Tamil
Cloud-அடிப்படையிலான AI காட்சி: தொழில்களில் அடுத்த தலைமுறை அறிவை திறக்க காமரா மாட்யூல்களைப் பயன்படுத்துதல்
2025.11.19 துருக
விசனம் மனிதனின் மிக சக்திவாய்ந்த உணர்ச்சி கருவியாகும்—மனிதனின் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு, இது உடல் உலகத்தை புரிந்துகொள்ளும் வாயிலாகும். ஒரு காலத்தில் பிக்சல்களைப் பிடிக்க மட்டுமே வரையறுக்கப்பட்ட கேமரா மாடுல்கள், மேக அடிப்படையிலான AI விசன் அமைப்புகளின் “கண்” ஆக மாறியுள்ளன, கச்சா காட்சி தரவுகளுக்கும் செயல்திறனுள்ள உள்ளடக்கங்களுக்கும் இடையே உள்ள இடைவெளியை நிரப்புகின்றன. தனித்தனியான கேமரா அல்லது உள்ளக AI தீர்வுகளைப் போல அல்லாமல், சுருக்கமான, பல்துறை கேமரா மாட்யூல்கள்மூல உரை:
and cloud-driven AI unlocks scalability, real-time analysis, and continuous learning that was unimaginable a decade ago.
மொழிபெயர்ப்பு:
மூ cloud-driven AI அளவீட்டுக்கூடியதை, நேரடி பகுப்பாய்வை மற்றும் ஒரு தசாப்தத்திற்கு முன்பு கற்பனை செய்ய முடியாத தொடர்ச்சியான கற்றல்களை திறக்கிறது.
இன்று, இந்த ஒத்துழைப்பு உற்பத்தி, விவசாயம், சில்லறை வணிகம் மற்றும் சுகாதாரத்திற்கான தொழில்களை மாற்றுகிறது, செயலிழந்த படங்களை செயல்பாட்டிற்கான அறிவாக மாற்றுகிறது. இந்த கட்டுரையில், கேமரா மாடுல்கள் மேக அடிப்படையிலான AI பார்வையை எவ்வாறு செயல்படுத்துகின்றன, அவற்றின் தனிப்பட்ட நன்மைகள், புதுமையான பயன்பாட்டு வழிகள், செயல்படுத்தும் சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகள் ஆகியவற்றைப் பற்றி ஆராய்வோம்—இந்த இணைப்பு தொழில்நுட்ப மேம்பாடு மட்டுமல்ல, ஆனால் வணிகத்திற்கு முக்கியமான மாற்றமாக இருப்பதை நிரூபிக்கிறது.
கேமரா மாட்யூல்கள் மற்றும் மேக அடிப்படையிலான AI பார்வையின் இடையே உள்ள ஒத்திசைவு: அடிப்படைகள்
இந்த கூட்டத்தின் சக்தியை புரிந்துகொள்ள, முதலில் கேமரா மாட்யூல்கள் மற்றும் கிளவுட் ஏஐ எவ்வாறு இணைந்து செயல்படுகின்றன என்பதை நாங்கள் உடைக்க வேண்டும். கேமரா மாட்யூல்கள் முன்னணி வேலைக்காரர்கள்: பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் உயர் தரமான காட்சி தரவுகளை (படங்கள், வீடியோ, அல்லது வெப்ப/இன்ஃப்ராரெட் ஃபீட்கள்) பிடிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட சுருக்கமான, குறைந்த சக்தி கொண்ட சாதனங்கள். பாரம்பரிய கேமராக்களைப் போல அல்லாமல், நவீன மாட்யூல்கள் ஒத்திசைவு, நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் ஒருங்கிணைப்பை முன்னுரிமை அளிக்கின்றன—சாதாரணமாக்கப்பட்ட இடைமுகங்களை (MIPI CSI-2, USB-C), மாறுபட்ட தீர்வுகளை (1MP முதல் 8K வரை) மற்றும் குறைந்த சக்தி பயன்பாட்டை (IoT மற்றும் எட்ஜ் செயல்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது) கொண்டுள்ளன.
மேக அடிப்படையிலான AI பார்வை, இதற்கிடையில், “மூளை” வழங்குகிறது: அளவிடக்கூடிய கணினி சக்தி, முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள், மற்றும் மையமாகக் காப்பாற்றப்பட்ட தரவுகள்/விச्लेषணம். கையொப்பத்தில் மாயாஜாலம் நிகழ்கிறது: கேமரா தொகுதிகள் தரவுகளைப் பிடித்து, அதை மேகத்திற்கு (5G, Wi-Fi, அல்லது LPWAN மூலம்) அனுப்புகின்றன, மற்றும் AI மாதிரிகள் அதை செயலாக்கி, மாதிரிகளை அடையாளம் காண, அசாதாரணங்களை கண்டுபிடிக்க, அல்லது உள்ளடக்கங்களை உருவாக்குகின்றன—அனைத்தும் நேரத்தில் அல்லது அருகிலுள்ள நேரத்தில்.
