ព័ត៌មាន - របៀបណែនាំបញ្ញាសិប្បនិម្មិតទៅក្នុងប្រព័ន្ធកាមេរ៉ាដែលមានស្រាប់

ការណែនាំអំពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទៅក្នុងប្រព័ន្ធកាមេរ៉ាដែលមានស្រាប់មិនត្រឹមតែធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាព និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការត្រួតពិនិត្យប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាថែមទាំងអាចឱ្យមានការវិភាគឈុតឆាកឆ្លាតវៃ និងសមត្ថភាពព្រមានដំបូងផងដែរ។ តាមរយៈការជ្រើសរើសគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅសមស្រប ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពបច្ចេកវិទ្យាសន្និដ្ឋានវីដេអូតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ការទទួលយកស្ថាបត្យកម្មកុំព្យូទ័រគែមចម្រុះ និងពពក និងការអនុវត្តការដាក់ពង្រាយកុងតឺន័រ និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន បច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចត្រូវបានរួមបញ្ចូលយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពទៅក្នុងប្រព័ន្ធកាមេរ៉ាដែលមានស្រាប់។

ការណែនាំអំពីបច្ចេកវិទ្យា AI

ការជ្រើសរើស និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ

គំរូការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅគឺជា «ខួរក្បាល» នៃប្រព័ន្ធឃ្លាំមើលវីដេអូ ដែលទទួលខុសត្រូវក្នុងការទាញយក និងវិភាគព័ត៌មានពីស៊ុមវីដេអូ។ ការជ្រើសរើសគំរូការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅដែលត្រឹមត្រូវគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការកែលម្អដំណើរការប្រព័ន្ធ។ គំរូការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅទូទៅរួមមាន៖

ស៊េរី YOLO៖ ស័ក្តិសមសម្រាប់សេណារីយ៉ូដែលមានតម្រូវការពេលវេលាជាក់ស្តែងខ្ពស់ ដូចជាការត្រួតពិនិត្យចរាចរណ៍ជាដើម។

R-CNN លឿនជាងមុន៖ សមស្របសម្រាប់សេណារីយ៉ូដែលមានតម្រូវការភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ ដូចជាការរកឃើញពិការភាពឧស្សាហកម្មជាដើម។

Visual Transformer (ViT): ពូកែខាងដំណើរការឈុតឆាកស្មុគស្មាញ និងទិន្នន័យស៊េរីរយៈពេលវែង។

ដើម្បីកែលម្អប្រសិទ្ធភាព និងដំណើរការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ បច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធភាពខាងក្រោមអាចត្រូវបានប្រើ៖

ការរៀនសូត្រផ្ទេរ៖ ការប្រើប្រាស់គំរូដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលជាមុន ដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលាបណ្តុះបណ្តាល និងតម្រូវការទិន្នន័យ។

ការចែករំលែកទិន្នន័យ៖ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពកុំព្យូទ័រ។

បច្ចេកវិទ្យាសន្និដ្ឋានវីដេអូពេលវេលាជាក់ស្តែង៖ ការសន្និដ្ឋានវីដេអូពេលវេលាជាក់ស្តែងគឺជាមុខងារសំខាន់នៅក្នុងប្រព័ន្ធឃ្លាំមើល ហើយប្រសិទ្ធភាពរបស់វាអាស្រ័យលើផ្នែករឹង និងបច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។ វិធីសាស្រ្តបច្ចេកទេសទូទៅរួមមាន៖ TensorRT៖ បង្កើនល្បឿនការសន្និដ្ឋានគំរូ។ ស្ថាបត្យកម្មសន្និដ្ឋានអសមកាល៖ ដំណើរការស្ទ្រីមវីដេអូច្រើនដោយមិនរារាំងភារកិច្ច។ ទាក់ទងនឹងការគាំទ្រផ្នែករឹង GPU និង FPGA ពូកែខាងសេណារីយ៉ូដែលមានដំណើរការដំណាលគ្នាខ្ពស់ ខណៈពេលដែល NPU នៅក្នុងឧបករណ៍គែមធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពរវាងដំណើរការ និងប្រសិទ្ធភាពថាមពល។

