Tamil
மேக + கேமரா தொகுதி ஒருங்கிணைப்பு: எதிர்காலத்திற்கான முடுக்கத்தக்க AI அமைப்புகளை உருவாக்குதல்
2025.12.31 துருக
உலகளாவிய AI பார்வை சந்தை, புத்திசாலித்தனமான தானியங்கி, நேரடி தரவுப் பகுப்பாய்வு மற்றும் முன்னறிவிப்பு தகவல்களுக்கு அதிகரிக்கும் தேவையால், முன்னெடுக்கப்பட்ட விகிதத்தில் விரிவடைகிறது. புத்திசாலி நகரங்கள் மற்றும் தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு முதல் சில்லறை வாடிக்கையாளர் அனுபவம் மற்றும் சுகாதார கண்காணிப்பு வரை, AI-ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட கேமரா அமைப்புகள் தரவினை அடிப்படையாகக் கொண்டு முடிவெடுக்க உதவும் முக்கிய கருவியாக உருவாகியுள்ளன. இருப்பினும், இந்த அமைப்புகளின் உண்மையான திறன் மேம்பட்ட கேமரா உபகரணங்கள் அல்லது சிக்கலான AI அல்காரிதங்களில் மட்டுமல்ல; அவற்றின் மேக கணினியுடன் இணைந்திருப்பதில் உள்ளது.மேக + கேமரா மாடல்இணைப்பு அளவிடக்கூடிய AI அமைப்புகளுக்கான சாத்தியங்களை மறுபரிசீலனை செய்கிறது, நிறுவனங்களுக்கு உள்ளக செயலாக்கத்தின் வரம்புகளை மீற, உலகளாவிய தரவுகளை அணுகுவதற்கான வாய்ப்புகளை திறக்க, மற்றும் செயல்திறனை அல்லது செலவினத்தை இழக்காமல் செயல்பாடுகளை அளவிட உதவுகிறது.
இந்த வலைப்பதிவில், அளவுகோலான AI அமைப்புகளை உருவாக்கும் மேக-கேமரா ஒருங்கிணைப்பிற்கான புதுமையான அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம், நிறுவனங்கள் எதிர்கொள்ளும் முக்கிய சவால்களை விவாதிப்போம், மற்றும் இந்த தொழில்நுட்பத்தின் மாற்றத்திற்கான தாக்கத்தை வெளிப்படுத்தும் உண்மையான உலக பயன்பாடுகளில் மூழ்குவோம். நீங்கள் AI பார்வை தீர்வுகளை செயல்படுத்த விரும்பும் தொழில்நுட்ப தலைவராக இருக்கிறீர்களா அல்லது அளவுகோலான கட்டமைப்புகளை மேம்படுத்த விரும்பும் வளர்ப்பாளராக இருக்கிறீர்களா, இந்த வழிகாட்டி மேக மற்றும் கேமரா தொகுதி ஒத்திசைவை திறமையாக பயன்படுத்துவதற்கான செயல்திறனுள்ள உள்ளடக்கங்களை வழங்கும்.
பாரம்பரிய கேமரா-AI இணைப்பின் வரம்புகள் (மற்றும் மேகத்தால் விளையாட்டு மாற்றம் ஏற்படும் காரணம்)
மேக இணைப்பை ஆராய்வதற்கு முன், அளவிடக்கூடியதைக் கட்டுப்படுத்தும் பாரம்பரிய கேமரா-AI அமைப்புகளின் வரம்புகளை புரிந்துகொள்வது முக்கியமாகும். வரலாற்றில், பெரும்பாலான AI-செயலாக்கம் கொண்ட கேமரா அமைப்புகள் உள்ளக செயலாக்கத்தை சார்ந்துள்ளன: கேமராக்கள் காட்சிகளை பிடிக்கின்றன, பின்னர் AI பகுப்பாய்விற்காக உள்ளூர் சேவையகங்களுக்கு அனுப்பப்படுகின்றன. இந்த அணுகுமுறை சிறிய அளவிலான செயல்பாடுகளுக்கு (எ.கா., ஒரு தனி சில்லறை கடை அல்லது சிறிய தொழிற்சாலை) வேலை செய்கிறது, ஆனால் நிறுவனங்கள் அளவிடும் போது இது விரைவில் நிர்வகிக்க முடியாததாக மாறுகிறது.