இந்த ஒத்துழைப்பின் முக்கிய ஆதரவாளர்கள்:
• உருவமைப்பு மேம்பாடு: கேமரா தொகுதிகள் இப்போது எளிய முன் செயலாக்கத்திற்கான (எடுத்துக்காட்டாக, சிறிய ML சிப்புகள்) போர்டில் செயலாக்கத்தை உள்ளடக்கியவை, இது தரவுகள் மேகத்திற்கு செல்லும் முன் பாண்ட்விட்த் பயன்பாட்டையும் தாமதத்தையும் குறைக்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, முக்கியக் கட்டம் எடுக்கும், படம் சுருக்கம்).
• இணைய செயல்பாட்டுக்கூறுகள்: MQTT, HTTP/2, மற்றும் gRPC மாடல்கள் மற்றும் மேக தளங்கள் (AWS SageMaker, Google Cloud Vision AI, Microsoft Azure Computer Vision) இடையே இடையூறு இல்லாத தரவுப் பரிமாற்றத்தை உறுதி செய்கின்றன, ஒத்திசைவு சிரமங்களை நீக்குகின்றன.
• எட்ஜ்-கிளவுட் ஹைபிரிட் கட்டமைப்புகள்: கேமரா மாடுல்கள் அடிப்படையான பணிகளை (எடுத்துக்காட்டாக, இயக்கம் கண்டறிதல்) உள்ளூர் முறையில் கையாளுகின்றன, அதே சமயம் கிளவுட் சிக்கலான ஊகங்களை (எடுத்துக்காட்டாக, 100+ வகுப்புகளுடன் பொருளை அடையாளம் காணுதல்) மற்றும் மாதிரி பயிற்சியை கையாள்கிறது—வேகம் மற்றும் திறனைச் சமநிலைப்படுத்துகிறது.
இந்த அடிப்படையில் கேமரா மாடுல்களை வெறும் தரவுகளை சேகரிக்கும் கருவிகளாக இருந்து செயலில் ஈடுபடும் பங்காளிகளாக மாற்றுகிறது, இது அனைத்து அளவிலான வணிகங்களுக்கு மேக அடிப்படையிலான பார்வையை அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகிறது.
மூல நன்மைகளை திறக்கிறது: ஏன் கிளவுட் ஏஐ + கேமரா மாடுல்கள் பார்வை அமைப்புகளை மாற்றுகின்றன
கேமரா மாட்யூல்கள் மற்றும் கிளவுட் ஏஐயின் இணைப்பு பாரம்பரிய பார்வை தீர்வுகளின் வரம்புகளை சமாளிக்கிறது - தனித்தேறி கேமரா (அவை பகுப்பாய்வு இல்லாதவை) அல்லது உள்ளக ஏஐ (அது கடுமையானது மற்றும் அளவிடுவதற்கு செலவானது). கீழே உள்ளன மிகுந்த தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் நன்மைகள்:
1. எந்த妥协மின்றி அளவீட்டுக்கூடியது
Cloud AI உள்ளக அமைப்புகளின் ஹார்ட்வேரை கட்டுப்பாடுகளை நீக்குகிறது. ஒரு விற்பனையாளர், எடுத்துக்காட்டாக, உலகளாவிய கடைகளில் 10 அல்லது 1,000 கேமரா மாட்யூல்களை நிறுவலாம், அனைத்தும் ஒரு ஒரே மேக தளத்திற்கு தரவுகளை வழங்குகிறது. மேகம் தரவுகளில் ஏற்படும் உச்சங்களை கையாளுவதற்கான கணினி வளங்களை தானாகவே அளவிடுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, பிளாக் ஃபிரிடே காலநிலை) கூடுதல் உள்ளக சேவையகங்களை தேவைப்படாமல். இதன் மூலம், வணிகங்கள் தங்கள் வளர்ச்சியுடன் கூடியது போலவே, செலவான அடிப்படையில் முன்னணி முதலீடுகளை இல்லாமல் தங்கள் பார்வை அமைப்புகளை விரிவாக்கலாம்.