ស្ថាបត្យកម្មកូនកាត់ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវការគណនាគែម និងពពកអាចឱ្យម៉ូដែលដាក់ពង្រាយកាន់តែឆ្លាតវៃ។ ការគណនាគែមផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍នៃការអនុវត្តជាក់ស្តែង ដោយលុបបំបាត់តម្រូវការសម្រាប់ការបញ្ជូនបណ្តាញ។ ការវិភាគផ្អែកលើពពកអាចរក្សាទុកទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ និងធ្វើការវិភាគគំរូទ្រង់ទ្រាយធំ។ ឧទាហរណ៍ ប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាពអនុវត្តការវិភាគលំហូរបុគ្គលិកជាប្រចាំនៅលើឧបករណ៍គែម ខណៈពេលដែលផ្ទេរការវិភាគគំរូអាកប្បកិរិយាឧក្រិដ្ឋកម្មស្មុគស្មាញទៅម៉ាស៊ីនមេពពក។

ការដាក់ពង្រាយកុងតឺន័រ និងការដាក់ពង្រាយដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន

បច្ចេកវិទ្យាកុងតឺន័រ (ដូចជា Docker និង Kubernetes) អាចឱ្យមានការដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងការអាប់ដេត និងការពង្រីកបានយ៉ាងងាយស្រួល។ តាមរយៈកុងតឺន័រ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចខ្ចប់គំរូ AI និងភាពអាស្រ័យពាក់ព័ន្ធជាមួយគ្នា ដែលធានាបាននូវប្រតិបត្តិការដែលមានស្ថេរភាពនៅក្នុងបរិស្ថានផ្សេងៗ។

ករណីអនុវត្តនៃការណែនាំអំពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត

ការឃ្លាំមើលវីដេអូដោយ AI នៅក្នុងទីក្រុងឆ្លាតវៃ

នៅក្នុងទីក្រុងឆ្លាតវៃ បច្ចេកវិទ្យា AI ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងប្រព័ន្ធឃ្លាំមើលវីដេអូ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងសុវត្ថិភាពនៃការគ្រប់គ្រងទីក្រុង។ ឧទាហរណ៍ កាមេរ៉ាដែលម៉ោនលើបង្គោលឆ្លាតវៃប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាជីវមាត្រ និងការសម្គាល់លំនាំ ដើម្បីរកឃើញយានយន្ត និងអ្នកថ្មើរជើងដែលបំពានច្បាប់ចរាចរណ៍ដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងជូនដំណឹងដល់ពួកគេ។ កម្មវិធីនេះមិនត្រឹមតែបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់អន្តរាគមន៍របស់មនុស្សផងដែរ។

ការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ឆ្លាតវៃ

នៅក្នុងវិស័យដឹកជញ្ជូនឆ្លាតវៃ បច្ចេកវិទ្យា AI កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគ្រប់គ្រងសញ្ញាចរាចរណ៍ ព្យាករណ៍លំហូរចរាចរណ៍ និងរកឃើញគ្រោះថ្នាក់ចរាចរណ៍ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ឧទាហរណ៍ ទីក្រុង Metropolis បានរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាគ្រប់គ្រងសញ្ញាសម្របខ្លួននៅចំណុចប្រសព្វ។ បច្ចេកវិទ្យានេះ រួមផ្សំជាមួយក្បួនដោះស្រាយ AI ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញារង្វិលជុំអាំងឌុចស្យុង និងប្រព័ន្ធរកឃើញវីដេអូ ដើម្បីចាប់យកទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែង និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរយៈពេលសញ្ញាចរាចរណ៍ដោយថាមវន្តដោយប្រើគំរូរៀនម៉ាស៊ីន។ បច្ចេកវិទ្យានេះបានកាត់បន្ថយការពន្យារពេលយានយន្តយ៉ាងច្រើន និងបង្កើនគុណភាពសេវាកម្មចរាចរណ៍។

ពេលវេលាបង្ហោះ៖ ថ្ងៃទី ៣១ ខែកក្កដា ឆ្នាំ ២០២៥