முதலில், உள்ளக செயலாக்கம் கடுமையான முன்னணி முதலீட்டை தேவையாகக் கொண்டுள்ளது - சர்வர்கள், GPUகள் மற்றும் சேமிப்பு சாதனங்கள் - இது கேமரா எண்ணிக்கை அல்லது தரவின் அளவு அதிகரிக்கும் போது மேம்படுத்தப்பட வேண்டும். இந்த "அளவீட்டு" மாதிரி செலவானது மட்டுமல்ல, ஆனால் மாறுபட முடியாதது; புதிய இடங்களைச் சேர்க்க அல்லது கவரேஜ் விரிவாக்கம் செய்யும்போது பெரும்பாலும் நீண்ட நேரம் எடுக்கும் ஹார்ட்வேர் நிறுவல்களை தேவைப்படும் மற்றும் இது நிறுத்தத்திற்குக் காரணமாகும். இரண்டாவது, உள்ளக செயலாக்கம் தரவின் அணுகுமுறையை வரையறுக்கிறது. குழுக்கள் தொலைதூர இடங்களில் இருந்து நேரடி உள்ளடக்கம் அணுக முடியாது, இது விநியோகிக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளை (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு உணவகம் சங்கம் அல்லது ஒரு தேசிய அளவிலான லாஜிஸ்டிக்ஸ் நெட்வொர்க்) திறமையாக நிர்வகிக்க சிரமமாக்குகிறது. மூன்றாவது, உள்ளக அமைப்புகள் தரவின் மீள்பதிவு மற்றும் பேரிடர் மீட்பு ஆகியவற்றுடன் சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன. ஒரு உள்ளக சர்வர் தோல்வியுற்றால், முக்கியமான தரவுகள் மற்றும் உள்ளடக்கம் இழக்கப்படலாம், இது வணிக செயல்பாடுகளை பாதிக்கலாம்.
மூலக்கூறுகள் கணினி சவால்களை "அளவீட்டிற்கு வெளியே" மாதிரியை AI கேமரா அமைப்புகளுக்கு செயல்படுத்துவதன் மூலம் தீர்க்கிறது. செயலாக்கம், சேமிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வுகளை மேகத்திற்கு ஒப்படைத்து, நிறுவனங்கள்:
• முன்னணி உபகரண செலவுகளை நீக்கவும் மற்றும் செலவுகளை குறைக்கவும் செலவுக்கு ஏற்ப விலையியல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• புதிய கேமரா தொகுதிகளைச் சேர்க்கவோ அல்லது உள்ளூர் அடிப்படையை மேம்படுத்தாமல் AI திறன்களை விரிவாக்கவோ செய்து, இடையூறு இல்லாமல் அளவீட்டை விரிவாக்கவும்.
• எங்கு இருந்தாலும் நேரடி தரவுகள் மற்றும் உள்ளடக்கங்களை அணுகவும், தொலைதூர கண்காணிப்பு மற்றும் மையமாக்கப்பட்ட மேலாண்மையை சாத்தியமாக்கவும்.
• மேக வழங்குநர்களின் நிறுவன தரத்திற்கான காப்பு மற்றும் பேரிடர் மீட்பு தீர்வுகளுடன் தரவுப் பாதுகாப்பையும் மீள்பார்வையையும் வலுப்படுத்தவும்.
எனினும், மேக-கேமரா ஒருங்கிணைப்பு என்பது எல்லா நிலைகளுக்கும் பொருந்தும் தீர்வு அல்ல. உண்மையாகவே அளவிடக்கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்க, நிறுவனங்கள் முன்மொழியப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு உத்திகளை ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும், இது எல்லை செயலாக்க திறனை மேக கணினி சக்தியுடன் சமநிலைப்படுத்துகிறது - இதனை நாம் "எல்லை-மேக ஒத்திசைவு" எனக் கூறுகிறோம்.
