أتاح دمج نماذج Ultralytics YOLO، التي ضُبطت بدقة باستخدام بيانات خاصة وحُسّنت لتناسب تنسيقات تصدير متعددة، لشركة Videologic Analytics خفض التكاليف وتقليل الوقت اللازم لطرح المنتجات في السوق.
Videologic Analytics شركة تطوير مقرها إسبانيا، تقدم حلولًا متقدمة لتحليلات الفيديو تعزز الأمن والمراقبة في المواقع الصناعية ومحطات الطاقة الشمسية والمجمعات السكنية. وتنشر الشركة حلولًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتكامل مع كاميرات الأمن لمراقبة المحيط واكتشاف التسلل آنيًا.
بعد مواجهة تكاليف مرتفعة وبطء في النشر باستخدام النماذج السابقة، دمجت الشركة نماذج Ultralytics YOLO لتعزيز دقة الاكتشاف، وخفض تكاليف التطوير والوقت اللازم لطرح المنتجات في السوق، والتوسع في مجالات جديدة مثل البيع بالتجزئة وذكاء الأعمال.
تمكين الرؤية الحاسوبية للأمن باستخدام كاميرات الذكاء الاصطناعي#
تتخصص Videologic Analytics، التي يقودها خبراء يتمتعون بخبرة تزيد على 30 عامًا، في دمج الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في كاميرات الأمن للمراقبة في الوقت الفعلي واكتشاف التهديدات تلقائيًا. وتحمي حلولها المنشآت الكبيرة ومرافق الطاقة المتجددة والمجمعات السكنية بأداء موثوق.
تخدم الشركة عملاء معروفين مثل Prosegur وSecuritas وSabico، وأكثر من 4,000 شركة أمن معتمدة في إسبانيا. وفي مواجهة تحديات تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها، بما يتطلبه ذلك من تكاليف باهظة ووقت طويل، اعتمدت الشركة نماذج Ultralytics YOLO في حلولها المبتكرة للذكاء الاصطناعي المرئي. وقد مكّنها ذلك من تحسين تطبيقاتها الأمنية والتوسع أيضًا في قطاعات جديدة.
الحاجة إلى اكتشاف التهديدات آليًا باستخدام الذكاء الاصطناعي بتكلفة معقولة#
سبق أن دمجت Videologic Analytics نماذج الذكاء الاصطناعي في كاميرات الأمن التي قدمتها لعملائها. وقد بُرمجت هذه النماذج الأولية لاكتشاف نطاق محدود من فئات الأجسام، بما فيها المركبات عمومًا والبشر والحيوانات الصغيرة. ورغم أن هذا النهج التأسيسي مهّد الطريق لأنظمة أمنية متقدمة، فإنه أتاح أيضًا فرصًا لمزيد من التحسين، ولا سيما لزيادة الدقة وخفض معدلات الإيجابيات الكاذبة.
كان العملاء يبحثون عن حل أشمل، قادر على توفير إمكانات أوسع نطاقًا وأكثر دقة في اكتشاف الأجسام عبر مجموعة أكبر من الأجسام والسيناريوهات. ولتلبية احتياجات العملاء، شرع فريق البحث والتطوير في Videologic Analytics في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي محسّنة.
أثناء تطوير هذه النماذج، سرعان ما اكتشفت Videologic Analytics أن النهج القائم ينطوي على مشكلات، مثل ارتفاع التكاليف وطول مدة التطوير. وأدركت الشركة حاجتها إلى نهج أكثر مرونة وكفاءة، يعالج هذه التحديات ويلبي احتياجات عملائها الأمنية المتغيرة على نحو أفضل.
على وجه التحديد، أرادت الشركة تحديد نموذج للرؤية الحاسوبية يعزز موثوقية حلول الذكاء الاصطناعي المرئي لديها ويرفع مستوى رضا العملاء. وكان من الضروري أيضًا أن يكون النموذج فعّالًا من حيث التكلفة وقابلًا للتكيف مع الاحتياجات المستقبلية.
إعادة تعريف المراقبة من خلال اكتشاف الحالات الشاذة بالذكاء الاصطناعي#
بعد اختبار عدة نماذج للذكاء الاصطناعي، اكتشفت Videologic Analytics أن نماذج Ultralytics YOLO توفر المرونة والأداء اللذين تحتاج إليهما. وبدأت بنماذج YOLO المدربة مسبقًا باستخدام مجموعة بيانات COCO، التي تضم مجموعة واسعة من الأجسام الشائعة. وقد وفر هذا التدريب المسبق أساسًا متينًا، إذ كانت النماذج قادرة بالفعل على التعرّف على العديد من العناصر الأساسية، ما سهّل تكييفها لتلبية احتياجات أمنية محددة.
فعلى سبيل المثال، ضبطت Videologic Analytics هذه النماذج المدربة مسبقًا بدقة باستخدام بياناتها الخاصة لتطبيقات مثل مراقبة محطات الطاقة الشمسية.
