Tamil
AI அல்கொரிதங்கள் USB கேமரா மாட்யூல்களுக்கு உகந்தவாறு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது: ஸ்மார்ட் சாதனங்களில் அடுத்த தலைமுறை செயல்திறனை திறக்கிறது
11.17 துருக
USB கேமரா மாட்யூல்கள் நவீன வாழ்க்கையில் பரவலாக உள்ளன—லேப்டாப்களில் வீடியோ அழைப்புகளை இயக்குவது, வீடுகளில் பாதுகாப்பு தகவல்களை வழங்குவது, தொழிற்சாலையின் அசம்பிளி வரிசைகளில் தரத்தை சரிபார்ப்பது, மற்றும் கூடவே மொபைல் மருத்துவ சாதனங்களில் நோய்க் கண்டறிதல் கருவிகள். ஆனால், பல ஆண்டுகளாக, செயற்கை நுண்ணறிவை (AI) பயன்படுத்துவதற்கான அவற்றின் திறனை உபகரணக் கட்டுப்பாடுகள் வரையறுக்கின்றன: குறைந்த அளவிலான கணினி சக்தி, தரவுப் பரிமாற்றத்திற்கு வரையறுக்கப்பட்ட பாண்ட்விட்த், மற்றும் கடுமையான மின்சார பயன்பாட்டு தேவைகள்.
இன்று, மேம்படுத்தப்பட்ட AI அல்காரிதங்கள் அதை மாற்றுகின்றன. இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை தனிப்பட்ட வரம்புகளுக்கு ஏற்ப வடிவமைத்தல் மூலம்USB கேமராஸ், டெவலப்பர்கள் விலை உயர்ந்த ஹார்ட்வேர் மேம்பாடுகளை தேவையில்லாமல், நேரடி பொருள் கண்டறிதல், முக அடையாளம் காணுதல், அசாதாரணத்தைக் கண்டறிதல் மற்றும் மேலும் பலவற்றை திறக்கிறார்கள். இந்த வலைப்பதிவு, AI மேம்பாடு USB கேமரா திறன்களை எவ்வாறு மாற்றுகிறது, அதன் பின்னணி தொழில்நுட்ப உத்திகள் மற்றும் இந்த ஒத்துழைப்பு ஏற்கனவே மதிப்பை வழங்கும் உண்மையான உலக பயன்பாடுகளைப் பற்றி ஆராய்கிறது.
The Gap: ஏன் USB கேமராக்கள் பாரம்பரிய AI உடன் சிக்கலானன?
முன்னணி சவால்களை புரிந்துகொள்வது முக்கியம், இது USB கேமராவில் AI-ஐ அண்மையில் வரை செயல்படுத்த முடியாததாக மாற்றியது:
1. பரிமாண வரம்புகள்: பெரும்பாலான நுகர்வோர் USB கேமராக்கள் USB 2.0 (480 Mbps) அல்லது USB 3.2 (10 Gbps) ஐப் பயன்படுத்துகின்றன, ஆனால் உயர் வேக USB கூட கச்சா வீடியோ தரவுகளை அனுப்புவதிலும் AI பணிகளை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்குவதிலும் சிரமம் அடைகிறது. பாரம்பரிய AI மாதிரிகள் (எ.கா., முழு அளவிலான YOLOv5 அல்லது ResNet-50) பெரும் தரவுகளை உள்ளீடு செய்ய வேண்டும், இது USB கேமருடன் இணைக்கும்போது தாமதம் அல்லது வீழ்ச்சியடைந்த கட்டங்களை ஏற்படுத்துகிறது.
2. கணினி கட்டுப்பாடுகள்: தனிப்பட்ட AI கேமராக்கள் உள்ளமைக்கப்பட்ட GPU கள் அல்லது NPU கள் கொண்டவை போல, USB மாடுல்கள் செயலாக்கத்திற்கு ஹோஸ்ட் சாதனத்தை (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு லேப்டாப், ராஸ்பெர்ரி பை, அல்லது IoT கேட்வே) நம்புகின்றன. ஹோஸ்ட் சாதனங்களுக்கு பொதுவாக வரையறுக்கப்பட்ட CPU/GPU வளங்கள் உள்ளன, இதனால் கனமான AI மாதிரிகள் நேரடி பயன்பாட்டிற்கு மிகவும் மெதுவாக இருக்கின்றன.