முன்மொழியப்பட்ட எல்லை-மேக ஒத்திசைவு: அளவிடக்கூடிய AI கேமரா அமைப்புகளின் எதிர்காலம்
மூல தரவுகளை மேகத்தில் செயலாக்கம் செய்ய வேண்டும் என்பது மேக ஒருங்கிணைப்புக்கு தொடர்பான மிகவும் பரவலான தவறான கருத்துகளில் ஒன்றாகும். உண்மையில், இந்த அணுகுமுறை உயர் பாண்ட்விட்த் செலவுகள், தாமதப் பிரச்சினைகள் மற்றும் தேவையற்ற தரவுப் பரிமாற்றத்தை உருவாக்கலாம் - குறிப்பாக போக்குவரத்து மேலாண்மை அல்லது தொழில்துறை பாதுகாப்பு கண்காணிப்பு போன்ற நேரடி செயலிகளுக்கு. தீர்வு, எட்ஜ் செயலாக்கத்தின் (உள்ளூர், குறைந்த தாமதம் கொண்ட பகுப்பாய்வு) மற்றும் மேக கணினியின் (அளவிடக்கூடிய, உயர் செயல்திறன் கொண்ட பகுப்பாய்வு) பலன்களை பயன்படுத்தும் ஒரு கலவையான எட்ஜ்-மேக கட்டமைப்பில் உள்ளது.
இந்த புதுமையான ஒருங்கிணைப்பு எப்படி செயல்படுகிறது என்பதைப் பாருங்கள்:
1. ஸ்மார்ட் கேமரா மாட்யூல்கள்: எட்ஜ் செயலாக்க அடித்தளம்
இன்றைய கேமரா மாட்யூல்கள் இனி வெறும் "படங்களை பிடிக்கும் சாதனங்கள்" அல்ல—இவை உள்ளக செயலி (எ.கா., NVIDIA Jetson, Raspberry Pi Compute Module) மற்றும் எளிய AI மாதிரிகள் (எ.கா., TinyML, TensorFlow Lite) கொண்ட புத்திசாலி எட்ஜ் கணினி நொடிகள் ஆகும். இந்த ஸ்மார்ட் கேமரா மாட்யூல்கள் உள்ளே ஆரம்ப செயலாக்கத்தைச் செய்கின்றன, தொடர்பில்லாத தரவுகளை வடிகட்டி (எ.கா., காலியான விற்பனை பாதைகள், நிலையான போக்குவரத்து) மற்றும் மேகத்திற்கு முக்கியமான தகவல்களை அல்லது உயர் முன்னுரிமை வீடியோக்களை மட்டுமே அனுப்புகின்றன.
உதாரணமாக, ஒரு ஸ்மார்ட் நகர போக்குவரத்து அமைப்பில், ஒரு கேமரா மாடல் உள்ளூர் அளவில் போக்குவரத்து நெரிசல்கள் அல்லது விபத்துகளை எளிய பொருள் கண்டறிதல் மாடலைப் பயன்படுத்தி கண்டறிக்கையிடலாம். தொடர்ந்து பல மணி நேர வீடியோக்களை மேகத்திற்குப் அனுப்புவதற்கு பதிலாக, அது நேரம், இடம் மற்றும் சம்பவத்தின் குறுகிய கிளிப்பைப் மட்டுமே அனுப்புகிறது. இது பாண்ட்விட்த் பயன்பாட்டை 90% வரை குறைக்கிறது மற்றும் குறைந்த தாமதத்துடன் நேரடி எச்சரிக்கைகள் வழங்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
இந்த அணுகுமுறையின் முக்கியம், உங்கள் பயன்பாட்டிற்கேற்ப சரியான செயலாக்க சக்தியுள்ள கேமரா மாடல்களை தேர்வு செய்வதாகும். குறைந்த சிக்கலான பணிகளுக்கு (எ.கா., இயக்கக் கண்டறிதல்), ஒரு அடிப்படை எட்ஜ் செயலி போதுமானது. அதிக சிக்கலான பணிகளுக்கு (எ.கா., முக அடையாளம் கண்டறிதல், உற்பத்தியில் குறை கண்டறிதல்), ஒரு தனிப்பட்ட GPU உடைய மேலும் சக்திவாய்ந்த மாடல் தேவை.
