Việc tích hợp các model Ultralytics YOLO được fine-tune trên dữ liệu độc quyền và tối ưu hóa cho nhiều định dạng export đã giúp Videologic Analytics giảm chi phí và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
Videologic Analytics là nhà phát triển các giải pháp phân tích video tiên tiến có trụ sở tại Tây Ban Nha, giúp tăng cường 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 tích hợp AI với camera an ninh để giám sát vành đai và phát hiện xâm nhập theo thời gian thực.
Đối mặt với chi phí cao và tốc độ triển khai chậm của các model trước đây, họ đã tích hợp các model Ultralytics YOLO để nâng cao độ chính xác phát hiện, giảm chi phí và thời gian phát triển sản phẩm, đồng thời mở rộng sang các lĩnh vực mới như bán lẻ và business intelligence.
Kích hoạt 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 họ bảo vệ những cơ sở quy mô lớn, công trình năng lượng tái tạo và khu dân cư với hiệu suất đáng tin cậy.
Họ 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. Đối mặt với những thách thức trong việc phát triển và triển khai model AI tốn kém, mất nhiều thời gian, họ đã tích hợp các model Ultralytics YOLO vào các giải pháp Vision AI đổi mới của mình. Nhờ đó, họ có thể nâng cao các ứng dụng an ninh và mở rộng sang những lĩnh vực mới.
Nhu cầu phát hiện mối đe dọa tự động bằng AI với chi phí hiệu quả#
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 nhóm đối tượng hạn chế, bao gồm phương tiện nói chung, con người và động vật nhỏ. Dù cách tiếp cận nền tảng này đã đặt nền móng cho các hệ thống an ninh tiên tiến, nó cũng cho thấy còn nhiều cơ hội để tinh chỉnh, đặc biệt là cải thiện độ chính xác và tỷ lệ false positive.
Khách hàng của họ mong muốn một giải pháp toàn diện hơn, có khả năng cung cấp năng lực phát hiện đối tượng trên phạm vi đối tượng và tình huống rộng hơn với độ chính xác cao hơn. Để đáp ứng nhu cầu này, đội ngũ nghiên cứu và phát triển của Videologic Analytics đã bắt đầu phát triển các model AI được cải tiến.
Trong quá trình phát triển các model này, Videologic Analytics nhanh chóng nhận ra cách tiếp cận hiện tại tồn tại một số vấn đề, chẳng hạn như chi phí cao và thời gian phát triển kéo dài. Công ty nhận thấy mình cần một phương pháp linh hoạt và hiệu quả hơn. Phương pháp mới này cần giải quyết các thách thức trên và đáp ứng tốt hơn nhu cầu an ninh không ngừng thay đổi của khách hàng.
Cụ thể, họ muốn xác định 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 này đồng thời phải có chi phí hợp lý và khả năng thích ứng với các nhu cầu trong tương lai.
Định hình lại hoạt động giám sát bằng phát hiện bất thường dựa trên AI#
Sau khi thử nghiệm một số model AI, Videologic Analytics phát hiện rằng các model Ultralytics YOLO cung cấp độ linh hoạt và hiệu suất cần thiết. Họ bắt đầu với các model YOLO được pre-train bằng bộ dữ liệu COCO, bao gồm nhiều đối tượng phổ biến. Quá trình pre-train này cung cấp một nền tảng vững chắc, vì các model đã có thể nhận diện nhiều vật thể cơ bản, giúp dễ dàng thích ứng với các nhu cầu an ninh cụ thể.
Ví dụ, Videologic Analytics đã fine-tune các model được pre-train này bằng dữ liệu độc quyền của họ cho những ứng dụng như giám sát các công viên năng lượng mặt trời.