2. நேரடி தகவல்கள், எங்கு வேண்டுமானாலும்
5G மற்றும் குறைந்த தாமதம் கொண்ட மேக நெட்வொர்க்கள் கேமரா மாட்யூல்களை மில்லிசெகண்டுகளில் செயல்படக்கூடிய தகவல்களை வழங்க அனுமதிக்கின்றன. உற்பத்தியில், ஒரு 4K கேமரா மாட்யூல் ஒரு அசம்பிளி கோடியில் குறைபாடான கூறுகளை பிடித்து, படத்தை மேகத்திற்கு அனுப்பி, ஒரு தொழில்நுட்பவியலாளருக்கு எச்சரிக்கையை உருவாக்கலாம்—அது தயாரிப்பு அடுத்த நிலையத்திற்கு நகரும் முன்பே. விவசாயம் போன்ற தொலைநிலையிலுள்ள தொழில்களில், ட்ரோன்-மூட்டப்பட்ட கேமரா மாட்யூல்கள் பயிர் தரவுகளை மேகத்திற்கு ஒளிபரப்பி, விவசாயிகள் தங்கள் இடத்தைப் பொருட்படுத்தாமல், நீர்ப்பாசனம் அல்லது பூச்சி கட்டுப்பாட்டை நேரத்தில் சரிசெய்ய அனுமதிக்கின்றன.
3. தொடர்ச்சியான கற்றல் மற்றும் மாதிரி மேம்பாடு
கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம்கள் நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான கேமரா மாடுல்களிலிருந்து தரவுகளை ஒருங்கிணைக்கின்றன, AI மாதிரிகளை மேம்படுத்த ஒரு வளமான தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகின்றன. நிலையான உள்ளக மாதிரிகளுக்கு மாறாக, கிளவுட் AI புதிய தரவுகளுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, புதிய தயாரிப்பு குறைகள், உருவாகும் பயிர் நோய்கள்) மீண்டும் பயிற்சி பெற முடியும், இதனால் காலக்கெடுவில் துல்லியத்தை மேம்படுத்த முடிகிறது. இந்த "நீங்கள் செல்லும் போது கற்றுக்கொள்ளுங்கள்" திறன், பார்வை அமைப்புகள் மாறும் வணிக தேவைகளுக்கு ஏற்ப அடிக்கடி மாறுவதற்கு உறுதி செய்கிறது - தனித்தனியாக உள்ள கேமரா மாடுல்கள் எப்போது வேண்டுமானாலும் அடைய முடியாதது.
4. செலவுக் குறைப்பு
கேமரா மாடுல்கள் செலவினத்தில் பயனுள்ளவை, குறிப்பாக மேக AI இன் கட்டண அடிப்படையிலான விலையுடன் இணைக்கப்பட்டால். வணிகங்கள் சக்திவாய்ந்த முன்-எட்ஜ் AI ஹார்ட்வேரைப் பயன்படுத்துவதற்கான உயர்ந்த செலவுகளை தவிர்க்க, சிக்கலான செயலாக்கத்தை மேகத்திற்கு ஒப்படைக்கின்றன. கூடுதலாக, மையமாக்கப்பட்ட மேக மேலாண்மை பராமரிப்பு செலவுகளை குறைக்கிறது: AI மாதிரிகள் அல்லது கேமரா ஃபிர்ம்வேருக்கு மேம்பாடுகள் தொலைவிலிருந்து வெளியிடப்படலாம், இடத்தில் தொழில்நுட்ப நிபுணர்களின் தேவையை நீக்குகிறது. மெக்கின்சியின் படி, மேகத்துடன் இணைக்கப்பட்ட கேமரா மாடுல்களைப் பயன்படுத்தும் AI சக்தியூட்டப்பட்ட பார்வை அமைப்புகள், தொழில்துறைகளில் 15–30% செயல்பாட்டு செலவுகளை குறைக்கின்றன.
5. பயன்பாட்டு வழிகளில் நெகிழ்வுத்தன்மை
கேமரா மாடுல்கள் பல்வேறு வடிவங்களில் வருகின்றன—IoT சாதனங்களுக்கு சிறிய போர்டு-அடிப்படையிலான மாடுல்களிலிருந்து தொழில்துறை சூழல்களுக்கு உறுதியான மாடுல்கள் வரை—இவை எந்தவொரு பயன்பாட்டிற்கும் ஏற்புடையதாக இருக்கின்றன. மேக AI இன் மாடுலர் மாடல்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, பொருள் கண்டறிதல், படம் பிரிப்பு, ஒளி எழுத்து அடையாளம் காணுதல்) இணைக்கப்பட்டால், நிறுவனங்கள் ஒரே கேமரா உபகரணத்தை பல பணிகளுக்கு மறுசெயல்படுத்தலாம். ஒரு களஞ்சியத்தில் ஒரு மாடுல், எடுத்துக்காட்டாக, கையிருப்பு கண்காணிப்பு, தொழிலாளர்களின் பாதுகாப்பை கண்காணித்தல் மற்றும் உபகரணங்களின் தவறுகளை கண்டறிதல் ஆகியவற்றை மேற்கொண்டு, மேக அடிப்படையிலான AI மாடல்களுக்கிடையில் மாறுவதன் மூலம் செயல்படுத்தலாம்.
புதுமையான பயன்பாட்டு வழிகள் தொழில்களில்
கேமரா மாட்யூல்கள் மற்றும் மேக AI இன் பல்துறை பயன்பாடுகள் தொழில்துறை தானியங்கி முதல் சுகாதாரத்திற்கான துறைகள் வரை முன்னணி பயன்பாடுகளை உருவாக்கியுள்ளது. இந்த தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு உண்மையான மதிப்பை இயக்குகிறது என்பதற்கான உலகில் உள்ள எடுத்துக்காட்டுகள் கீழே உள்ளன:
1. உற்பத்தி: ஸ்மார்ட் தரக் கட்டுப்பாடு
உற்பத்தியாளர்கள் கைமுறையீடுகளை மேகத்துடன் இணைக்கப்பட்ட கேமரா மாட்யூல்களால் மாற்றி, ஒப்பிட முடியாத துல்லியத்துடன் குறைபாடுகளை கண்டறிகிறார்கள். தென் கொரியாவில் உள்ள ஒரு மின்சாதன தொழிற்சாலையில், சாம்சங் தனது ஸ்மார்ட்போன் அசம்பிளி கோடுகளில் 300+ உயர் வேக கேமரா மாட்யூல்களை பயன்படுத்துகிறது. இந்த மாட்யூல்கள் சுற்று வாரியங்களை ஒவ்வொரு விநாடிக்கு 120 ஃபிரேம்களை பிடித்து, தரவுகளை கூகிள் கிளவுட் விஷன் ஏஐக்கு அனுப்புகின்றன. ஏஐ மாதிரி 0.1 மிமீ அளவுக்குள்ள நுண்ணுயிர் சோல்டரிங் குறைபாடுகளை 99.7% துல்லியத்துடன் அடையாளம் காண்கிறது—குறைபாடுகள் வீதத்தை 35% குறைத்து, ஆய்வு நேரத்தை 60% குறைக்கிறது. மேகம் குறைபாடுகளின் தரவுகளை கூடுத்து, மாதிரிகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது (எ.கா., குறிப்பிட்ட இயந்திரம் பிழைகளை உருவாக்குவது), முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பை சாத்தியமாக்குகிறது.
2. ரீட்டெயில்: புத்திசாலி அலமாரி மேலாண்மை & வாடிக்கையாளர் உள்ளுணர்வுகள்
சில்லறை விற்பனையாளர்கள் வால்மார்ட் மற்றும் டெஸ்கோ போன்றவை, களஞ்சியங்களை நேரடியாக கண்காணிக்க களஞ்சியங்களின் மேல் மாட்டப்பட்ட அகலக்கோண கேமரா மாட்யூல்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர். இந்த மாட்யூல்கள் 5 நிமிடங்களுக்கு ஒரு முறை களஞ்சியங்களின் படங்களை பிடித்து, AWS SageMaker க்கு தரவுகளை அனுப்புகின்றன. மேக AI, பங்கு அளவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, களஞ்சியத்தில் இல்லாத பொருட்களை அடையாளம் காண்கிறது மற்றும் கடை ஊழியர்களுக்கான தானியங்கி மீள்பூரிப்பு எச்சரிக்கைகளை உருவாக்குகிறது. கூடுதலாக, வாடிக்கையாளர் நடத்தை தரவுகள் (எ.கா., வழிகளில் செலவிடும் நேரம், பொருட்களின் தொடர்புகள்) மேகத்தில் செயலாக்கப்படுகிறது, இது கடை அமைப்புகள் மற்றும் பொருட்களின் இடத்தை மேம்படுத்த உதவுகிறது. ஒரு டெஸ்கோ இடம், இந்த அமைப்பை செயல்படுத்திய பிறகு, இல்லாத பொருட்களின் நிகழ்வுகளில் 20% குறைப்பு மற்றும் விற்பனையில் 12% அதிகரிப்பு ஏற்பட்டதாகக் கூறியது.