2. மேகத்திற்கேற்ப இணைப்பு: அளவீட்டு மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையை செயல்படுத்துதல்
எதிர்காலத்திலிருந்து முக்கிய தரவுகள் மேகத்திற்கு அனுப்பப்பட்ட பிறகு, அது அளவீட்டு AI செயல்பாடுகளை ஆதரிக்கும் மேகத்திற்கேற்ப கட்டமைப்பில் இணைக்கப்பட வேண்டும். மேகத்திற்கேற்ப இணைப்பு, மைக்ரோசேவைகள், கொண்டெய்னரேஷன் (எ.கா., டாக்கர்), மற்றும் ஒழுங்குபடுத்தல் (எ.கா., குபெர்நெட்ஸ்) ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி, மாறும் தேவைகளுக்கு ஏற்ப அடிப்படைகளை உருவாக்குவதற்கான நெகிழ்வான, உறுதியான அமைப்புகளை உருவாக்குவதைக் குறிக்கிறது.
மைக்ரோசர்வீசுகள், குறிப்பாக, அளவுகோலான AI அமைப்புகளுக்கான ஒரு மாற்றம் செய்யும் சக்தியாக உள்ளன. அனைத்து AI பணிகளை (கண்டறிதல், வகைப்படுத்தல், பகுப்பாய்வு) கையாளும் ஒரு மொனோலிதிக் பயன்பாட்டை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக, நிறுவனங்கள் செயல்பாட்டை சிறிய, சுயாதீன சேவைகளாக (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பொருள் கண்டறிதலுக்கான, மற்றொரு முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வுக்கான, மற்றும் மூன்றாவது ஒரு அறிக்கையுக்கான) உடைக்கலாம். இது குழுக்களுக்கு முழு அமைப்பை பாதிக்காமல் தனித்துவமான சேவைகளை புதுப்பிக்க அல்லது அளவுகோலாக மாற்ற அனுமதிக்கிறது.
எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர் ஓட்டத்தை கண்காணிக்க AI கேமராக்களைப் பயன்படுத்தும் ஒரு சில்லறை நிறுவனம், உச்ச விடுமுறை பருவங்களில் "கால் போக்குவரத்து பகுப்பாய்வு" மைக்ரோசர்வீசைப் அளவுகோலாக மாற்றலாம், "சரக்கு கண்காணிப்பு" சேவையை பாதிக்காமல். AWS (AWS IoT Core, Amazon Rekognition), Google Cloud (Google Cloud IoT, Cloud Vision AI), மற்றும் Microsoft Azure (Azure IoT Hub, Azure AI Vision) போன்ற மேக வழங்குநர்கள், கேமரா அமைப்புகளுக்கான மேக-நேசமான ஒருங்கிணைப்பை எளிதாக்கும் நிர்வகிக்கப்படும் மைக்ரோசர்வீசுகள் மற்றும் IoT தளங்களை வழங்குகின்றனர்.
3. நேரடி தரவுப் பொருத்தம் மற்றும் AI மாதிரி மறு சுழற்சி
மேக-காமரா ஒருங்கிணைப்பின் மற்றொரு புதுமையான அம்சம் நேரடியாக தரவுகளை பொருத்துவதற்கும் AI மாதிரிகளை தொடர்ந்து மறு சுழற்சியிடுவதற்கும் திறனை கொண்டது. புத்திசாலி காமரா மாடுல்கள் தரவுகளை சேகரிக்கும்போது, அவை அதை மேகத்திற்கு அனுப்புகின்றன, அங்கு அது மையமாக்கப்பட்ட தரவுப் குளத்தில் (எ.கா., அமேசான் S3, கூகிள் கிளவுட் சேமிப்பு) சேமிக்கப்படுகிறது. தரவியல் விஞ்ஞானிகள் பின்னர் இந்த தொகுக்கப்பட்ட தரவுகளை AI மாதிரிகளை பயிற்சி செய்யவும் மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்தலாம், பின்னர் அவை மீண்டும் எட்ஜ் காமரா மாடுல்களுக்கு ஒவ்வொரு காற்றின் மூலம் (OTA) புதுப்பிப்புகள் மூலம் அனுப்பப்படுகின்றன.