Trong kịch bản này, các model được sử dụng để phát hiện bất thường dựa trên AI, phân biệt giữa các mối đe dọa thực sự—chẳng hạn như người hoặc phương tiện không được phép—và những yếu tố vô hại như động vật nhỏ hoặc mảnh vụn bị gió cuốn. Sự phân biệt rõ ràng này đóng vai trò thiết yếu trong việc giảm cảnh báo giả và cải thiện hiệu suất an ninh tổng thể.
Bên cạnh việc giám sát các trang trại năng lượng mặt trời, họ cũng phát triển các giải pháp an ninh công nghiệp và dân cư bằng YOLO, cũng như các module proof-of-concept cho những đổi mới về computer vision trong lĩnh vực bán lẻ và business intelligence. Dù chủ yếu sử dụng phát hiện đối tượng, họ cũng tận dụng các tác vụ computer vision được YOLO hỗ trợ, chẳng hạn như ước tính tư thế và tracking đối tượng.
Hình 1. Videologic Analytics sử dụng các model Ultralytics YOLO để giám sát các nhà máy điện mặt trời.
Tại sao chọn các model Ultralytics YOLO?#
Videologic Analytics lựa chọn các model Ultralytics YOLO vì họ cần một giải pháp mạnh mẽ, có khả năng hỗ trợ nhiều kênh camera đồng thời cung cấp inference nhanh và chính xác.
YOLO hỗ trợ nhiều định dạng export và tích hợp liền mạch với các framework như CUDA, TensorRT, ONNX và OpenVINO. Tính linh hoạt này giúp Videologic Analytics có thể fine-tune các model bằng PyTorch và triển khai chúng hiệu quả trong môi trường production. Nhờ các tối ưu hóa dành riêng cho phần cứng, YOLO đáp ứng nhu cầu khắt khe của hoạt động phân tích video theo thời gian thực tốt hơn các model trước đây.
Tinh gọn quá trình triển khai model cho hoạt động giám sát video thông minh#
Kể từ khi tích hợp các model Ultralytics YOLO, Videologic Analytics đã ghi nhận những cải thiện ấn tượng cả về hiệu suất lẫn hiệu quả. Giải pháp Vision AI mới của họ cho phép phát hiện mối đe dọa nhanh chóng theo thời gian thực tại nhiều loại cơ sở, từ công viên năng lượng mặt trời và khu công nghiệp đến các 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 đã giúp giảm đáng kể cảnh báo giả và nâng cao độ chính xác phát hiện nói chung. Nhờ đó, khách hàng được hưởng các hệ thống an ninh đáng tin cậy hơn, đồng thời chi phí vận hành cũng giảm xuống.
Ngoài ra, tốc độ inference 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 nâng cao các sản phẩm an ninh cốt lõi và khám phá những cơ hội mới trong các lĩnh vực như bán lẻ và business intelligence. Nhìn chung, việc áp dụng các model Ultralytics YOLO đã mang lại cả những cải thiện vận hành tức thời lẫn triển vọng tăng trưởng dài hạn cho công ty.
Hình 2. Videologic Analytics sử dụng các model Ultralytics YOLO để giám sát môi trường đô thị.
Phân tích video thông minh cho 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 chuyên sâu phong phú hơn và có tính hành động cao hơn thông qua các tính năng phân tích tiên tiến như phân tích hành vi, theo dõi xu hướng và intelligence dự đoán.
Những cải tiến này sẽ giúp khách hàng tối ưu hóa hoạt động an ninh và mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực bán lẻ và business intelligence, thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng liên tục trong hoạt động phân tích video theo thời gian thực.
Bạn tò mò về cách computer vision có thể định hình lại doanh nghiệp? Hãy khám phá repository GitHub của chúng tôi để xem các giải pháp AI của Ultralytics đang chuyển đổi những đổi mới như AI trong xe tự lái và computer vision trong nông nghiệp như thế nào. Tìm hiểu thêm về các model YOLO và tùy chọn cấp phép của chúng tôi, rồi bắt đầu hành trình hướng tới tự động hóa thông minh và hiệu quả hơn ngay hôm nay.