3. சக்தி திறன்: மொபைல் சாதனங்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, வயர்லெஸ் USB வெப்கேம்கள் அல்லது மருத்துவ ஸ்கேனர்கள்) பேட்டரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு இயங்குகின்றன. பாரம்பரிய AI மாதிரிகள் சக்தியை விரைவாகக் கொள்கின்றன, சாதனத்தின் ஆயுளை குறைக்கின்றன - மொபைல் பயன்பாடுகளுக்கான ஒரு முக்கிய தடையாக உள்ளது.
4. முடிவெட்டம்: தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு அல்லது சுயாதீன ரோபோக்கள் போன்ற பயன்பாடுகள் 50ms க்குக் கீழே உள்ள பதிலளிப்பு நேரங்களை தேவைப்படுத்துகின்றன. கச்சா வீடியோ பரிமாற்றம் மற்றும் சாதனத்திற்குப் புறமாக உள்ள AI செயலாக்கம் பெரும்பாலும் இந்த எல்லையை மீறுகிறது, இதனால் அமைப்பு பயனற்றதாக மாறுகிறது.
இந்த சவால்கள் எளிதல்ல - ஆனால் மேம்படுத்தப்பட்ட AI அல்கோரிதங்கள் ஒவ்வொன்றையும் நேரடியாக எதிர்கொள்கின்றன.
USB கேமரா மாட்யூல்களுக்கு முக்கிய AI மேம்பாட்டு உத்திகள்
அதிகரிப்பு குறிக்கோள் எளிது: AI துல்லியத்தை காப்பாற்றுவதுடன், மாதிரியின் அளவு, கணினி சுமை மற்றும் தரவுப் பரிமாற்ற தேவைகளை குறைக்க வேண்டும். கீழே உள்ளவை மிகவும் பயனுள்ள தொழில்நுட்பங்கள், உண்மையான உலக உதாரணங்களுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன.
1. எளிதான மாதிரி வடிவமைப்பு: துல்லியத்தை இழக்காமல் அளவை குறைக்கவும்
USB கேமரா AI-யில் மிகப்பெரிய முன்னேற்றம் என்பது பெரிய, பொதுவான மாதிரிகளிலிருந்து எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு உருவாக்கப்பட்ட எளிய கட்டமைப்புகளுக்கு மாறுதலாகும். இந்த மாதிரிகள் செயல்திறனை முன்னுரிமை அளிக்கின்றன:
• அடுக்கு எண்ணிக்கையை குறைப்பது (எடுத்துக்காட்டாக, MobileNet இன் ஆழமாகப் பிரிக்கப்பட்ட கான்வொல்யூஷன்கள் மற்றும் ResNet இன் நிலையான கான்வொல்யூஷன்கள்)
• சிறிய வடிகட்டி அளவுகளை (3x3 5x5-க்கு பதிலாக) பயன்படுத்துதல்
• அளவீட்டு அளவுகோல்களை வரையறுக்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, EfficientNet-Lite இல் 4.8M அளவுகோல்கள் உள்ளன, EfficientNet-B4 இல் 19.3M அளவுகோல்கள் உள்ளன)
கேஸ் ஸ்டடி: ஒரு ஸ்மார்ட் ஹோம் பாதுகாப்பு நிறுவனம் தனது USB 2.0 கேமராக்களுக்கு (குறைந்த செலவுள்ள IoT ஹப் உடன் இணைக்கப்பட்ட) நேரடி மனித கண்டுபிடிப்பை சேர்க்க விரும்பியது. ஆரம்பத்தில், அவர்கள் முழு YOLOv7 மாதிரியை சோதித்தனர்: இது 92% துல்லியத்தை அடைந்தது ஆனால் 5 FPS (ஒரு விநாடிக்கு படங்கள்) மட்டுமே மற்றும் உயர் CPU பயன்பாட்டால் ஹப்பை கிழித்தது.