இந்த மூடிய சுற்றுப்படியான செயல்முறை AI மாதிரிகள் காலத்தோடு மேம்படுவதை உறுதி செய்கிறது, புதிய சூழ்நிலைகளுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, உற்பத்தியில் புதிய குறைபாடுகள், விற்பனை வாடிக்கையாளர் நடத்தையில் மாற்றங்கள்) ஏற்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, மாசுபட்ட தயாரிப்புகளை கண்டறிய AI கேமராக்களைப் பயன்படுத்தும் உணவுப் செயலாக்கக் களத்தில், புதிய மாசுபாடு மாதிரிகளை அடையாளம் காண கிளவுட் அடிப்படையிலான தரவுப் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம், AI மாதிரியை புதுப்பிக்கலாம், மற்றும் அனைத்து கேமரா மாடுல்களைப் புதுப்பிக்கலாம் - எல்லாம் கையால் தலையீடு இல்லாமல்.
வெற்றிகரமான கிளவுட் + கேமரா மாடுல் ஒருங்கிணைப்புக்கான முக்கியக் கருத்துக்கள்
எட்ஜ்-கிளவுட் ஒத்திசைவு முக்கியமான நன்மைகளை வழங்கினாலும், செயல்திறனைச் சரியாக செயல்படுத்துவதற்கு கவனமாக திட்டமிடுதல் தேவை. கிளவுட்-கேமரா ஒருங்கிணைப்புடன் அளவிடக்கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்கும் போது கவனிக்க வேண்டிய முக்கிய அம்சங்கள்:
1. பாண்ட்விட்த் மற்றும் தாமதத்தை மேம்படுத்துதல்
பாண்ட்விட் செலவுகள் திறமையாக நிர்வகிக்கப்படாவிட்டால் விரைவில் அதிகரிக்கலாம். தரவுப் பரிமாற்றத்தை குறைக்க, குறைந்த தாமதம் உள்ள பணிகளுக்காக எட்ஜ் செயலாக்கத்தை முன்னுரிமை அளிக்கவும் மற்றும் மேகத்திற்கு மட்டும் சுருக்கமான, தொடர்புடைய தரவுகளை அனுப்பவும். எட்ஜ் சாதனங்கள் மற்றும் மேகத்திற்கிடையில் எளிதான தரவுப் பரிமாற்றத்திற்காக MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) அல்லது CoAP (Constrained Application Protocol) போன்ற தொழில்நுட்பங்களை பயன்படுத்தவும். மேலும், தாமதத்தை குறைக்க அடிக்கடி அணுகப்படும் தரவுகளுக்காக (எ.கா., AI மாதிரி புதுப்பிப்புகள், கட்டமைப்பு அமைப்புகள்) எட்ஜ் கேஷிங் குறித்து பரிசீலிக்கவும்.
2. தரவுப் பாதுகாப்பு மற்றும் ஒத்திசைவு
கேமரா அமைப்புகள் அடிக்கடி உணர்ச்சி தரவுகளை (எடுத்துக்காட்டாக, முகம் அடையாளம் காணும் தரவுகள், சொந்த தொழில்துறை செயல்முறைகள்) பிடிக்கின்றன, இதனால் பாதுகாப்பு மிக முக்கியமான கவலையாகிறது. தரவு பரிமாற்றத்தில் (எடுத்துக்காட்டாக, TLS/SSL மூலம்) மற்றும் ஓய்வில் (எடுத்துக்காட்டாக, AES-256 குறியாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி) குறியாக்கம் செய்யப்பட்டிருப்பதை உறுதி செய்யவும். தரவை யார் பார்க்கலாம் அல்லது மாற்றலாம் என்பதற்கான அணுகல் கட்டுப்பாட்டு கொள்கைகளை செயல்படுத்தவும், தொடர்புடைய விதிமுறைகளுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, ஐரோப்பிய யூனியனுக்கான GDPR, கலிஃபோர்னியாவுக்கான CCPA, சுகாதார நிறுவனங்களுக்கு HIPAA) இணக்கமாக இருப்பதை உறுதி செய்யவும்.
