L'importance croissante de l'IA dans la vidéosurveillance découle de son impact transformateur sur l'amélioration des capacités et de l'efficacité du système. Traditionnellement, la vidéosurveillance impliquait l'utilisation de caméras pour enregistrer des images, qui étaient largement utilisées après coup pour détecter les intrusions ou de dissuader les activités criminelles. Cependant, avec l'émergence Aiot Les technologies de surveillance évoluent vers l'utilisation de la puissance de calcul et d'algorithmes avancés pour analyser les flux vidéo en temps réel. Cela permet aux systèmes d'interpréter et de réagir de manière autonome aux images capturées, améliorant ainsi considérablement l'utilité et l'efficacité des systèmes de surveillance.
L’IA dans la vidéosurveillance facilite diverses fonctionnalités telles que la reconnaissance faciale, la détection d’objets et l’identification des problèmes de sécurité comme les incendies ou les comportements dangereux. Un large éventail d’algorithmes de reconnaissance intelligents peuvent désormais identifier les casques de sécurité, les uniformes, les objets lancés à haute altitude, etc. Néanmoins, ces algorithmes d’IA nécessitent une puissance de calcul considérable. Le processus consiste à décoder des séquences vidéo image par image et à utiliser des comparaisons sophistiquées pour en déduire des conclusions. Une telle analyse nécessite des capacités de traitement robustes, nécessitant généralement des GPU pour gérer efficacement la charge de travail. Cette demande augmente les exigences de performances et les coûts associés au matériel de vidéosurveillance.
De plus, le déploiement de ces capacités pose un défi de taille. La forte demande d’analyses basées sur l’IA dans le secteur de la surveillance a rendu Il est essentiel de déterminer comment la puissance de calcul est distribuée et gérée au sein de ces systèmes.. Cela souligne l’importance d’intégrer l’IA sur la caméra elle-même, d’optimiser l’analyse et le retour d’information en temps réel et de rationaliser l’ensemble du processus de surveillance.
Méthodes de déploiement de la puissance de calcul de l'IA dans la vidéosurveillance
En matière de vidéosurveillance, l’analyse de l’IA peut être déployée via trois méthodes principales : le traitement basé sur le cloud, informatique de pointe, et l'analyse sur caméra, communément appelée solutions cloud, edge et endpoint. Chacune de ces méthodes a ses propres avantages, mais récemment, on observe une tendance significative à l'intégration des capacités d'IA directement dans les caméras. Voici pourquoi :
Algorithmes d'IA dans le Cloud
Le déploiement d’algorithmes d’IA dans le cloud peut s’avérer complexe, car il implique de séparer les analyses de la caméra. Le premier défi consiste à diffuser efficacement les vidéos de surveillance vers les serveurs d’analyse. La plupart des sociétés d’algorithmes d’IA excellent dans le développement d’algorithmes, mais peuvent manquer de capacités robustes pour gérer les entrées de streaming, ce qui entraîne des configurations complexes et des problèmes tels que l’échec de l’intégration de vidéos dans les projets.
Algorithmes d'IA à la pointe de la technologie
Certain solutions informatiques de pointe récupérer les flux directement à partir des caméras. Bien que cette approche ait été initialement réalisable, les exigences modernes en matière de vidéosurveillance ont considérablement augmenté. Les analyses d'IA doivent accéder aux flux vidéo 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX, ce qui exerce une pression considérable sur les caméras. Cela peut entraîner des échecs de flux, des temps d'arrêt des caméras, des écrans noirs et une instabilité due à une mauvaise gestion des flux. La solution la plus efficace consiste à utiliser passerelles d'accès vidéo pour gérer les flux, en les distribuant sur différentes plateformes, y compris les serveurs d'analyse d'IA.
Remarque :
Les déploiements dans le cloud et en périphérie consomment une bande passante importante, en particulier lorsque des algorithmes limités sont déployés dans le cloud. L'analyse en temps réel nécessiterait une bande passante de téléchargement excessive, que de nombreux projets de surveillance ne peuvent pas prendre en charge, ce qui affecte la qualité de l'analyse.
A lire également: Quels facteurs ont rendu l'informatique de pointe moins chère et plus facile?
Algorithmes d'IA sur les caméras
Le déploiement d'algorithmes d'IA directement dans les caméras exploite leur propre puissance de calcul pour l'analyse, en ne renvoyant que les résultats traités, évitant ainsi les problèmes ci-dessus. Cette approche offre deux autres avantages clés :
Coûts matériels réduits
Les premières caméras avaient des configurations limitées axées uniquement sur l'encodage vidéo, manquant de capacités d'analyse en raison de problèmes de coût. L'intégration des capacités d'IA nécessitait un matériel plus avancé et plus coûteux. Appareils informatiques de pointe Les caméras ont également été utilisées pour des analyses externes. Cependant, à mesure que le marché de l'IA s'est étendu et que les coûts du matériel ont diminué, de nombreux fabricants d'appareils photo ont commencé à intégrer de meilleures capacités matérielles et d'IA dans les appareils photo eux-mêmes, créant ainsi une concurrence avec les solutions d'informatique de pointe.
Intégration de capteurs plus élevée
L'un des principaux défis de l'analyse vidéo par l'IA est l'amélioration de la précision, ce qui nécessite une optimisation et un apprentissage des algorithmes, souvent à des coûts élevés. L'analyse vidéo à elle seule peut ne pas répondre aux exigences de précision en raison de sa perspective limitée. En intégrant des capteurs supplémentaires (par exemple, PIR, la réactivité, fumée), combinée à l'analyse vidéo, la précision peut être considérablement améliorée.
Par exemple, la détection de flamme est plus efficace lorsque les données du capteur sont intégrées à l'entrée vidéo. Les caméras avec capteurs intégrés offrent un avantage considérable dans les applications industrielles. Contrairement aux solutions cloud ou edge, qui rencontrent des difficultés pour intégrer des capteurs en raison de déploiements séparés et de la nécessité de Passerelles IdO, les caméras intégrées résolvent plusieurs problèmes avec un seul appareil, améliorant la précision de la reconnaissance de l'IA et répondant à la demande du marché.
En intégrant l’analyse de l’IA directement dans les caméras et en intégrant des capteurs supplémentaires, les fabricants de vidéosurveillance innovent pour répondre aux besoins dynamiques de l’industrie, obtenant le soutien du marché pour ces solutions avancées.
Présentation Dusun IoTCarte mère de caméra AI RK3588 de RKXNUMX
Dusun IoTLa carte mère de caméra AI RK3588 de est conçue pour répondre aux besoins évolutifs des fabricants de caméras et s'aligner sur les tendances actuelles en matière de surveillance pilotée par l'IA. Cette solution offre :
- Prise en charge des frameworks d'IA : Le RK3588 prend en charge les frameworks d'apprentissage profond populaires tels que TensorFlow, MXNet, PyTorch et Caffe, permettant un déploiement facile des modèles d'IA.
- Traitement vidéo avancé : Il excelle dans l'encodage et le décodage vidéo, prenant en charge jusqu'à 8K à 60 ips. Cela permet un traitement très efficace du contenu vidéo avec des capacités d'encodage et de décodage de plusieurs canaux simultanément.
- Puissance GPU robuste : Le GPU ARM Mali-G610 intégré offre 450 GFLOPS de puissance de traitement, ce qui le rend adapté aux tâches exigeantes de traitement graphique et de manipulation d'images.
- Options d'interface complètes : La carte mère comprend diverses options d'interface de caméra, telles que MIPI, USB et Ethernet, offrant une flexibilité pour diverses configurations et intégrations de capteurs.
- Prise en charge de la vision nocturne infrarouge : Il dispose d'un connecteur pour la vision nocturne infrarouge, améliorant la visibilité et la qualité de l'image dans des conditions de faible luminosité ou de conditions météorologiques défavorables.
- Connectivité haut débit : Équipé d'un port Gigabit Ethernet, d'un support de module LTE CAT4, d'un eSIM, d'un GPS et d'un emplacement pour carte SIM, il offre des options de connectivité réseau fiables et polyvalentes.
- Faible consommation d'énergie: La conception est optimisée pour l'efficacité énergétique, prenant en charge des périodes de fonctionnement plus longues avec une consommation d'énergie minimale, ce qui est crucial pour les opérations de surveillance continue.
- Connecteur de batterie au lithium embarqué : En cas de panne de courant, le connecteur de batterie au lithium assure un fonctionnement ininterrompu, ce qui le rend particulièrement fiable pour les applications de sécurité et de surveillance.
- Rigoureusement testé pour la fiabilité : La carte mère est testée pour fonctionner de manière optimale dans des environnements difficiles, garantissant stabilité et fiabilité dans diverses conditions de déploiement.
Ces fonctionnalités collectives font de la carte mère de caméra AI RK3588 une solution puissante et flexible pour les systèmes de vidéosurveillance avancés, capable de gérer plusieurs tâches sophistiquées tout en maintenant l'efficacité et la fiabilité.
Embrasser l'avenir avec Dusun IoTSolutions de cartes mères de caméras AI de pointe
La popularité croissante des caméras IA dans le secteur de la surveillance souligne le rôle essentiel de l'analyse avancée dans les applications de sécurité et de surveillance. L'analyse IA des vidéos deviendra de plus en plus populaire, résolvant les problèmes pratiques des utilisateurs et améliorant l'efficacité. Les trois scénarios d'application de l'analyse vidéo auront également leurs propres marchés, mettant pleinement en valeur leurs avantages et servant mieux les clients.
Dusun IoT est à l’avant-garde de cette transformation, en fournissant des solutions de pointe qui incluent la Carte mère de caméra AI RK3588Cette plate-forme innovante répond non seulement aux exigences élevées de la surveillance moderne, mais simplifie également le processus de développement en offrant prise en charge complète de BSP et SDK. De plus, avec assistance technique d'ingénierie dédiée, Dusun IoT garantit une expérience d'intégration transparente, permettant aux fabricants de créer des systèmes de caméras intelligents qui sont à la fois efficaces et efficients pour relever les défis de sécurité d'aujourd'hui.