في هذا السيناريو، استُخدمت النماذج للكشف عن الشذوذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والتمييز بين التهديدات الحقيقية، مثل الأشخاص أو المركبات غير المصرح لهم، والعناصر غير الضارة مثل الحيوانات الصغيرة أو الحطام الذي تحركه الرياح. وكان هذا التمييز الواضح ضروريًا لتقليل الإنذارات الكاذبة وتحسين الأداء الأمني العام.
إلى جانب مراقبة مزارع الطاقة الشمسية، طورت الشركة حلولًا أمنية للقطاعين الصناعي والسكني باستخدام YOLO، فضلًا عن وحدات إثبات مفهوم لابتكارات الرؤية الحاسوبية في البيع بالتجزئة وذكاء الأعمال. وعلى الرغم من اعتمادها أساسًا على اكتشاف الأجسام، فإنها تستفيد أيضًا من مهام الرؤية الحاسوبية التي تدعمها YOLO، مثل تقدير الوضعيات وتتبع الأجسام.
الشكل 1. تستخدم Videologic Analytics نماذج Ultralytics YOLO لمراقبة محطات الطاقة الشمسية.
لماذا اختيار نماذج Ultralytics YOLO؟#
اختارت Videologic Analytics نماذج Ultralytics YOLO لأنها كانت بحاجة إلى حل قوي يدعم عددًا كبيرًا من قنوات الكاميرات، مع توفير استدلال سريع ودقيق.
تدعم YOLO تنسيقات تصدير متنوعة وتتكامل بسلاسة مع أطر عمل مثل CUDA وTensorRT وONNX وOpenVINO. وتتيح هذه المرونة لشركة Videologic Analytics ضبط النماذج بدقة باستخدام PyTorch ونشرها بكفاءة في بيئة الإنتاج. وبفضل التحسينات المخصصة للأجهزة، تلبي YOLO متطلبات تحليلات الفيديو الآنية الصارمة على نحو أفضل من النماذج السابقة.
تبسيط نشر النماذج لمراقبة الفيديو الذكية#
منذ دمج نماذج Ultralytics YOLO، حققت Videologic Analytics تحسينات ملحوظة في الأداء والكفاءة. وقد أتاح حل الذكاء الاصطناعي المرئي الجديد اكتشاف التهديدات بسرعة وفي الوقت الفعلي عبر مجموعة واسعة من المنشآت، من محطات الطاقة الشمسية والمواقع الصناعية إلى المجمعات السكنية.
في الواقع، تنشر Videologic Analytics نحو 10,000 ترخيص سنويًا، يرتبط كل منها بقناة كاميرا مخصصة، وقد جرى الآن تحديث جميع التراخيص لدعم نماذج Ultralytics YOLO. وأدى التحول إلى YOLO إلى انخفاض كبير في الإنذارات الكاذبة وارتفاع إجمالي في دقة الاكتشاف. ونتيجة لذلك، يستفيد العملاء من أنظمة أمنية أكثر موثوقية، كما انخفضت تكاليف التشغيل.
كذلك، أسهمت سرعة الاستدلال الأعلى وقابلية التوسع التي توفرهما نماذج Ultralytics YOLO في تقليل الوقت اللازم لطرح ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة في السوق. ومكّن ذلك Videologic Analytics من تحسين عروضها الأمنية الأساسية واستكشاف فرص جديدة في قطاعات مثل البيع بالتجزئة وذكاء الأعمال. وبوجه عام، أسهم اعتماد نماذج Ultralytics YOLO في تحسين العمليات فورًا وتعزيز آفاق النمو طويل الأمد للشركة.
الشكل 2. تستخدم Videologic Analytics نماذج Ultralytics YOLO لمراقبة البيئات الحضرية.
تحليلات فيديو ذكية للسلامة والأمن: آفاق المستقبل#
تعمل Videologic Analytics حاليًا على توسيع نطاق حلولها بالاستفادة من نماذج Ultralytics YOLO لتجاوز الاكتشاف الأساسي للتسللات. وتشمل الخطوات التالية تقديم رؤى أغنى وأكثر قابلية للتنفيذ من خلال تحليلات متقدمة مثل تحليل السلوك وتتبع الاتجاهات والذكاء التنبؤي.
ستساعد هذه التحسينات العملاء على تطوير عمليات الأمن واستكشاف إمكانات جديدة في تجارة التجزئة وذكاء الأعمال، مما يدفع الابتكار والنمو المستمرين في تحليلات الفيديو الآنية.
هل تتساءل كيف يمكن للرؤية الحاسوبية إعادة تشكيل أعمالك؟ استكشف مستودع GitHub للاطلاع على كيفية إسهام حلول Ultralytics للذكاء الاصطناعي في تطوير ابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. تعرّف على المزيد حول نماذج YOLO وخيارات الترخيص، وابدأ اليوم رحلتك نحو أتمتة أذكى وأكثر كفاءة.
بقلم
منشئ محتوى · Ultralytics