மேக வழங்குநர்கள் இணக்கம் ஆதரிக்க பல பாதுகாப்பு கருவிகளை வழங்குகின்றனர், உதாரணமாக, விசை மேலாண்மைக்கான AWS KMS, அணுகல் கட்டுப்பாட்டுக்கான Google Cloud IAM, மற்றும் மிரட்டல் கண்டறிதற்கான Azure பாதுகாப்பு மையம். மேலும், தகராறு தடுக்கும் வகையில் உள்ள பாதுகாப்பு அம்சங்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, பாதுகாப்பான தொடக்கம், ஹார்ட்வேரில் குறியாக்கம்) கேமரா மாட்யூல்களை தேர்ந்தெடுக்கவும்.
3. பரஸ்பர செயல்திறன் மற்றும் தரநிலைப்படுத்தல்
விற்பனையாளர் அடிமைப்படுத்தலை தவிர்க்கவும் மற்றும் அளவீட்டிற்கு உறுதியாகவும், மேக-கேமரா ஒருங்கிணைப்புக்கு திறந்த தரநிலைகள் மற்றும் ஒழுங்குகளை ஏற்கவும். ONVIF (Open Network Video Interface Forum) போன்ற ஒழுங்குகள் பல்வேறு உற்பத்தியாளர்களின் கேமரா மாடல்களை மேக தளங்களுடன் எளிதாக ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கின்றன. மேலும், எட்ஜ் மற்றும் மேக சூழ்நிலைகளுடன் பொருந்தக்கூடிய திறந்த மூல AI கட்டமைப்புகளை (எ.கா., TensorFlow, PyTorch) ஏற்கவும்.
4. செலவுகளை நிர்வகித்தல்
மேக கணினி முன்னணி செலவுகளை குறைக்கும்போது, சேமிப்பு, செயலாக்கம் மற்றும் தரவுப் பரிமாற்றத்தில் அதிக செலவிடுவது எளிது. செலவுகளை திறமையாக நிர்வகிக்க, பயன்பாட்டை கண்காணிக்க மற்றும் செயலிழப்புகளை அடையாளம் காண மேக செலவுக் கண்காணிப்பு கருவிகளை (எ.கா., AWS Cost Explorer, Google Cloud Billing, Azure Cost Management) பயன்படுத்தவும். நேரடி நேர செயலாக்க பணிகளுக்கு ஸ்பாட் இன்ஸ்டன்ஸ்கள் அல்லது காப்பீட்டு இன்ஸ்டன்ஸ்களை தேர்ந்தெடுக்கவும், மேலும் தேவையற்ற பழைய தரவுகளை காப்பாற்ற அல்லது அழிக்க தரவுப் வாழ்க்கைச் சட்டங்களை செயல்படுத்தவும்.
உண்மையான உலக பயன்பாடுகள்: மேக-கேமரா ஒருங்கிணைப்பால் இயக்கப்படும் அளவீட்டிற்கேற்ப AI அமைப்புகள்
நாம் பல தொழில்களில் அமைப்புகள் எவ்வாறு மேக-காமரா ஒருங்கிணைப்பைப் பயன்படுத்தி அளவிடக்கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்கி, வணிக மதிப்பை உருவாக்குகிறார்கள் என்பதைப் பார்ப்போம்:
1. புத்திசாலி நகரங்கள்: போக்குவரத்து மேலாண்மை மற்றும் பொதுப் பாதுகாப்பு
உலகம் முழுவதும் நகரங்கள் வாகன ஓட்டத்தை மேம்படுத்தவும், பொதுமக்களின் பாதுகாப்பை அதிகரிக்கவும் மேகத்துடன் இணைக்கப்பட்ட கேமரா அமைப்புகளை பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, சிங்கப்பூரின் ஸ்மார்ட் நேஷன் திட்டம், வாகன விதிமுறைகளை கண்டறிய, கூட்டத்தின் அடர்த்தியை கண்காணிக்க மற்றும் சாத்தியமான பாதுகாப்பு ஆபத்துகளை அடையாளம் காண, எட்ஜ் AI-யுடன் கூடிய ஆயிரக்கணக்கான ஸ்மார்ட் கேமராக்களை பயன்படுத்துகிறது. கேமராக்கள் முக்கிய தரவுகளை கூகிள் கிளவுட்-க்கு அனுப்புகின்றன, அங்கு AI மாதிரிகள் வாகன ஓட்டத்தின் மாதிரிகளை பகுப்பாய்வு செய்து, நேரத்தில் சிக்னல் நேரங்களை மேம்படுத்துகின்றன. இந்த ஒருங்கிணைப்பு 25% வாகன நெரிசலை குறைத்துள்ளது மற்றும் அவசர பதிலளிக்கும் நேரங்களை 30% குறைத்துள்ளது.
