش ۋە تەھلىل قىلىشقا مەسئۇل. سىستېما ئىقتىدارىنى ياخشىلاش ئۈچۈن توغرا چوڭقۇر ئۆگىنىش مودېلىنى تاللاش ئىنتايىن مۇھىم. ئورتاق چوڭقۇر ئۆگىنىش مودېللىرى تۆۋەندىكىلەرنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ:

YOLO يۈرۈشلۈكى: قاتناشنى نازارەت قىلىش قاتارلىق يۇقىرى رېئال ۋاقىتلىق تەلەپلەر بار سىنارىيەلەرگە ماس كېلىدۇ.

تېز سۈرئەتلىك R-CNN: سانائەت نۇقسانلىرىنى بايقاش قاتارلىق يۇقىرى ئېنىقلىق تەلىپى بار سىنارىيەلەرگە ماس كېلىدۇ.

كۆرۈنۈشلۈك ئۆزگەرتكۈچ (ViT): مۇرەككەپ كۆرۈنۈشلەر ۋە ئۇزۇن مۇددەتلىك سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىشتا ئىنتايىن ياخشى.

مودېل تەربىيەلەش ئۈنۈمى ۋە ئىقتىدارىنى يۇقىرى كۆتۈرۈش ئۈچۈن، تۆۋەندىكى ئەلالاشتۇرۇش ئۇسۇللىرىنى قوللىنىشقا بولىدۇ:

ئۆگىنىشنى يۆتكەش: مەشىق ۋاقتى ۋە سانلىق مەلۇمات تەلىپىنى ئازايتىش ئۈچۈن ئالدىن تەربىيەلەنگەن مودېللاردىن پايدىلىنىش.

سانلىق مەلۇماتلارنى بۆلۈش: ھېسابلاش ئۈنۈمىنى ئاشۇرىدۇ.

ھەقىقىي ۋاقىتلىق سىنلىق چىقىرىش تېخنىكىسى: ھەقىقىي ۋاقىتلىق سىنلىق چىقىرىش كۆزىتىش سىستېمىسىدىكى مۇھىم ئىقتىدار بولۇپ، ئۇنىڭ ئۈنۈمى ئۈسكۈنىلەر ۋە ئەلالاشتۇرۇش تېخنىكىسىغا باغلىق. ئورتاق تېخنىكىلىق ئۇسۇللار تۆۋەندىكىلەرنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ: TensorRT: مودېل چىقىرىشنى تېزلىتىدۇ. ئاسىنخرونلۇق چىقىرىش قۇرۇلمىسى: ۋەزىپىلەرنى توسماي كۆپ خىل سىنلىق ئېقىملارنى بىر تەرەپ قىلىدۇ. ئۈسكۈنىلەرنى قوللاش جەھەتتە، GPU ۋە FPGA يۇقىرى ماسلىشىشچانلىق ئەھۋاللىرىدا ئۈستۈنلۈكنى ئىگىلەيدۇ، چەتتىكى ئۈسكۈنىلەردىكى NPU بولسا ئىقتىدار ۋە ئېنېرگىيە ئۈنۈمىنى تەڭپۇڭلاشتۇرىدۇ.

چەتتىكى ھېسابلاش ۋە بۇلۇتنى بىرلەشتۈرگەن ئارىلاشما قۇرۇلما ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئورۇنلاشتۇرۇش مودېللىرىنى ئىشقا ئاشۇرىدۇ. چەتتىكى ھېسابلاش ھەقىقىي ۋاقىتلىق ئىقتىدار ئەۋزەللىكىنى تەمىنلەيدۇ، تور يەتكۈزۈش ئېھتىياجىنى يوقىتىدۇ. بۇلۇت ئاساسلىق ئانالىز تارىخىي سانلىق مەلۇماتلارنى ساقلىيالايدۇ ۋە كەڭ كۆلەملىك ئەندىزە ئانالىزىنى ئېلىپ بارالايدۇ. مەسىلەن، بىخەتەرلىك سىستېمىسى چەتتىكى ئۈسكۈنىلەردە دائىملىق خادىملار ئېقىمى ئانالىزىنى ئېلىپ بارىدۇ، شۇنىڭ بىلەن بىر ۋاقىتتا مۇرەككەپ جىنايەتچىلىك ھەرىكەت ئەندىزە ئانالىزىنى بۇلۇت سېرۋېرلىرىغا يۈكلەيدۇ.

كونتېينېرلاشتۇرۇش ۋە كېڭەيتكىلى بولىدىغان ئورۇنلاشتۇرۇش

كونتېينېرلاشتۇرۇش تېخنىكىلىرى (مەسىلەن، Docker ۋە Kubernetes) سىستېمىنى تېز سۈرئەتتە ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە ئاسان يېڭىلاش ۋە كېڭەيتىش ئىمكانىيىتىنى بېرىدۇ. كونتېينېرلاشتۇرۇش ئارقىلىق، ئاچقۇچىلار سۈنئىي ئەقىل مودېللىرى ۋە مۇناسىۋەتلىك باغلىنىشلارنى بىر يەرگە توپلاپ، ھەر خىل مۇھىتلاردا مۇقىم ئىشلەشنى كاپالەتلەندۈرەلەيدۇ.

سۈنئىي ئەقىلنى تونۇشتۇرۇشنىڭ قوللىنىشچان مىساللىرى

ئەقلىي شەھەرلەردە سۈنئىي ئەقىل ۋىدېئو نازارەت قىلىش

ئەقلىي شەھەرلەردە، سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسى شەھەر باشقۇرۇش ئۈنۈمى ۋە بىخەتەرلىكىنى يۇقىرى كۆتۈرۈش ئۈچۈن سىنلىق كۆزىتىش سىستېمىسىدا كەڭ قوللىنىلىدۇ. مەسىلەن، ئەقلىي ئىقتىدارلىق تۈۋرۈكلەرگە ئورنىتىلغان كامېرالار بىئومېتىرىيەلىك ۋە ئەندىزە تونۇش تېخنىكىلىرىنى ئىشلىتىپ، قاتناش قائىدىسىنى بۇزغان ماشىنا ۋە پىيادىلەرنى ئاپتوماتىك بايقاپ، ئۇلارغا ئاگاھلاندۇرۇش بېرىدۇ. بۇ قوللىنىش پەقەت قاتناش باشقۇرۇش ئۈنۈمىنى ياخشىلاپلا قالماي، يەنە ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىشىغا بولغان ئېھتىياجنى ئازايتىدۇ.

ئەقلىي ئىقتىدارلىق قاتناش باشقۇرۇش

ئەقلىي قاتناش ساھەسىدە، سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسى يول سىگنالىنى كونترول قىلىشنى ئەلالاشتۇرۇش، يول ئېقىمىنى مۆلچەرلەش ۋە يول قاتناش ۋەقەلىرىنى ئاپتوماتىك بايقاش ئۈچۈن ئىشلىتىلىۋاتىدۇ. مەسىلەن، مېتروپولىس شەھىرى يول ئېغىزلىرىدا ماسلىشىشچان سىگنال كونترول تېخنىكىسىنى بىرلەشتۈرگەن. بۇ تېخنىكا سۈنئىي ئەقىل ئالگورىزىملىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈلۈپ، ئىندۇكسىيەلىك ھالقىسىمان سېنزورلار ۋە سىن بايقاش سىستېمىلىرىنى ئىشلىتىپ، ھەقىقىي ۋاقىتلىق سانلىق مەلۇماتلارنى قولغا كەلتۈرىدۇ ھەمدە ماشىنا ئۆگىنىش مودېللىرى ئارقىلىق يول سىگنالىنىڭ ۋاقتىنى دىنامىك جەھەتتىن ئەلالاشتۇرىدۇ. بۇ تېخنىكا ماشىنىلارنىڭ كېچىكىشىنى زور دەرىجىدە ئازايتىپ، يول مۇلازىمىتى سۈپىتىنى ياخشىلىدى.

سۈنئىي ئەقىلنى مەۋجۇت كامېرا سىستېمىلىرىغا كىرگۈزۈش پەقەت كۆزىتىش ئۈنۈمى ۋە توغرىلىقىنى يۇقىرى كۆتۈرۈپلا قالماي، يەنە ئەقلىي سەھنە ئانالىزى ۋە ئالدىن ئاگاھلاندۇرۇش ئىقتىدارىنىمۇ ئىشقا ئاشۇرىدۇ. مۇۋاپىق چوڭقۇر ئۆگىنىش مودېللىرىنى تاللاش، ھەقىقىي ۋاقىتلىق سىنلىق چۈشەندۈرۈش تېخنىكىسىنى ئەلالاشتۇرۇش، ئارىلاشما قىرلىق ھېسابلاش ۋە بۇلۇت قۇرۇلمىسىنى قوللىنىش ۋە كونتېينېرلىق ۋە كېڭەيتكىلى بولىدىغان ئورۇنلاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش ئارقىلىق، سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنى مەۋجۇت كامېرا سىستېمىلىرىغا ئۈنۈملۈك بىرلەشتۈرگىلى بولىدۇ.