تتوسع Videologic Analytics لتصل إلى 10 آلاف ترخيص كاميرا ذكاء اصطناعي باستخدام Ultralytics YOLO

تعد Videologic Analytics مطوراً مقره إسبانيا لحلول تحليل الفيديو المتقدمة التي تعزز الأمن والمراقبة للمواقع الصناعية، ومحطات الطاقة الشمسية، والمجمعات السكنية. وهم ينشرون حلولاً مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتكامل مع كاميرات أمنية لمراقبة المحيطات واكتشاف التسلل في الوقت الفعلي.

في ظل مواجهة تكاليف باهظة وبطء في النشر مع النماذج السابقة، قاموا بدمج نماذج Ultralytics YOLO لتعزيز دقة الاكتشاف، وخفض تكاليف التطوير ووقت الوصول إلى السوق، والتوسع في مجالات جديدة مثل التجزئة وذكاء الأعمال.

Link to this sectionتمكين الرؤية الحاسوبية للأمن باستخدام كاميرات الذكاء الاصطناعي#

بقيادة خبراء يتمتعون بخبرة تزيد عن 30 عاماً، تتخصص Videologic Analytics في دمج الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في الكاميرات الأمنية للمراقبة في الوقت الفعلي والكشف الآلي عن التهديدات. تحمي حلولهم المنشآت الكبيرة، ومنشآت الطاقة المتجددة، والمجمعات السكنية بأداء موثوق.

هم يخدمون عملاء مرموقين مثل Prosegur وSecuritas وSabico، وأكثر من 4,000 شركة أمنية معتمدة في إسبانيا. وفي ظل التحديات التي واجهوها مع تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المكلفة والمستغرقة للوقت، اعتمدوا نماذج Ultralytics YOLO في حلول Vision AI المبتكرة لديهم. ومن خلال القيام بذلك، تمكنوا من تعزيز تطبيقاتهم الأمنية والتوسع أيضاً في قطاعات جديدة.

Link to this sectionالحاجة إلى كشف آلي وفعال من حيث التكلفة للتهديدات باستخدام الذكاء الاصطناعي#

قامت Videologic Analytics سابقاً بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في الكاميرات الأمنية التي قدمتها لعملائها. تمت برمجة هذه النماذج الأولية لاكتشاف نطاق محدود من فئات الكائنات، بما في ذلك المركبات العامة، والبشر، والحيوانات الصغيرة. وبينما وضعت هذه المقاربة التأسيسية حجر الأساس لأنظمة أمنية متقدمة، فإنها قدمت أيضاً فرصاً لمزيد من التحسين، لا سيما في تعزيز الدقة وخفض معدلات الإيجابيات الكاذبة.

كان عملاؤهم يبحثون عن حل أكثر شمولاً، قادر على تقديم قدرات اكتشاف كائنات أوسع وأكثر دقة عبر نطاق أوسع من الكائنات والسيناريوهات. ولتلبية احتياجات العملاء هذه، بدأ فريق البحث والتطوير في Videologic Analytics في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي معززة.

أثناء تطوير هذه النماذج، اكتشفت Videologic Analytics بسرعة أن النهج الحالي كان يعاني من بعض المشكلات، مثل التكاليف المرتفعة وأوقات التطوير الطويلة. أدركت الشركة أنها بحاجة إلى نهج أكثر مرونة وكفاءة. سيتعين على هذا النهج الجديد معالجة هذه التحديات وخدمة احتياجات عملائها الأمنية المتطورة بشكل أفضل.

على وجه التحديد، أرادوا تحديد نموذج رؤية حاسوبية يمكنه تعزيز موثوقية حلول Vision AI الخاصة بهم وتعزيز رضا العملاء. كان من الضروري أيضاً أن يظل النموذج فعالاً من حيث التكلفة وقابلاً للتكيف مع الاحتياجات المستقبلية.

Link to this sectionإعادة تعريف المراقبة من خلال كشف الشذوذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي#

بعد اختبار العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، اكتشفت Videologic Analytics أن نماذج Ultralytics YOLO توفر المرونة والأداء الذي يحتاجونه. بدأوا بنماذج YOLO المدربة مسبقاً والمطورة باستخدام مجموعة بيانات COCO، والتي تتضمن مجموعة واسعة من الكائنات الشائعة. قدم هذا التدريب المسبق أساساً قوياً، حيث كانت النماذج قادرة بالفعل على التعرف على العديد من العناصر الأساسية، مما سهل تكييفها لتلبية احتياجات أمنية محددة.

على سبيل المثال، قامت Videologic Analytics بضبط هذه النماذج المدربة مسبقاً باستخدام بياناتها الخاصة لتطبيقات مثل مراقبة محطات الطاقة الشمسية.

في هذا السيناريو، تم استخدام النماذج للكشف عن الشذوذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والتمييز بين التهديدات الحقيقية - مثل الأفراد غير المصرح لهم أو المركبات - والعناصر غير الضارة مثل الحيوانات الصغيرة أو الحطام المتطاير بفعل الرياح. كان هذا التمييز الواضح ضرورياً لتقليل الإنذارات الكاذبة وتحسين أداء الأمن العام.

إلى جانب مراقبة مزارع الطاقة الشمسية، قاموا أيضاً بتطوير حلول أمنية صناعية وسكنية باستخدام YOLO، بالإضافة إلى نماذج إثبات المفهوم لابتكارات الرؤية الحاسوبية في التجزئة وذكاء الأعمال. وبينما يستخدمون بشكل أساسي اكتشاف الكائنات، فإنهم يستفيدون أيضاً من مهام الرؤية الحاسوبية المدعومة بواسطة YOLO، مثل تقدير الوضعية وتتبع الكائنات.

الشكل 1. تستخدم Videologic Analytics نماذج Ultralytics YOLO لمراقبة محطات الطاقة الشمسية.

Link to this sectionلماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟#

اختارت Videologic Analytics نماذج Ultralytics YOLO لأنها كانت بحاجة إلى حل قوي قادر على دعم العديد من قنوات الكاميرا مع تقديم استنتاج سريع ودقيق.

يدعم YOLO تنسيقات تصدير متنوعة ويتكامل بسلاسة مع أطر عمل مثل CUDA وTensorRT وONNX وOpenVINO. تجعل هذه المرونة من الممكن لشركة Videologic Analytics ضبط النماذج بدقة باستخدام PyTorch ونشرها بكفاءة في الإنتاج. من خلال التحسينات الخاصة بالأجهزة، يلبي YOLO الاحتياجات الصعبة لتحليل الفيديو في الوقت الفعلي بشكل أفضل من النماذج السابقة.

Link to this sectionنشر انسيابي للنماذج لمراقبة الفيديو الذكية#

منذ دمج نماذج Ultralytics YOLO، شهدت Videologic Analytics تحسينات مذهلة في كل من الأداء والكفاءة. مكن حل Vision AI الجديد الخاص بهم من الكشف السريع عن التهديدات في الوقت الفعلي عبر مجموعة واسعة من المنشآت، بدءاً من محطات الطاقة الشمسية والمواقع الصناعية وصولاً إلى المجمعات السكنية.

في الواقع، تنشر Videologic Analytics حوالي 10,000 ترخيص سنوياً، كل منها يتوافق مع قناة كاميرا مخصصة، مع ترقية جميع التراخيص الآن لدعم نماذج Ultralytics YOLO. أدى التحول إلى YOLO إلى انخفاض كبير في الإنذارات الكاذبة وتعزيز عام في دقة الاكتشاف. ونتيجة لذلك، يتمتع العملاء بـ أنظمة أمنية أكثر موثوقية، كما تم خفض التكاليف التشغيلية.

أيضاً، أدت سرعات الاستنتاج الأسرع وقابلية التوسع لنماذج Ultralytics YOLO إلى تقصير وقت الوصول إلى السوق لميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة. جعل هذا من الممكن لشركة Videologic Analytics تعزيز عروضها الأمنية الأساسية واستكشاف فرص جديدة في قطاعات مثل التجزئة وذكاء الأعمال. بشكل عام، دفع اعتماد نماذج Ultralytics YOLO كلاً من التحسينات التشغيلية الفورية وآفاق النمو طويلة الأجل للشركة.

الشكل 2. Videologic Analytics تستخدم نماذج Ultralytics YOLO لمراقبة بيئات المدن.

Link to this sectionتحليل الفيديو الذكي للسلامة والأمن: الطريق إلى المستقبل#

تعمل Videologic Analytics بنشاط على توسيع حلولها من خلال الاستفادة من نماذج Ultralytics YOLO لتتجاوز مجرد كشف التسلل الأساسي. تتضمن الخطوات التالية تقديم رؤى أكثر ثراءً وقابلية للتنفيذ من خلال تحليلات متقدمة مثل تحليل السلوك، وتتبع الاتجاهات، والذكاء التنبؤي.

ستساعد هذه التحسينات العملاء على تحسين العمليات الأمنية وفتح إمكانيات جديدة في التجزئة وذكاء الأعمال، مما يدفع الابتكار المستمر والنمو في تحليلات الفيديو في الوقت الفعلي.

هل تشعر بالفضول حول كيف يمكن للرؤية الحاسوبية إعادة تشكيل عملك؟ استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لترى كيف تعمل حلول الذكاء الاصطناعي من Ultralytics على تحويل الابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. اكتشف المزيد حول نماذج YOLO الخاصة بنا وخيارات الترخيص، وابدأ رحلتك نحو أتمتة أكثر ذكاءً وكفاءة اليوم.