YOLOv8n (நானோ) என்ற எடையற்ற மாறுபாட்டிற்கு மாறிய பிறகு, எல்லை சாதனங்களுக்கு உகந்ததாக வடிவமைக்கப்பட்ட, முடிவுகள் கணிசமாக மேம்பட்டன:
• துல்லியம் வெறும் 3% குறைந்தது (89% ஆக)—இன்னும் பாதுகாப்பு பயன்பாட்டுக்கு போதுமானது
• FPS 22 ஆக அதிகரிக்கப்பட்டது (மென்மையான வீடியோவிற்கான 15 FPS எல்லையை மிக்க மேலே)
• IoT ஹப்பில் CPU பயன்பாடு 95% இருந்து 38% க்கு குறைந்தது
மாதிரி அளவு 140MB இல் இருந்து 6MB க்கு குறைந்தது, வீடியோ மற்றும் AI முடிவுகளை ஸ்ட்ரீமிங் செய்யும் போது பாண்ட்விட்த் தடைகளை நீக்குகிறது.
2. மாதிரி அளவீடு: துல்லியத்தை குறைக்கவும், வேகத்தை அதிகரிக்கவும்
Quantization is another game-changer for USB cameras. It converts a model’s 32-bit floating-point (FP32) weights to 16-bit (FP16) or even 8-bit (INT8) integers—cutting model size by 50-75% and speeding up inference by 2-4x.
விமர்சகர்கள் ஒருமுறை அளவீடு துல்லியத்தை அழிக்குமென வாதிட்டனர், ஆனால் நவீன கருவிகள் (எடுத்துக்காட்டாக, TensorFlow Lite, PyTorch Quantization) செயல்திறனை பாதுகாக்க "அளவீடு" பயன்படுத்துகின்றன. பொருள் கண்டறிதல் அல்லது முக அடையாளம் காணுதல் போன்ற USB கேமரா பணிகளுக்கு, INT8 அளவீடு பெரும்பாலும் 2% க்கும் குறைவான துல்லிய இழப்பை உருவாக்குகிறது.
ஒரு சுகாதார தொடக்கம் USB 3.0 டெர்மடோஸ்கோப் கேமராவைப் பயன்படுத்தி ஒரு மொத்தமான தோல் புற்றுநோய் திருப்பி கருவியை உருவாக்கியது. அவர்களின் ஆரம்ப FP32 மாதிரி (MobileNetV2 அடிப்படையில்) ஒரு கட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய 120ms எடுத்தது மற்றும் இயக்குவதற்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த லேப்டாப்பை தேவைப்பட்டது.
TensorFlow Lite உடன் INT8 க்கு அளவீடு செய்த பிறகு:
• உள்ளடக்க நேரம் 35ms க்கு குறைந்தது (50ms மருத்துவ தேவைக்கு மிகச் சரியாக உள்ளதாக)
• மாதிரி 300 டேப்லெட்டில் (1,500 லேப்டாப்பை மாற்றி) சீராக இயங்கியது
• டேப்லெட்டின் பேட்டரி ஆயுள் இரட்டிப்பாக அதிகரித்தது, இதனால் சாதனம் முழு நாளுக்கான மருத்துவ மைய பார்வைகளுக்கு பயன்படுத்தக்கூடியதாக உள்ளது.
