kèo cá cược bóng đá hôm nayBên trong quá trình giám sát video AI

Khi người bình thường nghĩ về AI, điều đầu tiên có khả năng xuất hiện trong tâm trí họ là các mô hình ngôn ngữ lớn, nghệ thuật AI và các loại AI khác. Tuy nhiên, công nghệ tiên tiến này có các ứng dụng hiện đại hơn người ta có thể nghi ngờ. Ví dụ, trong giám sát video, AI có thể được áp dụng để cung cấp các giải pháp bảo mật toàn diện và hiệu quả hơn. Thị trường giám sát video toàn cầu cũng đang phát triển, với các ước tính nói rằng sự gia tăng sẽ làTừ 19,1 tỷ đô la năm 2018 đến 33,6 tỷ đô la vào năm 2026. Như vậy, nhu cầu về công nghệ tiên tiến - như AI - được sử dụng để đáp ứng nhu cầu bảo mật mới đang tăng nhanh. Với dữ liệu được tích hợp vào giám sát hiện đại, AI đang đóng vai trò quan trọng hơn trong công nghệ giám sát video.

Do vai trò ngày càng tăng của AI trong giám sát video, công nghệ hệ thống-on-a-chip (SOC) đang đạt được nhiều ảnh hưởng hơn. Sự đổi mới của việc nhúng toàn bộ hệ thống vào một chip duy nhất giải quyết các hạn chế của xử lý hình ảnh tương tự, cho phép hiệu suất nâng cao. Khi SOC phát triển, các camera bảo mật có thể thực hiện các chức năng dựa trên AI bổ sung giúp giám sát video thậm chí còn dễ dàng và hiệu quả hơn.

Cho đến bây giờ, các giới hạn kỹ thuật trong các hệ thống giám sát video đã dẫn đến một số thách thức chung cho các công ty vận hành các hệ thống này. Những vấn đề này đặc biệt rõ ràng trongHệ thống giám sát đa trang webvà bao gồm các tiêu chuẩn giám sát không nhất quán giữa các địa điểm, lưu trữ tại chỗ và lưu trữ tại chỗ, quản lý dữ liệu và truy xuất không hiệu quả, các vấn đề về khả năng mở rộng và các phản ứng chậm trễ đối với các vấn đề bảo mật.

Phản hồi bị trì hoãn có thể là một vấn đề chính, vì các yếu tố tình huống có thể ngăn chặn nhân viên tại chỗ giám sát các cảnh quay trong thời gian thực. Ví dụ, nếu có một tai nạn trượt và ngã xảy ra, việc theo dõi thủ công mất hiệu lực có thể dẫn đến độ trễ nhẹ tại một thời điểm mà mỗi giây đều được tính. Thêm vào đó, thực tế đơn giản về khoảng cách vật lý giữa các trang web có thể đóng vai trò là trở ngại cho các nhóm phản ứng giải quyết các mối đe dọa trước khi họ leo thang.

Để giải quyết những thách thức này, AI đang được áp dụng cho nhiều chức năng giám sát video khác nhau, chẳng hạn nhưNhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển số tự động (ANPR), Phát hiện chuyển động và không chuyển động, đếm mọi người và ánh xạ nhiệt. Với các tính năng này, sự bất thường có thể được phát hiện và báo cáo trong vài giây, vì vậy ở những nơi bận rộn như sân bay, cơ sở học thuật, không gian bán lẻ, không gian sự kiện và điểm nóng du lịch, cần có ít máy ảnh hơn để bao gồm một lượng lớn không gian và đối tượng trong đám đông. Máy ảnh dựa trên AI cũng làm giảm sự mệt mỏi đi kèm với quan sát mở rộng của các trang web đó, cải thiện kết quả.

AI cung cấp bổ sungLợi íchĐể giám sát các tình huống không liên quan đến phát hiện mối đe dọa ngay lập tức, chẳng hạn như theo dõi bệnh nhân và dòng khách trong và ngoài bệnh viện. Trong các tình huống như thế này, AI có thể phát hiện chính xác mức độ đám đông và cung cấp các cảnh báo để hỗ trợ kiểm soát đám đông. Nó cũng có thể đảm bảo rằng nhu cầu đại dịch được đáp ứng bằng cách theo dõi nhiệt độ và tuân thủ điều trị xã hội, rằng các bãi đỗ xe được quản lý bằng cách kiểm tra xem phí đỗ xe có được thanh toán hay không, và điều kiện đường bộ phù hợp để lái xe bằng cách theo dõi thiệt hại và khả năng lái xe.

Ngoài ra, các phân tích nâng cao dẫn đến giảm mức băng thông đáng kể trên tài khoản hoạt động trên cạnh của mạng. Chỉ các hình ảnh quan trọng được gửi đến trạm điều khiển và giám sát ở trung tâm của mạng, vì vậy giám sát tổng thể sẽ hiệu quả hơn. Trong lịch sử, các máy ảnh nhỏ như những máy ảnh được sử dụng để giám sát công cộng không có khả năng các tính năng nâng cao này, nhưng có một công nghệ cụ thể đã mở ra những khả năng này: SOCS.

Nói chung, SOC có thể di động, tiết kiệm chi phí và sở hữuCác thành phần và khả năng kỹ thuật nâng cao,Bao gồm nhưng không giới hạn ở nhiều lõi, khả năng không dây và xử lý tín hiệu. Bằng cách bao gồm tất cả những điều này trên một con chip, SOCS đã tạo ra sự phát triển của các công nghệ di động, như điện thoại thông minh.

SOC thường được áp dụng trong các nhiệm vụ cá nhân và ngày nay chúng được áp dụng để nâng cao học máy, khả năng AI nâng cao và điện toán đám mây hiệu suất cao với xử lý dữ liệu nhanh hơn. Ngoài ra, nhiều công ty đang đầu tư phát triển các SOC tùy chỉnh của riêng họ để hỗ trợ các nhu cầu xử lý tín hiệu và dữ liệu nâng cao cụ thể của họ.

kèo cá cược bóng đá hôm nay Vision từWisenet 9, một SOC được phát hành vào tháng 4 năm 2025, sử dụng hai đơn vị xử lý thần kinh (NPU) trong việc giảm tiếng ồn và phân tích AI nâng cao. Bằng cách tích hợp giảm nhiễu dựa trên AI (AI-NR) trực tiếp vào đường ống giảm nhiễu hiện có trong các kỹ thuật xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP), các kỹ thuật NR thông thường được tăng cường và tối ưu hóa, mang lại sự cải thiện đáng kể và toàn diện về chất lượng hình ảnh trong các kịch bản đầy thách thức khác nhau.

Bằng cách phát triển Wisenet 9 trong nhà, kèo cá cược bóng đá hôm nay Vision đã có thể điều chỉnh nó để thực hiện các chức năng cụ thể này, sẽ cung cấp năng lượng cho nóMáy ảnh P và X của thế hệ thứ 2, cũng như các máy ảnh T sê -ri T chuyên dụng của nó.

kèo cá cược bóng đá hôm nay Vision Wisenet 9 là một bộ xử lý SOC được xây dựng trên 20 năm đổi mới phục vụ như một giải pháp giám sát video thế hệ tiếp theo. Là một nhà đổi mới trong các hệ thống chính xác và thông minh, kèo cá cược bóng đá hôm nay Vision đang cung cấp năng lượng cho các ngành công nghiệp toàn cầu và tăng cường cuộc sống hàng ngày với các giải pháp chính xác và biến đổi chưa từng có.