Het integreren van AI in bestaande camerasystemen verbetert niet alleen de efficiëntie en nauwkeurigheid van de bewaking, maar maakt ook intelligente scèneanalyse en vroegtijdige waarschuwingsmogelijkheden mogelijk. Door geschikte deep learning-modellen te selecteren, realtime video-inferentietechnologie te optimaliseren, een hybride edge computing- en cloudarchitectuur te hanteren en containergebaseerde en schaalbare implementaties toe te passen, kan AI-technologie effectief worden geïntegreerd in bestaande camerasystemen.
Introductie van AI-technologieën
Modelselectie en -optimalisatie voor deep learning
Deep learning-modellen vormen het 'brein' van videobewakingssystemen en zijn verantwoordelijk voor het extraheren en analyseren van informatie uit videobeelden. Het kiezen van het juiste deep learning-model is cruciaal voor het verbeteren van de systeemprestaties. Veelvoorkomende deep learning-modellen zijn onder andere:
YOLO-serie: Geschikt voor scenario's met hoge realtime-eisen, zoals verkeersmonitoring.
Snellere R-CNN: Geschikt voor scenario's met hoge nauwkeurigheidseisen, zoals industriële defectdetectie.
Visual Transformer (ViT): Uitblinkt in het verwerken van complexe scènes en lange tijdreeksgegevens.
Om de efficiëntie en prestaties van modeltraining te verbeteren, kunnen de volgende optimalisatietechnieken worden gebruikt:
Transfer learning: gebruikmaken van voorgegetrainde modellen om de trainingstijd en de benodigde data te verminderen.
Data sharding: verbetert de rekenkracht.
Realtime video-inferentietechnologie: Realtime video-inferentie is een cruciale functie in bewakingssystemen en de efficiëntie ervan hangt af van de hardware en optimalisatietechnieken. Veelgebruikte technische benaderingen zijn onder andere: TensorRT: versnelt modelinferentie. Asynchrone inferentiearchitectuur: verwerkt meerdere videostreams zonder taken te blokkeren. Qua hardwareondersteuning blinken GPU's en FPGA's uit in scenario's met hoge gelijktijdigheid, terwijl NPU's in edge-apparaten een balans bieden tussen prestaties en energie-efficiëntie.
Een hybride architectuur die edge computing en de cloud combineert, maakt slimmere implementatiemodellen mogelijk. Edge computing biedt het voordeel van realtime prestaties, waardoor netwerktransmissie overbodig is. Cloudgebaseerde analyses kunnen historische gegevens opslaan en grootschalige patroonanalyses uitvoeren. Een beveiligingssysteem voert bijvoorbeeld routinematige personeelsstroomanalyses uit op edge-apparaten, terwijl complexe analyses van crimineel gedragspatronen worden uitbesteed aan cloudservers.
Containerisatie en schaalbare implementatie
Containerisatietechnologieën (zoals Docker en Kubernetes) maken snelle systeemimplementatie en eenvoudige updates en uitbreidingen mogelijk. Dankzij containerisatie kunnen ontwikkelaars AI-modellen en bijbehorende afhankelijkheden samen verpakken, waardoor een stabiele werking in diverse omgevingen wordt gegarandeerd.
Toepassingsvoorbeelden van de introductie van kunstmatige intelligentie
AI-videobewaking in slimme steden
In slimme steden wordt AI-technologie veelvuldig gebruikt in videobewakingssystemen om de efficiëntie en veiligheid van het stadsbeheer te verbeteren. Camera's op slimme palen gebruiken bijvoorbeeld biometrische en patroonherkenningstechnologieën om automatisch voertuigen en voetgangers te detecteren die de verkeersregels overtreden en hen te waarschuwen. Deze toepassing verbetert niet alleen de efficiëntie van het verkeersmanagement, maar vermindert ook de behoefte aan menselijke tussenkomst.
Intelligent verkeersmanagement
Op het gebied van intelligente transporttechnologie wordt AI ingezet om de verkeerslichtregeling te optimaliseren, de verkeersstroom te voorspellen en verkeersongevallen automatisch te detecteren. Zo heeft Metropolis City bijvoorbeeld adaptieve verkeerslichtregeling geïntegreerd op kruispunten. Deze technologie, in combinatie met AI-algoritmen, maakt gebruik van inductieve lussensoren en videodetectiesystemen om realtime data vast te leggen en de duur van de verkeerslichten dynamisch te optimaliseren met behulp van machine learning-modellen. Deze technologie heeft de vertragingen voor voertuigen aanzienlijk verminderd en de kwaliteit van de verkeersafhandeling verbeterd.
Het integreren van AI in bestaande camerasystemen verbetert niet alleen de efficiëntie en nauwkeurigheid van de bewaking, maar maakt ook intelligente scèneanalyse en vroegtijdige waarschuwingsmogelijkheden mogelijk. Door geschikte deep learning-modellen te selecteren, realtime video-inferentietechnologie te optimaliseren, een hybride edge computing- en cloudarchitectuur te hanteren en containergebaseerde en schaalbare implementaties toe te passen, kan AI-technologie effectief worden geïntegreerd in bestaande camerasystemen.
Geplaatst op: 31 juli 2025