3. எட்ஜ்-அறிவு தரவுப் preprocessing: மாற்றம் சுமையை குறைக்கவும்
USB கேமராக்கள் கச்சிதமான வீடியோ கட்டங்களை அனுப்புவதன் மூலம் பாண்ட்விட்தை வீணாக்குகின்றன - இதில் பெரும்பாலும் தொடர்பில்லாத தரவுகள் உள்ளன (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பாதுகாப்பு ஊடகத்தில் வெறுமனே உள்ள சுவர்). மேம்படுத்தப்பட்ட AI அல்காரிதங்கள் இதனை சரிசெய்யும், முன் செயலாக்கத்தை எட்ஜ் (அதாவது, ஹோஸ்ட் சாதனத்தில் அல்லது USB கேமராவுடன் இணைக்கப்பட்ட சிறிய துணை சிப்பில்) நகர்த்துவதன் மூலம்.
USB கேமராங்களுக்கு பொதுவான எட்ஜ் முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் உள்ளன:
• தொடர்பு மண்டலம் (ROI) வெட்டுதல்: பணிக்கு தொடர்புடைய கட்டத்தின் பகுதியை மட்டுமே செயலாக்கவும் (எடுத்துக்காட்டாக, முழு அறையை விட ஒரு தொழிற்சாலை க conveyor பந்தலுக்கு வெட்டவும்).
• சுழல்கருத்து தீர்மான அளவீடு: காட்சி நிலையான போது (எடுத்துக்காட்டாக, காலியான அலுவலகத்திற்கு 360p) கீழ் கட்டம் தீர்மானத்தை குறைக்கவும், இயக்கம் கண்டறியப்படும் போது மட்டுமே அதை அதிகரிக்கவும் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒருவர் உள்ளே வந்தால் 720p).
• சுருக்கம்-அறிந்த AI: சுருக்கப்பட்ட வீடியோ (எடுத்துக்காட்டாக, H.264) உடன் வேலை செய்ய மாதிரிகளை பயிற்சி செய்யவும், ஏனெனில் சுருக்கப்பட்ட கட்டங்கள் 10-100 மடங்கு குறைவான பாண்ட்விட்த் தேவைப்படுகிறது.
Use Case: ஒரு லாஜிஸ்டிக்ஸ் நிறுவனம் USB கேமராக்களை பயன்படுத்தி கான்வெயர் பெல்ட்களில் உள்ள தொகுப்புகளை கண்காணிக்கிறது. ROI குரோப்பிங் (600x400mm கான்வெயர் பகுதியை மட்டுமே மையமாகக் கொண்டு) மற்றும் இயக்கவியல் அளவீட்டைச் சேர்ப்பதன் மூலம், அவர்கள் தரவுப் பரிமாற்றத்தை 400 Mbps-இல் இருந்து 80 Mbps-ஆக குறைத்தனர்—இதன் மூலம் 5 கேமராக்களை ஒரு ஒற்றை USB 3.0 ஹப்புடன் இணைக்க முடிந்தது (முந்தைய 1-இல் இருந்து). AI மாதிரி (பார்கோடு கண்டறிதற்கான) 3 மடங்கு வேகமாக இயங்கியது, தொகுப்பு செயலாக்க நேரத்தை 25% குறைத்தது.