அமைப்பின் அளவிடக்கூடிய தன்மை ஒரு முக்கியமான நன்மை: சிங்கப்பூர் தனது புத்திசாலி நகர திட்டங்களை புதிய அடுத்தடுத்த பகுதிகளுக்கு விரிவாக்கும் போது, அது எளிதாக மேலும் காமரா மாடுல்களைச் சேர்க்கலாம் மற்றும் முழு அமைப்பை மறுதொடக்கம் செய்யாமல் மேக அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு அடிப்படையை அளவிடக்கூடியதாக மாற்றலாம்.
2. உற்பத்தி: தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு
உற்பத்தி நிறுவனங்கள் தரக் கட்டுப்பாட்டை தானியங்கி செய்ய மற்றும் குறைபாடுகளை குறைக்க மேக-காமரா ஒருங்கிணைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, டெஸ்லா தனது உற்பத்தி வரிசைகளில் புத்திசாலி காமராக்களை பயன்படுத்தி வாகனப் பகுதிகளை குறைபாடுகளுக்காக ஆய்வு செய்கிறது. காமரா முதற்கட்ட குறைபாடு கண்டறிதலை முன் பகுதியில் செய்கிறது, சந்தேகமான பிரச்சினைகளின் உயர் தீர்மான புகைப்படங்களை AWSக்கு மேலதிக ஆய்விற்காக அனுப்புகிறது. மேக அடிப்படையிலான AI மாதிரிகள் இந்த புகைப்படங்களை அறியப்பட்ட குறைபாடுகளின் தரவுத்தொகுப்புடன் ஒப்பிடுகின்றன, நேரத்தில் எச்சரிக்கைகளை வழங்குவதற்கும், கையால் ஆய்வு செய்ய தேவையை குறைக்கவும் உதவுகிறது.
மேலும், காமராவிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகள் உபகரணங்கள் தோல்வியை குறிக்கும் மாதிரிகளை அடையாளம் காண்பதற்கான முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு மாதிரிகளை பயிற்சிக்காக பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இது டெஸ்லாவுக்கு நிறுத்த நேரத்தை குறைக்கவும், உற்பத்தி திறனை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது—உலகளாவிய புதிய உற்பத்தி வரிசைகளுக்கு அமைப்பை விரிவாக்கும் போது.
3. சில்லறை: வாடிக்கையாளர் அனுபவம் மற்றும் கையிருப்பு மேலாண்மை
சில்லறை வணிகர்கள் வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை மேம்படுத்தவும், கையிருப்பு மேலாண்மையை சிறப்பாக்கவும் மேகத்துடன் இணைக்கப்பட்ட AI கேமராக்களை பயன்படுத்துகிறார்கள். எடுத்துக்காட்டாக, வால்மார்ட் தனது கடைகளில் வாடிக்கையாளர் ஓட்டத்தை கண்காணிக்க, கையிருப்பில் இல்லாத பொருட்களை கண்டறிய, மற்றும் வாங்கும் பழக்கங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய புத்திசாலி கேமராக்களை பயன்படுத்துகிறது. கேமராக்கள் அடிப்படை தரவுகளை (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வழியில் உள்ள வாடிக்கையாளர்களின் எண்ணிக்கை) எல்லையில் செயலாக்கி, மைக்ரோசாஃப்ட் அசூருக்கு தொகுக்கப்பட்ட உள்ளடக்கங்களை அனுப்புகின்றன. மேக அடிப்படையிலான AI மாதிரிகள் இந்த தரவுகளை பயன்படுத்தி நேரடி கையிருப்பு எச்சரிக்கைகளை உருவாக்கவும், வாடிக்கையாளர்களுக்கான விளம்பரங்களை தனிப்பயனாக்கவும் செயற்படுகின்றன.