3. விவசாயம்: துல்லியமான விவசாயம்
மல்டிஸ்பெக்ட்ரல் சென்சார்களால் சீரமைக்கப்பட்ட ட்ரோன் மற்றும் நில அடிப்படையிலான கேமரா மாட்யூல்கள் துல்லியமான விவசாயத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகின்றன. கலிபோர்னியாவில் உள்ள விவசாயிகள், மைகாசென்ஸ் கேமரா மாட்யூல்களுடன் இணைக்கப்பட்ட DJI ட்ரோன்களை பயன்படுத்தி, திராட்சை தோட்டங்களின் அருகிலுள்ள இன்ஃப்ராரெட் (NIR) படங்களை பிடிக்கின்றனர். தரவுகள் மைக்ரோசாஃப்ட் அசூர் க்கு அனுப்பப்படுகிறது, அங்கு AI மாதிரிகள் தாவரங்களின் ஆரோக்கியத்தை (NDVI குறியீடுகளைப் பயன்படுத்தி) பகுப்பாய்வு செய்கின்றன, நீர் அழுத்தத்தை கண்டறிகின்றன மற்றும் பூச்சி தொற்றுகளை அடையாளம் காண்கின்றன. மேகத்தில் நிலவியல் குறிப்புகளை உருவாக்குகிறது, விவசாயிகளை தேவையான இடங்களில் மட்டுமே நீர், உரம் அல்லது பூச்சிக்கொல்லிகள் பயன்படுத்த வழிகாட்டுகிறது. இது 40% வளங்களை வீணாக்குவதைக் குறைக்கிறது மற்றும் சர்வதேச துல்லியமான விவசாய சங்கத்தின் படி 15–25% பயிர் விளைவுகளை அதிகரிக்கிறது.
4. சுகாதாரம்: தொலைவிலிருந்து நோய்க் கண்டறிதல் ஆதரவு
குறிப்பிட்ட நிபந்தனைகளை பின்பற்றியுள்ளேன்:
கிராமப்புறங்களில் நிபுணர்களுக்கு அணுகல் குறைவாக உள்ள இடங்களில், கைபேசி கேமரா மாடுல்கள் AI உதவியுடன் தொலைமருத்துவத்தை செயல்படுத்துகின்றன. கென்யாவில் மருத்துவர்கள் உயர் தீர்மான கேமரா மாடுல்களுடன் கைபேசிகளைப் பயன்படுத்தி தோல் பாதிப்புகள், கண் நிலைகள் அல்லது காயம் குணமாகும் படங்களைப் பிடிக்கிறார்கள். இந்த படங்கள் குறியாக்கம் செய்யப்பட்டு IBM Watson Health மூலம் இயக்கப்படும் மேகத் தளத்திற்கு அனுப்பப்படுகின்றன. AI மாதிரி காட்சிகளை பகுப்பாய்வு செய்து, சாத்தியமான பிரச்சினைகளை (எ.கா., நீரிழிவு தொடர்பான கண் நோயின் ஆரம்பக் குறியீடுகள்) அடையாளம் காண்கிறது மற்றும் மருத்துவர்களுக்கு ஆரம்ப நோயியல் வழங்குகிறது—70% குறைந்த பரிந்துரை நேரங்களை மற்றும் குறைவான சேவைகள் வழங்கப்படும் சமூகங்களில் நோயாளி முடிவுகளை மேம்படுத்துகிறது.
5. ஸ்மார்ட் நகரங்கள்: பொதுமக்கள் பாதுகாப்பு & போக்குவரத்து மேலாண்மை
சிங்கப்பூர் மற்றும் துபாய் போன்ற நகரங்கள், பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த, சந்திப்புகள், பூங்காக்கள் மற்றும் பொது போக்குவரத்தில் கேமரா மாடுல்களை பயன்படுத்துகின்றன. வெப்ப மற்றும் இயக்க உணரிகள் கொண்ட கேமரா மாடுல்கள், போக்குவரத்து ஓட்டம், நடைபாதை இயக்கம் மற்றும் அசாதாரண செயல்களை (எ.கா., கவனிக்கப்படாத பைகள்) பதிவு செய்கின்றன. தரவுகள், போக்குவரத்து விளக்குகளின் நேரங்களை மேம்படுத்தும் (சிங்கப்பூரில் 22% நெரிசலை குறைக்கும்) மற்றும் பாதுகாப்பு ஆபத்திகளை (எ.கா., தீ, விபத்துகள்) நேரத்தில் அதிகாரிகளுக்கு அறிவிக்கும் மேக அடிப்படையிலான AI தளத்திற்கு அனுப்பப்படுகின்றன. மேகம் தனியுரிமையை பாதுகாக்க தரவுகளை அடையாளமற்றதாக மாற்றுகிறது, GDPR மற்றும் CCPA போன்ற விதிமுறைகளை பின்பற்றுகிறது.
செயலாக்க சவால்களை மீறுதல்: நடைமுறை தீர்வுகள்
கேமரா மாடுல்களை மேக அடிப்படையிலான AI பார்வை அமைப்புகளில் பயன்படுத்துவதற்கான சவால்கள் உள்ளன, ஆனால் அதன் பயன்கள் முக்கியமானவை. கீழே பொதுவான தடைகள் மற்றும் செயல்படுத்தக்கூடிய தீர்வுகள் உள்ளன:
1. பாண்ட்விட் மற்றும் தாமதம்
சவால்: பல கேமரா மாடல்களில் இருந்து உயர் தீர்மான வீடியோ அல்லது படங்களை அனுப்புவது பாண்ட்விட்தை அழுத்தமாக்கலாம், குறிப்பாக தொலைதூர பகுதிகளில். லேட்டென்சி (பிடிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு இடையிலான தாமதம்) தொழில்துறை ஆய்வுகள் போன்ற நேரடி பயன்பாடுகளை பாதிக்கலாம்.