4. அடிப்படையான முன்னெண்ணம்: AI-ஐ USB கேமரா நிலைகளுக்கு பொருத்துங்கள்
USB கேமராவின் செயல்திறன் பரந்த அளவிலானது—ஒரு மங்கலான அறையில் USB 2.0 வெப்கேமிலிருந்து, பிரகாசமான வெளிச்சத்தில் USB 3.2 தொழில்துறை கேமருக்கு. உகந்த AI அல்காரிதங்கள் மாடல் சிக்கல்களை நேரத்தில் சரிசெய்ய அடிப்படையாகக் கொண்டு அடிப்படையான முன்னெண்ணங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன:
• USB bandwidth (e.g., bandwidth 100 Mbps க்குக் கீழே விழுந்தால் சிறிய மாதிரிக்கு மாறவும்)
• ஒளி நிலைகள் (எடுத்துக்காட்டாக, நிற அடிப்படையிலான கண்டுபிடிப்பை முடக்கவும் மற்றும் ஒளி அளவுகள் மிகவும் குறைவாக இருந்தால் கிரேஸ்கேல் பயன்படுத்தவும்)
• பணி முன்னுரிமை (எடுத்துக்காட்டாக, வீடியோ அழைப்பின் போது பின்னணி மங்கலுக்கு மாறாக முக கண்டுபிடிப்புக்கு முன்னுரிமை அளிக்கவும்)
உண்மையான உலக தாக்கம்: மைக்ரோசாஃப்ட் லைஃப்காம் HD-3000 (ஒரு பட்ஜெட் USB 2.0 வெப்காம்) தற்போது வீடியோ அழைப்பின் தரத்தை மேம்படுத்த அடிப்படையான AI-ஐ பயன்படுத்துகிறது. பாண்ட்விட்த் நிலையான போது (≥300 Mbps), இது ஒரு எளிய முக மேம்பாட்டு மாதிரியை இயக்குகிறது; பாண்ட்விட்த் குறைவாகும் போது (≤150 Mbps), இது ஒரு எளிய சத்தம் குறைக்கும் மாதிரிக்கு மாறுகிறது. உபயோகிப்பாளர்கள் உச்ச இணைய நேரங்களில் வீடியோ தாமதத்தில் 40% குறைப்பு ஏற்பட்டதாகக் கூறுகிறார்கள்.
மேலான பயன்பாட்டு வழிகள்: எங்கு மேம்படுத்தப்பட்ட AI மற்றும் USB கேமரா சிறந்து விளங்குகின்றன
சீரமைக்கப்பட்ட AI மற்றும் USB கேமராவின் இணைப்பு, புத்திசாலித்தனமான பார்வையை அணுகக்கூடிய, மலிவான மற்றும் அளவிடக்கூடியதாக மாற்றுவதன் மூலம் தொழில்களை மாற்றுகிறது. இங்கே மூன்று முக்கியமான பயன்பாடுகள் உள்ளன:
1. தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு (QC)
உற்பத்தியாளர்கள் நீண்ட காலமாக விலை உயர்ந்த இயந்திர பார்வை அமைப்புகளை (10k+) தரக் கட்டுப்பாட்டிற்காக பயன்படுத்தி வருகின்றனர். இப்போது, USB கேமராக்கள் (50-$200) மேம்படுத்தப்பட்ட AI உடன் இணைந்து, கீழ்காணும் பணிகளுக்காக அவற்றை மாற்றி வருகின்றன:
• உள்ளடக்கங்களில் கீறுகளை கண்டறிதல் (INT8-அளவீட்ட YOLOv8 ஐப் பயன்படுத்தி)
• சர்க்கியட் போர்ட்களில் கூறுகளை சரிபார்க்கிறது (ROI வெட்டுதலுடன் MobileNetV3 ஐப் பயன்படுத்தி)
• தயாரிப்பு அளவுகளை அளவிடுதல் (எளிதான செம்மொழி பகுப்பாய்வு மாதிரிகளை பயன்படுத்தி)
ஒரு சீன மின்சாதன உற்பத்தியாளர் 10 தொழில்துறை பார்வை அமைப்புகளை USB 3.2 கேமராக்கள் மற்றும் Raspberry Pi 5s உடன் மாற்றியது. மேம்படுத்தப்பட்ட AI மாதிரி (ஒரு தனிப்பயன் MobileNet மாறுபாடு) 98.2% துல்லியத்தை (தொகுப்பான அமைப்புகளுக்கு 97.8% எதிராக) அடைந்தது மற்றும் உபகரண செலவுகளை 90% குறைத்தது. USB அமைப்பு நிறுவுவதற்கு 15 நிமிடங்கள் எடுத்தது (தொழில்துறை அமைப்புகளுக்கு 8 மணி நேரத்திற்கு எதிராக), நிறுத்த நேரத்தை குறைத்தது.
