Việc tích hợp các model Ultralytics YOLO, được tinh chỉnh trên dữ liệu độc quyền và tối ưu hóa cho nhiều định dạng xuất, đã giúp Videologic Analytics giảm chi phí và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
Videologic Analytics là nhà phát triển có trụ sở tại Tây Ban Nha, chuyên cung cấp các giải pháp phân tích video tiên tiến giúp tăng cường an ninh và giám sát cho các khu công nghiệp, công viên năng lượng mặt trời và khu dân cư. Công ty triển khai các giải pháp ứng dụng AI tích hợp với camera an ninh để giám sát chu vi và phát hiện xâm nhập theo thời gian thực.
Đối mặt với chi phí cao và quá trình triển khai chậm khi sử dụng các model trước đây, công ty đã tích hợp các model Ultralytics YOLO để nâng cao độ chính xác phát hiện, giảm chi phí phát triển và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, đồng thời mở rộng sang các lĩnh vực mới như bán lẻ và phân tích kinh doanh.
Ứng dụng computer vision cho an ninh bằng camera AI#
Được dẫn dắt bởi các chuyên gia có hơn 30 năm kinh nghiệm, Videologic Analytics chuyên tích hợp AI và computer vision vào camera an ninh để giám sát theo thời gian thực và tự động phát hiện mối đe dọa. Các giải pháp của công ty bảo vệ cơ sở quy mô lớn, công trình năng lượng tái tạo và cộng đồng dân cư với hiệu suất đáng tin cậy.
Công ty phục vụ các khách hàng danh tiếng như Prosegur, Securitas, Sabico và hơn 4.000 công ty an ninh được chứng nhận tại Tây Ban Nha. Trước những thách thức về chi phí cao và thời gian kéo dài khi phát triển, triển khai model AI, công ty đã ứng dụng các model Ultralytics YOLO vào những giải pháp Vision AI đổi mới của mình. Nhờ đó, công ty có thể cải thiện các ứng dụng an ninh và mở rộng sang những ngành dọc mới.
Nhu cầu phát hiện mối đe dọa tự động bằng AI với chi phí hợp lý#
Trước đây, Videologic Analytics đã tích hợp các model AI vào camera an ninh cung cấp cho khách hàng. Những model ban đầu này được lập trình để phát hiện một số ít nhóm đối tượng, gồm phương tiện nói chung, con người và động vật nhỏ. Dù cách tiếp cận nền tảng này tạo tiền đề cho các hệ thống an ninh tiên tiến, nó cũng mở ra cơ hội tiếp tục hoàn thiện, đặc biệt là nâng cao độ chính xác và giảm tỷ lệ dương tính giả.
Khách hàng của Videologic Analytics cần một giải pháp toàn diện hơn, có khả năng cung cấp năng lực phát hiện đối tượng rộng hơn và chính xác hơn trên nhiều loại đối tượng và tình huống. Để đáp ứng nhu cầu này, nhóm nghiên cứu và phát triển của Videologic Analytics bắt đầu phát triển các model AI nâng cao.
Trong quá trình phát triển các model này, Videologic Analytics nhanh chóng nhận thấy phương pháp hiện có gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chi phí cao và thời gian phát triển kéo dài. Công ty nhận ra cần một phương pháp linh hoạt và hiệu quả hơn. Phương pháp mới này cần giải quyết những thách thức trên và đáp ứng tốt hơn nhu cầu an ninh không ngừng thay đổi của khách hàng.
Cụ thể, công ty muốn tìm một model computer vision có thể nâng cao độ tin cậy của các giải pháp Vision AI và cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng. Model cũng cần có chi phí hợp lý và khả năng thích ứng với nhu cầu trong tương lai.
Định hình lại hoạt động giám sát bằng phát hiện bất thường ứng dụng AI#
Sau khi thử nghiệm một số model AI, Videologic Analytics nhận thấy các model Ultralytics YOLO mang lại tính linh hoạt và hiệu suất cần thiết. Công ty bắt đầu với các model YOLO được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu COCO, bao gồm nhiều đối tượng phổ biến. Quá trình huấn luyện trước này tạo nền tảng vững chắc, vì các model đã có thể nhận diện nhiều đối tượng cơ bản, giúp việc điều chỉnh cho các nhu cầu an ninh cụ thể trở nên dễ dàng hơn.
Ví dụ, Videologic Analytics đã tinh chỉnh các model được huấn luyện trước này bằng dữ liệu độc quyền của công ty cho những ứng dụng như giám sát các công viên năng lượng mặt trời.
Trong trường hợp này, các model được dùng để phát hiện bất thường bằng AI, phân biệt mối đe dọa thực sự—chẳng hạn như người hoặc phương tiện không được phép—với các yếu tố vô hại như động vật nhỏ hoặc mảnh vụn bị gió thổi bay. Khả năng phân biệt rõ ràng này rất cần thiết để giảm cảnh báo giả và cải thiện hiệu quả an ninh tổng thể.
Bên cạnh giám sát các trang trại năng lượng mặt trời, công ty còn phát triển các giải pháp an ninh công nghiệp và dân dụng bằng YOLO, cũng như các module thử nghiệm khái niệm cho những đổi mới computer vision trong lĩnh vực bán lẻ và phân tích kinh doanh. Dù chủ yếu sử dụng tính năng phát hiện đối tượng, công ty cũng tận dụng các tác vụ computer vision được YOLO hỗ trợ, chẳng hạn như ước tính tư thế và theo dõi đối tượng.
Hình 1. Videologic Analytics sử dụng các model Ultralytics YOLO để giám sát nhà máy điện mặt trời.
Vì sao chọn các model Ultralytics YOLO?#
Videologic Analytics chọn các model Ultralytics YOLO vì cần một giải pháp mạnh mẽ có khả năng hỗ trợ nhiều kênh camera, đồng thời cung cấp khả năng suy luận nhanh và chính xác.
YOLO hỗ trợ nhiều định dạng xuất và tích hợp liền mạch với các framework như CUDA, TensorRT, ONNX và OpenVINO. Tính linh hoạt này giúp Videologic Analytics tinh chỉnh model bằng PyTorch và triển khai hiệu quả trong môi trường production. Nhờ các tối ưu hóa dành riêng cho phần cứng, YOLO đáp ứng tốt hơn các yêu cầu khắt khe của phân tích video theo thời gian thực so với những model trước đây.
Đơn giản hóa triển khai model để giám sát video thông minh#
Kể từ khi tích hợp các model Ultralytics YOLO, Videologic Analytics đã đạt được những cải thiện ấn tượng về cả hiệu suất lẫn hiệu quả. Giải pháp Vision AI mới giúp phát hiện mối đe dọa nhanh chóng theo thời gian thực tại nhiều loại địa điểm, từ công viên năng lượng mặt trời và khu công nghiệp đến khu dân cư.
Trên thực tế, Videologic Analytics triển khai khoảng 10.000 giấy phép mỗi năm, mỗi giấy phép tương ứng với một kênh camera riêng, và hiện tất cả giấy phép đều đã được nâng cấp để hỗ trợ các model Ultralytics YOLO. Việc chuyển sang YOLO giúp giảm đáng kể cảnh báo giả và nâng cao độ chính xác phát hiện nói chung. Nhờ đó, khách hàng có được hệ thống an ninh đáng tin cậy hơn, đồng thời chi phí vận hành cũng giảm.
Ngoài ra, tốc độ suy luận nhanh hơn và khả năng mở rộng của các model Ultralytics YOLO đã rút ngắn thời gian đưa các tính năng AI mới ra thị trường. Điều này giúp Videologic Analytics cải thiện các dịch vụ an ninh cốt lõi và khai phá cơ hội mới trong các ngành dọc như bán lẻ và phân tích kinh doanh. Nhìn chung, việc ứng dụng các model Ultralytics YOLO đã thúc đẩy cả cải thiện vận hành trước mắt lẫn triển vọng tăng trưởng dài hạn của công ty.
Hình 2. Videologic Analytics sử dụng các model Ultralytics YOLO để giám sát môi trường đô thị.
Phân tích video thông minh để đảm bảo an toàn và an ninh: Chặng đường phía trước#
Videologic Analytics đang tích cực mở rộng giải pháp bằng cách tận dụng các model Ultralytics YOLO để vượt xa khả năng phát hiện xâm nhập cơ bản. Các bước tiếp theo bao gồm cung cấp thông tin chi tiết phong phú và hữu ích hơn thông qua các phương pháp phân tích tiên tiến như phân tích hành vi, theo dõi xu hướng và dự báo.
Những cải tiến này sẽ giúp khách hàng tối ưu hóa hoạt động an ninh và khai mở những cơ hội mới trong lĩnh vực bán lẻ và phân tích kinh doanh, thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng liên tục trong phân tích video theo thời gian thực.
Bạn tò mò về cách computer vision có thể định hình lại hoạt động kinh doanh của mình? Khám phá repository GitHub của chúng tôi để xem các giải pháp AI của Ultralytics đang thúc đẩy những đổi mới như AI trong xe tự lái và computer vision trong nông nghiệp. Tìm hiểu thêm về các model YOLO và tùy chọn cấp phép, rồi bắt đầu hành trình hướng tới tự động hóa thông minh và hiệu quả hơn ngay hôm nay.