தீர்வு: அனுப்புவதற்கு முன் தரவின் அளவை குறைக்க எட்ஜ் முன் செயலாக்கத்தை பயன்படுத்தவும். உள்ளக ML சிப்புகளை கொண்ட கேமரா மாடல்கள் படங்களை சுருக்கம் செய்யலாம், முக்கியமான கட்டங்களை மட்டும் எடுக்கலாம் (எடுத்துக்காட்டாக, இயக்கம் அல்லது அசாதாரணங்களை உள்ளடக்கிய கட்டங்கள்) மற்றும் அடிப்படையான கண்டுபிடிப்புக்கு எளிய AI மாதிரிகளை இயக்கலாம். தொலைதூர இடங்களுக்கு, நம்பகமான, குறைந்த தாமத இணைப்பை உறுதி செய்ய 5G அல்லது குறைந்த காந்த வட்டார செயற்கைக்கோள் இணையத்தை (எடுத்துக்காட்டாக, Starlink) பயன்படுத்தவும்.
2. தரவுப் பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை
சவால்: காட்சி தரவுகள் அடிக்கடி உணர்வுபூர்வமான தகவல்களை (எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர் முகங்கள், நோயாளி பதிவுகள், சொந்த உற்பத்தி செயல்முறைகள்) கொண்டிருக்கும், இது பரிமாற்றம் மற்றும் சேமிப்பின் போது தனியுரிமை ஆபத்துகளை ஏற்படுத்துகிறது.
தீர்வு: பரிமாற்றத்தில் உள்ள தரவிற்கான முடிவு முதல் முடிவு வரை குறியாக்கத்தை (TLS 1.3 ஐப் பயன்படுத்தி) மற்றும் ஓய்வில் உள்ள தரவிற்கான (மேகத்தில் AES-256 குறியாக்கம்) செயல்படுத்தவும். தரவுகள் கேமரா மாடுல் விட்டு வெளியேறுவதற்கு முன் எட்ஜ் அடிப்படையிலான அனானிமைசேஷனை (எடுத்துக்காட்டாக, முகங்கள் அல்லது உரிமம் பலகைகளை மங்கிக்கொள்வது) பயன்படுத்தவும். தரவுகளை குறைக்க (தேவையானதை மட்டுமே சேகரிக்கவும்) மற்றும் பயனர்களுக்கு அவர்களது தரவுகளை கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கவும் பிராந்திய விதிமுறைகளை (GDPR, CCPA, HIPAA) பின்பற்றவும்.
3. ஹார்ட்வேர் ஒத்திசைவு
சவால்: வெவ்வேறு விற்பனையாளர்களின் கேமரா மாடுல்கள் நிலையான இடைமுகங்களைப் பயன்படுத்தாததால், மேக தளங்கள் மற்றும் எட்ஜ் சாதனங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பது கடினமாகிறது.
தீர்வு: தரநிலைப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகங்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, MIPI CSI-2, USB-C) மற்றும் திறந்த மூல மென்பொருட்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, OpenCV, TensorFlow Lite) பொருந்தும் கேமரா மாட்யூல்களை தேர்வு செய்யவும். முழு அமைப்பை மறுசீரமைக்காமல் மாட்யூல்களின் எளிய மாற்றம் அல்லது மேம்படுத்தலுக்கு அனுமதிக்கும் மாடுலர் வடிவமைப்புகளை தேர்வு செய்யவும். Google Cloud மற்றும் AWS போன்ற மேகத் தளங்கள் பல்வேறு கேமரா ஹார்ட்வேருடன் ஒருங்கிணைப்பை எளிதாக்குவதற்கான சாதன மேலாண்மை கருவிகளை வழங்குகின்றன.
4. AI மாதிரி பொருந்துதல்
சவால்: தயாரிப்பில் உள்ள கிளவுட் AI மாதிரிகள் குறிப்பிட்ட வணிக தேவைகளுடன் ஒத்துப்படாதிருக்கலாம் (எடுத்துக்காட்டாக, தனித்துவமான தயாரிப்பு குறைபாடுகள் அல்லது பயிர் நோய்களை கண்டறிதல்).