2. ஸ்மார்ட் ரீட்டெயில் அனலிடிக்ஸ்
சில்லறை விற்பனையாளர்கள் வாடிக்கையாளர் நடத்தை (எடுத்துக்காட்டாக, காலடி போக்குவரத்து, தயாரிப்பு தொடர்புகள்) ஐ தனியுரிமையை மீறாமல் கண்காணிக்க USB கேமராக்களை பயன்படுத்துகிறார்கள். மேம்படுத்தப்பட்ட AI உறுதி செய்கிறது:
• உண்மையான நேரத்தில் பகுப்பாய்வு (அங்காடி மேலாளர்களுக்கு நேரடி தரவுகளை காண எந்த தாமதமும் இல்லை)
• குறைந்த சக்தி பயன்பாடு (கேமராக்கள் USB மூலம் PoE—பவர் ஓவர் ஈதர்நெட்—மூலம் 24/7 இயங்குகின்றன)
• அனானிமை (மாதிரிகள் முகங்களை மங்கிக்கொடுத்து GDPR/CCPA உடன் இணங்குகின்றன)
கேஸ் ஸ்டடி: ஒரு அமெரிக்க மளிகை சங்கம் 10 கடைகளில் 50 USB கேமராக்களை நிறுவியது. AI மாதிரி (EfficientNet-Lite4 with INT8 quantization) ஒரு தயாரிப்பை எவ்வளவு வாடிக்கையாளர்கள் எடுக்கிறார்கள் என்பதையும், அதை வாங்குகிறார்கள் என்பதையும் கண்காணிக்கிறது. இந்த அமைப்பு கடையின் உள்ளமைவான நெட்வொர்க் பாண்ட்விட்தின் 15% மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது மற்றும் 2 விநாடி இடைவெளிகளில் பகுப்பாய்வுகளை வழங்குகிறது. தரவுகளை பயன்படுத்தி அதிக கோரிக்கையுள்ள தயாரிப்புகளை மறுசீரமைக்க பிறகு சங்கம் 12% விற்பனை அதிகரித்ததாக தெரிவித்தது.
3. தொலைமருத்துவம்
கைமுறையிலான USB மருத்துவ கேமராக்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒட்டோஸ்கோப்கள், டெர்மட்டோஸ்கோப்கள்) தொலை மருத்துவத்தில் புரட்சி ஏற்படுத்துகின்றன, ஆனால் அவை நிபுணர்களல்லாதவர்களுக்கு சரியான நோய்க் கண்டுபிடிப்புகளை செய்ய உதவ AI-ஐ தேவைப்படுகின்றன. மேம்படுத்தப்பட்ட AI உறுதி செய்கிறது:
• விரைவு முன்னெண்ணிக்கை (மருத்துவர்கள் நோயாளி ஆலோசனைகளின் போது முடிவுகளைப் பெறுகிறார்கள்)
• குறைந்த சக்தி (கருவிகள் பேட்டரியில் 8+ மணி நேரம் வேலை செய்கின்றன)
• உயர் துல்லியம் (மருத்துவ தரங்களை பூர்த்தி செய்கிறது)
Impact: ஒரு கென்யா தொலைமருத்துவ தொடக்கம் USB ஒட்டோஸ்கோப்புகளை (ஸ்மார்ட்போன்களுக்கு இணைக்கப்பட்ட) கிராமப்புறங்களில் காது தொற்றுகளை கண்டறிய பயன்படுத்துகிறது. AI மாதிரி (ஒரு எளிய CNN INT8 க்கு அளவீடு செய்யப்பட்டது) ஒரு கட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய 40ms ஆகிறது மற்றும் 94% துல்லியத்தை கொண்டுள்ளது—ஒரு நிபுணருக்கு ஒப்பிடத்தக்கது. இந்த அமைப்பு தேவையற்ற மருத்துவமனை பார்வைகளை 60% குறைத்துள்ளது, நோயாளிகளுக்கு நேரமும் பணமும் சேமிக்கிறது.
எதிர்கால போக்குகள்: AI-செயலாக்க USB கேமராஸ் க்கான அடுத்தது என்ன
AI-செயலாக்கப்பட்ட USB கேமராவின் வளர்ச்சி இன்னும் தொடங்கியுள்ளது. 2024-2025 இல் கவனிக்க வேண்டிய மூன்று போக்குகள் இங்கே உள்ளன:
1. USB4 ஒருங்கிணைப்பு: USB4 (40 Gbps பாண்ட்விட்த்) தரவுப் பரிமாற்ற தடைகளை குறைத்து மேலும் சிக்கலான AI பணிகளை (எடுத்துக்காட்டாக, நேரடி 3D ஆழம் கண்டறிதல்) செயல்படுத்தும். சாதனத்தில் AI க்கான சிறிய NPU களுடன் இணைக்கப்பட்ட USB4 கேமராக்களை நாம் காண்போம்.
2. எட்ஜ் மாதிரிகளுக்கான கூட்டமைப்பு கற்றல்: மைய சேவையகங்களில் AI மாதிரிகளை பயிற்சி செய்யும் பதிலாக, கூட்டமைப்பு கற்றல் USB கேமராக்கள் உள்ளூர் தரவுகளை (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கடையின் வாடிக்கையாளர் நடத்தை) பகிர்ந்தளிக்காமல் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கும். இது சிறு பயன்பாட்டு வழக்குகளுக்கான துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் (எடுத்துக்காட்டாக, பிராந்திய தயாரிப்பு விருப்பங்களை கண்டறிதல்).
3. பலமுறை மாதிரி AI: USB கேமராக்கள் பார்வை தரவுகளை பிற சென்சார்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, மைக்ரோஃபோன்கள், வெப்பநிலை சென்சார்கள்) எளிய பலமுறை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி இணைக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு புத்திசாலி வீட்டு கேமரா AI-ஐப் பயன்படுத்தி உடனுக்குடன் உடைந்த ஜன்னல் (பார்வை) மற்றும் புகை அலாரம் (ஒலி) ஆகியவற்றை கண்டறியலாம்.
தீர்வு: AI மேம்பாடு USB கேமராக்களை புத்திசாலி, அணுகக்கூடிய மற்றும் அளவிடக்கூடியதாக மாற்றுகிறது
USB கேமரா மாடுல்கள் ஒருபோதும் அடிப்படையான வீடியோ பிடிப்புக்கு மட்டுமே வரையறுக்கப்பட்டன—ஆனால் மேம்படுத்தப்பட்ட AI ஆல்காரிதங்கள் அவற்றின் முழு திறனை திறக்கின்றன. எளிதான மாடல்களை, அளவீட்டினை, எட்ஜ் முன் செயலாக்கம் மற்றும் அடிப்படையான ஊகத்தை மையமாகக் கொண்டு, டெவலப்பர்கள் உற்பத்தி முதல் சுகாதாரத்திற்கான ஒவ்வொரு தொழிலுக்கும் புத்திசாலி பார்வையை அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகிறார்கள்.
சிறந்த பகுதி என்னவென்றால்? இந்த புரட்சி இன்னும் தொடங்குகிறது. USB தொழில்நுட்பம் (எடுத்துக்காட்டாக, USB4) வளர்ந்துவருவதற்காக மற்றும் AI மாதிரிகள் மேலும் திறமையாக மாறுவதற்காக, நாம் இன்னும் கற்பனை செய்ய முடியாத பயன்பாடுகளை இயக்கும் USB கேமராக்களை காணப்போகிறோம்—அனைத்தும் மலிவான, குறைந்த சக்தி மற்றும் எளிதாக நிறுவக்கூடியதாக இருக்கும். புத்திசாலி பார்வையை ஏற்க விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு, செய்தி தெளிவாக உள்ளது: விலையுயர்ந்த, தனிப்பயன் ஹார்ட்வேருக்காக காத்திருக்க வேண்டாம். USB கேமரா மற்றும் ஒரு மேம்படுத்தப்பட்ட AI மாதிரியுடன் தொடங்குங்கள்—நீங்கள் எதை அடைய முடியும் என்பதைப் பார்த்து ஆச்சரியப்படுவீர்கள்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat