Phân tích Videologic & Ultralytics YOLO để giám sát video

Videologic Analytics là nhà phát triển các giải pháp phân tích video tiên tiến có trụ sở tại Tây Ban Nha, chuyên nâng cao an ninh và giám sát cho các khu công nghiệp, công viên năng lượng mặt trời và khu dân cư. Họ triển khai các giải pháp hỗ trợ AI tích hợp với camera an ninh để giám sát khu vực xung quanh và detect xâm nhập theo thời gian thực. 

Đối mặt với chi phí cao và triển khai chậm với các mô hình trước đây, họ đã tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng độ chính xác phát hiện, giảm chi phí phát triển và thời gian đưa ra thị trường, đồng thời mở rộng sang các lĩnh vực mới như bán lẻ và trí tuệ kinh doanh.

Kích hoạt thị giác máy tính cho an ninh với camera AI

Được dẫn dắt bởi các chuyên gia với hơn 30 năm kinh nghiệm, Videologic Analytics chuyên tích hợp AI và computer vision vào camera an ninh để giám sát thời gian thực và phát hiện mối đe dọa tự động. Các giải pháp của họ bảo vệ các cơ sở lớn, các công trình lắp đặt năng lượng tái tạo và các khu dân cư với hiệu suất đáng tin cậy.

Họ phục vụ các khách hàng nổi tiếng như Prosegur, Securitas, Sabico và hơn 4.000 công ty an ninh được chứng nhận tại Tây Ban Nha. Đối mặt với những thách thức trong việc phát triển và triển khai mô hình AI tốn kém và mất thời gian, họ đã áp dụng Ultralytics YOLO các mô hình vào các giải pháp Vision AI sáng tạo của họ. Nhờ đó, họ có thể nâng cao các ứng dụng bảo mật và mở rộng sang các lĩnh vực mới.

Nhu cầu phát hiện mối đe dọa tự động hiệu quả về chi phí bằng cách sử dụng AI

Trước đây, Videologic Analytics đã tích hợp các mô hình AI vào camera an ninh mà họ cung cấp cho khách hàng. Những mô hình ban đầu này được lập trình để detect một phạm vi hạn chế các danh mục đối tượng, bao gồm xe cộ thông thường, con người và động vật nhỏ. Mặc dù phương pháp tiếp cận cơ bản này đã đặt nền móng cho các hệ thống an ninh tiên tiến, nhưng nó cũng mang đến cơ hội để cải tiến hơn nữa, đặc biệt là trong việc nâng cao độ chính xác và tỷ lệ dương tính giả.

Khách hàng của họ đang tìm kiếm một giải pháp toàn diện hơn, một giải pháp có khả năng cung cấp các khả năng phát hiện đối tượng rộng hơn và chính xác hơn trên một loạt các đối tượng và tình huống rộng hơn. Để đáp ứng những nhu cầu của khách hàng này, nhóm nghiên cứu và phát triển của Videologic Analytics đã bắt đầu phát triển các mô hình AI nâng cao. 

Trong quá trình phát triển các mô hình này, Videologic Analytics nhanh chóng nhận thấy rằng phương pháp tiếp cận hiện tại có một số vấn đề, chẳng hạn như chi phí cao và thời gian phát triển dài. Công ty nhận ra rằng họ cần một phương pháp tiếp cận linh hoạt và hiệu quả hơn. Phương pháp tiếp cận mới này sẽ cần giải quyết những thách thức này và phục vụ tốt hơn cho nhu cầu bảo mật ngày càng phát triển của khách hàng. 

Cụ thể, họ muốn xác định một mô hình computer vision có thể nâng cao độ tin cậy của các giải pháp Vision AI của mình và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Điều quan trọng nữa là mô hình này phải tiết kiệm chi phí và có khả năng thích ứng với các nhu cầu trong tương lai.

Định nghĩa lại giám sát bằng tính năng phát hiện bất thường dựa trên AI

Sau khi thử nghiệm một số mô hình AI, Videologic Analytics đã phát hiện ra rằng Ultralytics YOLO Các mô hình cung cấp sự linh hoạt và hiệu suất mà họ cần. Họ bắt đầu với YOLO Các mô hình được phát triển bằng cách sử dụng tập dữ liệu COCO , bao gồm nhiều đối tượng phổ biến. Quá trình đào tạo trước này cung cấp một nền tảng vững chắc, vì các mô hình đã có thể nhận dạng nhiều mục cơ bản, giúp việc điều chỉnh chúng cho các nhu cầu bảo mật cụ thể trở nên dễ dàng hơn.

Ví dụ: Videologic Analytics đã tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước này bằng cách sử dụng dữ liệu độc quyền của riêng họ cho các ứng dụng như giám sát các công viên năng lượng mặt trời. 

Trong tình huống này, các mô hình đã được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường do AI điều khiển, phân biệt giữa các mối đe dọa thực sự - chẳng hạn như nhân viên hoặc phương tiện trái phép - và các yếu tố vô hại như động vật nhỏ hoặc mảnh vụn do gió thổi. Sự phân biệt rõ ràng này là rất cần thiết để giảm báo động sai và cải thiện hiệu suất bảo mật tổng thể.

Bên cạnh việc giám sát các trang trại năng lượng mặt trời, họ cũng phát triển các giải pháp an ninh cho cả công nghiệp và dân dụng bằng cách sử dụng YOLO , cũng như các mô-đun chứng minh khái niệm cho các cải tiến về thị giác máy tính trong bán lẻ và trí tuệ kinh doanh. Mặc dù chúng chủ yếu sử dụng phát hiện đối tượng, nhưng chúng cũng tận dụng các tác vụ thị giác máy tính được hỗ trợ bởi YOLO , chẳng hạn như ước tính tư thế và theo dõi đối tượng.

‍

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Videologic Analytics đã chọn Ultralytics YOLO các mô hình vì chúng yêu cầu một giải pháp mạnh mẽ có khả năng hỗ trợ nhiều kênh camera trong khi vẫn mang lại suy luận nhanh chóng và chính xác. 

YOLO hỗ trợ nhiều định dạng xuất khác nhau và tích hợp liền mạch với các khung như CUDA , TensorRT , ONNX , Và OpenVINO . Tính linh hoạt này giúp Videologic Analytics có thể tinh chỉnh các mô hình bằng cách sử dụng PyTorch và triển khai chúng một cách hiệu quả trong sản xuất. Với các tối ưu hóa dành riêng cho phần cứng, YOLO đáp ứng nhu cầu khắt khe về phân tích video thời gian thực tốt hơn so với các mô hình trước đây.

Triển khai mô hình được tối ưu hóa cho giám sát video thông minh

Kể từ khi tích hợp Ultralytics YOLO Với các mô hình tiên tiến, Videologic Analytics đã chứng kiến những cải tiến ấn tượng về cả hiệu suất và hiệu quả. Giải pháp Vision AI mới của họ cho phép phát hiện mối đe dọa nhanh chóng, theo thời gian thực trên nhiều hệ thống lắp đặt - từ các công viên năng lượng mặt trời, khu công nghiệp đến các khu dân cư. 

Trên thực tế, Videologic Analytics triển khai khoảng 10.000 giấy phép hàng năm, mỗi giấy phép tương ứng với một kênh camera chuyên dụng, với tất cả các giấy phép hiện đã được nâng cấp để hỗ trợ Ultralytics YOLO mô hình. Sự chuyển đổi sang YOLO đã giúp giảm đáng kể báo động giả và tăng cường độ chính xác phát hiện. Nhờ đó, khách hàng được hưởng hệ thống an ninh đáng tin cậy hơn và chi phí vận hành được giảm thiểu. 

Ngoài ra, tốc độ suy luận nhanh hơn và khả năng mở rộng của Ultralytics YOLO Các mô hình AI đã rút ngắn thời gian đưa ra thị trường các tính năng AI mới. Điều này giúp Videologic Analytics nâng cao các dịch vụ bảo mật cốt lõi và khám phá các cơ hội mới trong các lĩnh vực như bán lẻ và trí tuệ doanh nghiệp. Nhìn chung, việc áp dụng Ultralytics YOLO các mô hình đã thúc đẩy cả những cải tiến hoạt động tức thời và triển vọng tăng trưởng dài hạn cho công ty.

‍

Phân tích video thông minh cho an toàn và an ninh: Con đường phía trước

Videologic Analytics đang tích cực làm việc để mở rộng giải pháp của mình bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO Các mô hình vượt xa khả năng phát hiện xâm nhập cơ bản. Các bước tiếp theo bao gồm cung cấp thông tin chi tiết phong phú hơn, hữu ích hơn thông qua các phân tích nâng cao như phân tích hành vi, theo dõi xu hướng và trí tuệ dự đoán. 

Những cải tiến này sẽ giúp khách hàng tối ưu hóa các hoạt động bảo mật và mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực bán lẻ và tình báo kinh doanh, thúc đẩy sự đổi mới và tăng trưởng liên tục trong phân tích video theo thời gian thực.

Bạn có tò mò thị giác máy tính có thể định hình lại doanh nghiệp của mình như thế nào không? Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem Ultralytics 'Các giải pháp AI đang chuyển đổi những đổi mới như AI trong xe tự lái và thị giác máy tính trong nông nghiệp . Tìm hiểu thêm về YOLO các mô hình và tùy chọn cấp phép , và bắt đầu hành trình hướng tới tự động hóa thông minh hơn, hiệu quả hơn ngay hôm nay.