தீர்வு: தனிப்பயன் மாதிரி பயிற்சி திறன்களுடன் கூடிய மேக தளங்களைப் பயன்படுத்தவும் (எடுத்துக்காட்டாக, AWS SageMaker Custom, Google Cloud AutoML). உங்கள் பயன்பாட்டிற்கான மாதிரிகளை நன்கு சரிசெய்ய கேமரா மாடல்களிலிருந்து ஆரம்ப தரவுகளை சேகரிக்கவும். பயிற்சி நேரம் மற்றும் தரவுப் தேவைகளை குறைக்க முன்னணி பயிற்சியைக் கொண்டு வரவும் - முன் பயிற்சியான மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு.
5. அளவீட்டின் செலவு
சவால்: நீங்கள் பயன்படுத்தும் போது கட்டணம் செலுத்தும் மேக விலையியல் சிறிய செயல்பாடுகளுக்கு செலவினமாக இருக்கும்போது, நூற்றுக்கணக்கான கேமரா மாடுல்களை அளவிடுவது எதிர்பாராத செலவுகளை உருவாக்கலாம்.
தீர்வு: மேக சேமிப்பு மற்றும் கணினி கட்டணங்களை குறைக்க தரவுகளைப் பயன்படுத்துவதில் (எட்ஜ் முன் செயலாக்கம் மூலம்) மேம்படுத்தவும். செலவுகளை கண்காணிக்க மற்றும் பட்ஜெட்டுகளை அமைக்க மேக செலவுக் கட்டுப்பாட்டு கருவிகளை (எடுத்துக்காட்டாக, AWS Cost Explorer, Google Cloud Billing) பயன்படுத்தவும். நீண்டகாலப் பயன்பாடுகளுக்கு, மேக வழங்குநர்களுடன் அளவீட்டு தள்ளுபடிகளை பேச்சுவார்த்தை செய்யவும் அல்லது பொதுவான மேகத்துடன் உள்ளூர் சேமிப்பை (முக்கியமற்ற தரவுகளுக்கான) இணைக்கும் ஹைபிரிட் மேக மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
எதிர்கால நெறிகள்: கேமரா மாடுல்கள் மற்றும் கிளவுட் ஏஐ பார்வை எங்கு செல்கின்றன
கிளவுட் அடிப்படையிலான AI காட்சி மாடுல்களின் எதிர்காலம் ஆழமான ஒருங்கிணைப்பு, புத்திசாலி உபகரணங்கள் மற்றும் மேலும் உணர்வுபூர்வமான உள்ளடக்கங்களால் வரையறுக்கப்படுகிறது. கவனிக்க வேண்டிய முக்கியமான போக்குகள் கீழே உள்ளன:
1. uyarntha ariviyal kaṇiṉṟu maṭṭirgaḷ
நாளைய கேமரா மாடுல்கள் தரவுகளை சேகரிப்பதற்காக மட்டுமல்ல—they’ll be “சிறந்த உணரிகள்” அவற்றின் சுற்றுப்புறத்திற்கு ஏற்ப மாறும். முன்னணி AI சிப்புகளை கொண்ட, மாடுல்கள் மேக AI பின்னூட்டத்தின் அடிப்படையில் நேரத்தில் அளவுகளை (எ.கா., வெளிச்சம், தீர்மானம், ஃபிரேம் வீதம்) சரிசெய்யும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கமரா மாடுல் ஒரு களஞ்சியத்தில் மேக AI ஒரு சாத்தியமான குறைபாட்டை கண்டுபிடிக்கும்போது உயர் தீர்மானத்திற்கு மாறலாம், அல்லது குறைந்த செயல்பாட்டு காலங்களில் பாண்ட்விட்தை சேமிக்க ஃபிரேம் வீதத்தை குறைக்கலாம்.
2. தனியுரிமை முதன்மை AI க்கான கூட்டமைப்பு கற்றல்
Federated learning (FL) மையமாக மாறும், இது AI மாதிரிகளை கேமரா மாடுல்களில் இருந்து தரவுகளை பயிற்சி செய்ய அனுமதிக்கும், உண்மையான தகவல்களை மையமாக்காமல். கச்சா தரவுகளை மேகத்திற்கு அனுப்புவதற்குப் பதிலாக, கேமரா மாடுல்கள் உள்ளூர் மாதிரி பதிப்புகளை பயிற்சி செய்கின்றன, மற்றும் மாதிரி புதுப்பிப்புகள் (தரவு அல்ல) மட்டுமே மேகத்துடன் பகிரப்படுகிறது. இது தனியுரிமையை பாதுகாக்கிறது, அதே சமயம் மாதிரி மேம்பாட்டை அனுமதிக்கிறது - இது சுகாதாரம் மற்றும் நிதி போன்ற தொழில்களுக்கு முக்கியமானது.
3. பல்வேறு முறைமைகளின் இணைப்பு
கேமரா மாடுல்கள் மற்ற சென்சார்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒலி, வெப்பநிலை, இயக்கம்) இணைந்து மேக AI க்கான வளமான தரவுகளை வழங்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை கேமரா மாடுல் காட்சி தரவுகளை ஒலியுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர் புகார்கள்) மற்றும் வெப்பநிலையுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, குளிர்சாதன யூனிட் செயல்திறன்) இணைத்து, சில்லறை வணிகங்களுக்கு கடை செயல்பாடுகளை முழுமையாகப் பார்வையிட உதவும். மேக AI இந்த பல்வேறு முறைமைகளின் உள்ளீடுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மேலும் துல்லியமான, சூழல் அடிப்படையிலான உள்ளடக்கங்களை உருவாக்கும்.
4. உயர் தீர்மானம் + குறைந்த சக்தி
சென்சார் தொழில்நுட்பத்தில் முன்னேற்றங்கள் 8K மற்றும் 16K கேமரா மாடுல்களை மிகக் குறைந்த சக்தி உபயோகத்துடன் செயல்படுத்தும். இந்த மாடுல்கள் சிறிய விவரங்களை (எ.கா., மருந்துகளில் மைக்ரோஸ்கோபிக் குறைபாடுகள்) பிடிக்கும், மேலும் மாதங்களுக்கு பேட்டரி சக்தியில் செயல்படும்—IoT மற்றும் தொலைநிலையமைப்புகளுக்கு ஏற்றது. கிளவுட் AI, உயர் தீர்மான தரவிலிருந்து மதிப்பை எடுக்க AI-ஆயிரம் சத்தத்தை குறைக்கும் மற்றும் படத்தை மேம்படுத்தும் தொழில்நுட்பங்களை பயன்படுத்தும், பாண்ட்விட்த் தேவைகளை அதிகரிக்காமல்.
5. நோ-கோடு/லோ-கோடு கிளவுட் ஏஐ தளங்கள்
மேக வழங்குநர்கள் AI மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதில் எளிமைப்படுத்துவார்கள், தரவியல் அறிவியல் குழுக்கள் இல்லாத நிறுவனங்களுக்கு தனிப்பயன் பார்வை அமைப்புகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறார்கள். குறியீடு இல்லாத கருவிகள் பயனர்களுக்கு கேமரா தொகுப்புகளிலிருந்து தரவுகளை பதிவேற்ற, படங்களை குறியீடு செய்ய, மற்றும் சில கிளிக்குகளுடன் மாதிரிகளை பயிற்சி செய்ய அனுமதிக்கும் - இது சிறு மற்றும் நடுத்தர அளவிலான நிறுவனங்களுக்கு நுழைவுத் தடையை குறைக்கிறது.
தீர்வு: AI-அடிப்படையிலான எதிர்காலத்தின் “கண்”கள்
கேமரா மாடுல்கள் இனி வெறும் கூறுகள் அல்ல—இவை உடல் உலகத்திற்கும் மேக அடிப்படையிலான AI இன் அறிவிற்கும் இடையிலான முக்கிய இணைப்பாக உள்ளன. சுருக்கமான, பல்துறை ஹார்ட்வேர் மற்றும் அளவிடக்கூடிய, சுய கற்றல் மேக தளங்களை இணைத்து, நிறுவனங்கள் காட்சி தரவுகளை செயல்படுத்தக்கூடிய உள்ளடக்கங்களில் மாற்ற முடியும், இது செயல்திறனை, புதுமையை மற்றும் வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கிறது.
உற்பத்தி மாடிகளிலிருந்து கிராம மருத்துவமனைகள், சில்லறை கடைகள் முதல் நகர தெருக்களுக்கு, இந்த தொழில்நுட்பம் உண்மையான பிரச்சினைகளை தீர்க்கிறது மற்றும் புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்குகிறது. பாண்ட்விட்த், தனியுரிமை மற்றும் ஒத்திசைவு போன்ற சவால்கள் இருந்தாலும், நடைமுறை தீர்வுகள் செயல்பாட்டை எப்போதும் விடுதலை செய்ய அதிகமாக அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகின்றன.
கேமரா மாடுல்கள் புத்திசாலித்தனமாக மாறுவதற்கும், கிளவுட் ஏஐ மேலும் இன்டியூட்டிவாக மாறுவதற்கும், சாத்தியங்கள் எல்லாம் முடிவில்லாதவை. ஏஐ இயக்கப்படும் உலகில் போட்டியில் நிலைநிறுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு, கிளவுட் அடிப்படையிலான ஏஐ பார்வையில் கேமரா மாடுல்களை ஏற்றுக்கொள்வது ஒரு விருப்பமல்ல - இது ஒரு தேவையாகும். பார்வையின் எதிர்காலம் இங்கே - இது இணைக்கப்பட்ட, புத்திசாலி மற்றும் உலகத்தை எவ்வாறு காண்கிறோம் என்பதை மாற்ற தயாராக உள்ளது.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat