د موجوده کیمرې سیسټمونو کې د مصنوعي ذهانت معرفي کول نه یوازې د څارنې موثریت او دقت ته وده ورکوي بلکه د هوښیار صحنې تحلیل او د لومړني خبرتیا وړتیاوې هم فعالوي. د مناسب ژورې زده کړې ماډلونو غوره کولو، د ریښتیني وخت ویډیو انفرنس ټیکنالوژۍ غوره کولو، د هایبرډ ایج کمپیوټري او کلاوډ معمارۍ غوره کولو، او د کانټینر شوي او پیمانه وړ ځای پرځای کولو پلي کولو سره، د مصنوعي ذهانت ټیکنالوژي په مؤثره توګه د موجوده کیمرې سیسټمونو کې مدغم کیدی شي.
د مصنوعي ذهانت ټکنالوژۍ معرفي کول
د ژورې زده کړې ماډل انتخاب او اصلاح
د ژورې زده کړې ماډلونه د ویډیو څارنې سیسټمونو "دماغونه" دي، چې د ویډیو چوکاټونو څخه د معلوماتو استخراج او تحلیل مسؤلیت لري. د سیسټم فعالیت ښه کولو لپاره د سم ژورې زده کړې ماډل غوره کول خورا مهم دي. د ژورې زده کړې عام ماډلونه پدې کې شامل دي:
د یولو لړۍ: د هغو سناریوګانو لپاره مناسب چې د لوړ ریښتیني وخت اړتیاوې لري، لکه د ترافیک څارنه.
ګړندی R-CNN: د لوړ دقت اړتیاو سره سناریوګانو لپاره مناسب، لکه د صنعتي نیمګړتیاو کشف.
بصري ټرانسفارمر (ViT): د پیچلو صحنو او اوږدمهاله لړۍ معلوماتو پروسس کولو کې ښه والی لري.
د ماډل روزنې موثریت او فعالیت ښه کولو لپاره، لاندې اصلاح کولو تخنیکونه کارول کیدی شي:
د زده کړې لیږد: د روزنې وخت او معلوماتو اړتیاو کمولو لپاره د مخکې روزل شوي ماډلونو څخه ګټه پورته کول.
د معلوماتو شریکول: د کمپیوټر موثریت ښه کوي.
د ریښتیني وخت ویډیو استنباط ټیکنالوژي: د ریښتیني وخت ویډیو استنباط د څارنې سیسټمونو کې یو مهم فعالیت دی، او موثریت یې په هارډویر او اصلاح کولو تخنیکونو پورې اړه لري. عام تخنیکي طریقې پدې کې شاملې دي: TensorRT: د ماډل استنباط ګړندی کوي. غیر متمرکز استنباط جوړښت: د دندو بندولو پرته ډیری ویډیو جریانونه پروسس کوي. د هارډویر ملاتړ په شرایطو کې، GPUs او FPGAs په لوړ همغږۍ سناریوګانو کې غوره دي، پداسې حال کې چې په څنډه وسیلو کې NPUs فعالیت او د انرژۍ موثریت متوازن کوي.
د هایبرډ جوړښت چې د ایج کمپیوټري او کلاوډ سره یوځای کوي د هوښیار ځای پرځای کولو ماډلونو ته وړتیا ورکوي. ایج کمپیوټري د ریښتیني وخت فعالیت ګټه وړاندې کوي، د شبکې لیږد اړتیا له منځه وړي. کلاوډ پر بنسټ تحلیلونه کولی شي تاریخي معلومات ذخیره کړي او د لوی پیمانه نمونې تحلیل ترسره کړي. د مثال په توګه، یو امنیتي سیسټم د ایج وسیلو کې د پرسونل جریان معمول تحلیل ترسره کوي، پداسې حال کې چې کلاوډ سرورونو ته د پیچلي جرمي چلند نمونې تحلیل اپلوډ کوي.
کانټینر کول او د توزیع وړ ځای پرځای کول
د کانټینر کولو ټیکنالوژي (لکه ډاکر او کوبرنیټس) د سیسټم ګړندي ځای پرځای کولو او اسانه تازه معلوماتو او پراختیا ته اجازه ورکوي. د کانټینر کولو له لارې، پراختیا کونکي کولی شي د AI ماډلونه او اړوند انحصارونه یوځای بسته کړي، په مختلفو چاپیریالونو کې باثباته عملیات ډاډمن کړي.
د مصنوعي استخباراتو د معرفي کولو د تطبیق قضیې
په سمارټ ښارونو کې د مصنوعي ذهانت ویډیو څارنه
په سمارټ ښارونو کې، د ښاري مدیریت موثریت او خوندیتوب ښه کولو لپاره د ویډیو څارنې سیسټمونو کې د مصنوعي ذهانت ټیکنالوژي په پراخه کچه کارول کیږي. د مثال په توګه، په سمارټ قطبونو کې نصب شوي کیمرې د بایومیټریک او نمونې پیژندنې ټیکنالوژیو څخه کار اخلي ترڅو په اتوماتيک ډول د ترافیک قوانینو سرغړونه کونکي موټرې او پیاده تلونکي کشف کړي او دوی ته خبرداری ورکړي. دا اپلیکیشن نه یوازې د ترافیک مدیریت موثریت ښه کوي بلکه د انساني مداخلې اړتیا هم کموي.
هوښیار ترافیک مدیریت
د هوښیار ترانسپورت په برخه کې، د AI ټیکنالوژي د ترافیک سیګنال کنټرول غوره کولو، د ترافیک جریان وړاندوینې، او په اتوماتيک ډول د ترافیکي پیښو کشف کولو لپاره کارول کیږي. د مثال په توګه، میټروپولیس ښار په څلور لارو کې د تطبیقي سیګنال کنټرول ټیکنالوژي مدغم کړې ده. دا ټیکنالوژي، د AI الګوریتمونو سره یوځای، د ریښتیني وخت معلوماتو نیولو لپاره د انډکټیو لوپ سینسرونو او ویډیو کشف سیسټمونو څخه کار اخلي او د ماشین زده کړې ماډلونو په کارولو سره د ترافیک سیګنال موده په متحرک ډول غوره کوي. دې ټیکنالوژۍ د پام وړ د موټرو ځنډونه کم کړي او د ترافیک خدماتو کیفیت یې ښه کړی دی.
د موجوده کیمرې سیسټمونو کې د مصنوعي ذهانت معرفي کول نه یوازې د څارنې موثریت او دقت ته وده ورکوي بلکه د هوښیار صحنې تحلیل او د لومړني خبرتیا وړتیاوې هم فعالوي. د مناسب ژورې زده کړې ماډلونو غوره کولو، د ریښتیني وخت ویډیو انفرنس ټیکنالوژۍ غوره کولو، د هایبرډ ایج کمپیوټري او کلاوډ معمارۍ غوره کولو، او د کانټینر شوي او پیمانه وړ ځای پرځای کولو پلي کولو سره، د مصنوعي ذهانت ټیکنالوژي په مؤثره توګه د موجوده کیمرې سیسټمونو کې مدغم کیدی شي.
د پوسټ وخت: جولای-۳۱-۲۰۲۵