Videologic Analytics & Ultralytics YOLO cho giám sát video

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 phức hợp dân cư. Họ triển khai các giải pháp hỗ trợ 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 triển khai chậm với các mô hình trước đó, 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.

Cho phép tầm nhìn máy tính để bảo mật bằng camera AI

Được dẫn dắt bởi các chuyên gia có hơn 30 năm kinh nghiệm, Videologic Analytics chuyên tích hợp AI và thị giác máy tính 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 cơ sở năng lượng tái tạo và cộng đồng dân cư với hiệu suất đáng tin cậy.

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

Nhu cầu phát hiện mối đe dọa tự động tiết kiệm chi phí bằng AI

Videologic Analytics trước đây đã tích hợp các mô hình AI vào camera an ninh mà họ cung cấp cho khách hàng. Các mô hình ban đầu này được lập trình để phát hiện một phạm vi hạn chế các loại đối tượng, bao gồm xe cộ chung, con người và động vật nhỏ. Trong khi cách tiếp cận cơ bản này đặt nền tảng cho các hệ thống an ninh tiên tiến, nó cũng mở ra cơ hội để tinh chỉnh thêm, đặc biệt là trong việc tăng cường 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 khả năng phát hiện đối tượng rộng hơn và chính xác hơn trên nhiều đối tượng và tình huống hơn. Để đáp ứng nhu cầu của khách hàng, nhóm nghiên cứu và phát triển của Videologic Analytics đã bắt đầu phát triển các mô hình AI nâng cao. 

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

Cụ thể, họ muốn xác định một mô hình thị giác máy tính có thể nâng cao độ tin cậy của các giải pháp Vision AI và thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng. Điều quan trọng nữa là mô hình phải vừa tiết kiệm chi phí vừa có thể thích ứng với các nhu cầu trong tương lai.

Định nghĩa lại giám sát với phát hiện bất thường do AI điều khiển

Sau khi thử nghiệm một số mô hình AI, Videologic Analytics phát hiện ra rằng các mô hình YOLO của Ultralytics cung cấp tính linh hoạt và hiệu suất mà chúng cần. Họ bắt đầu với các mô hình YOLO được đào tạo trước 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 dễ dàng điều chỉnh chúng cho các nhu cầu bảo mật cụ thể.

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

Trong kịch bản này, các mô hình được sử dụng để phát hiện dị thường do AI điều khiển, phân biệt giữa các mối đe dọa thực sự - chẳng hạn như nhân viên hoặc phương tiện không được phép - và các yếu tố vô hại như động vật nhỏ hoặc mảnh vỡ do gió thổi. Sự phân biệt rõ ràng này rất cần thiết để giảm báo động giả 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 cả giải pháp an ninh 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 họ chủ yếu sử dụng phát hiện đối tượng, họ 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 nên chọn mô hình YOLO của Ultralytics?

Videologic Analytics đã chọn mô hình YOLO của Ultralytics 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 khuôn khổ 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 các mô hình trước đây.

Triển khai mô hình hợp lý để giám sát video thông minh

Kể từ khi tích hợp các mô hình YOLO của Ultralytics, Videologic Analytics đã chứng kiến những cải tiến ấn tượng về cả 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 nhiều loại hình lắp đặt - từ các công viên năng lượng mặt trời và khu công nghiệp đến các khu phức hợp 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 việc giảm đáng kể các báo động sai và tăng tổng thể độ chính xác phát hiện. Kết quả là, khách hàng được hưởng các hệ thống an ninh đáng tin cậy hơn và chi phí vận hành đã được giảm xuống. 

Ngoài ra, tốc độ suy luận nhanh hơn và khả năng mở rộng của các mô hình YOLO của Ultralytics đã rút ngắn thời gian đưa ra thị trường các tính năng AI mới. Điều này giúp Videologic Analytics có thể nâng cao các dịch vụ bảo mật cốt lõi của mình và khám phá các cơ hội mới trong các ngành dọc như bán lẻ và trí tuệ kinh doanh. Nhìn chung, việc áp dụng các mô hình YOLO của Ultralytics 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 bảo mật: 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 YOLO của Ultralytics 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 hơn thông qua các phân tích nâng cao như phân tích hành vi, theo dõi xu hướng và trí thông minh dự đoán. 

Những cải tiến này sẽ giúp khách hàng tối ưu hóa hoạt động bảo mật và mở ra những khả năng mới trong bán lẻ và kinh doanh thông minh, thúc đẩy sự đổi mới và tăng trưởng liên tục trong phân tích video 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 các sáng kiến 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 và các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu hành trình hướng tới tự động hóa thông minh hơn, hiệu quả hơn ngay hôm nay.