Videologic Analytics & Ultralytics YOLO cho giám sát video

Videologic Analytics là một nhà phát triển 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 hỗ trợ bởi AI tích hợp với camera an ninh để theo dõi chu vi và phát hiện xâm nhập trong 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 tình báo doanh nghiệp.

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 ở Tây Ban Nha. Đối mặt với những thách thức với việc phát triển và triển khai mô hình AI tốn kém và tốn thời gian, họ đã áp dụng các mô hình Ultralytics YOLO vào các giải pháp Vision AI sáng tạo của mình. Bằng cách đó, họ đã có thể tăng cường các ứng dụng bảo mật của mình và cũng mở rộng sang các lĩnh vực dọc mới.

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

Videologic Analytics trước đây đã tích hợp các mô hình AI vào camera an ninh mà họ cung cấp cho khách hàng của mình. Các mô hình ban đầu này được lập trình để phát hiện một phạm vi giới hạn các danh mục đối tượng, bao gồm các phương tiện chung, con người và động vật nhỏ. Mặc dù cách tiếp cận cơ bản này đã đặt nền móng cho các hệ thống an ninh tiên tiến, nhưng nó cũng tạo ra cơ hội để tinh chỉnh thêm, 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 nhận thấy rằng các mô hình Ultralytics YOLO cung cấp sự linh hoạt và hiệu suất mà họ cần. Họ bắt đầu với các mô hình YOLO được huấn luyện trước bằng cách sử dụng tập dữ liệu COCO, bao gồm một loạt các đối tượng phổ biến. Quá trình huấn luyện trước này cung cấp một nền tảng vững chắc, vì các mô hình đã có thể nhận ra nhiều vật thể 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 đã phát triển các giải pháp an ninh công nghiệp và dân dụng bằng cách sử dụng YOLO, cũng như các mô-đun proof-of-concept cho các đổi mới về thị giác máy tính trong lĩnh vực bán lẻ và tình báo kinh doanh. Mặc dù chủ yếu sử dụng object detection (phát hiện đối tượng), họ cũng tận dụng các tác vụ computer vision (thị giác máy tính) được YOLO hỗ trợ, chẳng hạn như pose estimation (ước tính tư thế) và object tracking (theo dõi đối tượng).

‍

Tại sao nên chọn các mô hình Ultralytics YOLO?

Videologic Analytics đã chọn các mô hình Ultralytics YOLO vì họ yêu cầu một giải pháp mạnh mẽ có khả năng hỗ trợ nhiều kênh camera đồng thời cung cấp khả năng suy luận nhanh chóng và chính xác. 

YOLO hỗ trợ nhiều định dạng xuất khác nhau và tích hợp liền mạch với các framework như CUDA, TensorRT, ONNX và OpenVINO. Tính linh hoạt này giúp Videologic Analytics có thể tinh chỉnh các mô hình bằng 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 của 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 các mô hình Ultralytics YOLO, Videologic Analytics đã chứng kiến những cải tiến ấn tượng về hiệu suất và hiệu quả. Giải pháp Vision AI mới của họ đã cho phép phát hiện mối đe dọa nhanh chóng, theo thời gian thực trên một loạt các cơ sở lắp đặt - từ công viên năng lượng mặt trời và các 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 các mô hình Ultralytics YOLO. Việc chuyển sang YOLO đã dẫn đến giảm đáng kể các báo động sai và tăng cường độ chính xác phát hiện tổng thể. Do đó, khách hàng được hưởng hệ thống an ninh đáng tin cậy hơn và chi phí vận hành đã giảm. 

Ngoài ra, tốc độ inference (suy luận) nhanh hơn và khả năng mở rộng của các mô hình Ultralytics YOLO đã rút ngắn thời gian đưa ra thị trường cho các tính năng AI mới. Điều này đã giúp Videologic Analytics có thể tăng cường các dịch vụ bảo mật cốt lõi của mình và khám phá các cơ hội mới trong các lĩnh vực như bán lẻ và tình báo kinh doanh. Nhìn chung, việc áp dụng các mô hình Ultralytics YOLO đã thúc đẩy cả những cải tiến hoạt động tức thì 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 các mô hình Ultralytics YOLO để vượt ra ngoài khả năng phát hiện xâm nhập cơ bản. Các bước tiếp theo bao gồm cung cấp thông tin chi tiết phong phú hơn, có thể hành động thông qua các phân tích nâng cao như phân tích hành vi, theo dõi xu hướng và tình báo 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 về cách thị giác máy tính có thể định hình lại doanh nghiệp của bạn không? Hãy khám phá kho lưu trữ 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 thị giác máy tính trong nông nghiệp như thế nào. Tìm hiểu thêm về các mô hình YOLO của chúng tôi và các tùy chọn cấp phép, đồng thời bắt đầu hành trình hướng tới tự động hóa thông minh hơn, hiệu quả hơn ngay hôm nay.