வால்மார்ட் புதிய கடைகளுக்கு விரிவாக்கம் செய்யும் போது, அது ஒரே கேமரா மாடுல்கள் மற்றும் மேக அடிப்படையைக் கொண்டு செயல்பாடுகளை உறுதி செய்யும், உலகளாவிய நெட்வொர்க் முழுவதும் நிலையான செயல்பாடுகள் மற்றும் அளவீட்டு பகுப்பாய்வுகளை உறுதி செய்யும்.
எதிர்கால நெறிகள்: மேக + கேமரா மாடுல் ஒருங்கிணைப்புக்கு அடுத்தது என்ன?
அளவீட்டு AI அமைப்புகளுக்கான மேக-கேமரா ஒருங்கிணைப்பின் எதிர்காலம் மூன்று முக்கிய நெறிகளில் மையமாக உள்ளது:
1. 5G-ஆதாரित எட்ஜ்-மேக ஒத்திசைவு: 5G நெட்வொர்க்கள் எட்ஜ் கேமரா மாடுல்கள் மற்றும் மேகத்திற்கிடையில் வேகமாக, நம்பகமான தரவுப் பரிமாற்றத்தை சாத்தியமாக்கும், நேரடி AR/VR ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் உல்ட்ரா-ஹை-டெபினிஷன் வீடியோ பகுப்பாய்வுகள் போன்ற புதிய பயன்பாடுகளை திறக்கிறது.
2. எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு AI மாதிரி மேம்பாடு: TinyML மற்றும் மாதிரி சுருக்கத்தில் முன்னேற்றங்கள், எட்ஜில் மேலும் சிக்கலான AI பணிகளை செய்ய அனுமதிக்கும், மேக செயலாக்கத்தில் சார்பு குறைத்து, மேலும் தாமதத்தை குறைக்கும்.
3. ஜீரோ-டிரஸ்ட் பாதுகாப்பு மாதிரிகள்: கேமரா அமைப்புகள் மேலும் இணைக்கப்பட்டு வரும் போது, ஜீரோ-டிரஸ்ட் பாதுகாப்பு (எது சாதனம் அல்லது பயனர் இயல்பாக நம்பகமானது அல்ல என்று கருதுகிறது) நிலையானதாக மாறும், மேக வழங்குநர்கள் மற்றும் கேமரா உற்பத்தியாளர்கள் உள்ளடக்கப்பட்ட ஜீரோ-டிரஸ்ட் கருவிகளை வழங்குவார்கள்.
முடிவு: மேக-கேமரா ஒத்துழைப்பின் மூலம் அளவீட்டினை திறக்கிறது
மேக + கேமரா தொகுப்பு என்பது ஒரு தொழில்நுட்ப மேம்பாட்டுக்கு மேலாக உள்ளது—இது அளவீட்டிற்கான AI அமைப்புகளுக்கு ஒரு உத்தி ஆதரவு ஆகும். ஒரு கலவையான எட்ஜ்-மேக கட்டமைப்பை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் பாரம்பரிய இடத்தில் உள்ள அமைப்புகளின் வரம்புகளை மீறி, செலவுகளை குறைத்து, வணிக மதிப்பை இயக்கும் நேரடி, தரவுக்கு அடிப்படையிலான உள்ளடக்கங்களை திறக்க முடியும்.
வெற்றியின் முக்கியம் எல்லை-மேக ஒத்திசைவை முன்னுரிமை அளிப்பதில், பாண்ட்விட்த் மற்றும் தாமதத்தை மேம்படுத்துவதில், பாதுகாப்பு மற்றும் ஒத்துழைப்பு உறுதிப்படுத்துவதில், மற்றும் பரஸ்பர செயல்திறனைப் பெறுவதில் உள்ளது. 5G மற்றும் AI மாதிரியின் மேம்பாடு தொடர்ந்து முன்னேறுவதால், மேக-கேமரா ஒருங்கிணைப்பின் திறன் மேலும் விரிவடையும், நிறுவனங்களுக்கு தங்கள் தொழில்களின் மாறும் தேவைகளுக்கு ஏற்ப மேலும் அளவிடக்கூடிய, புத்திசாலி அமைப்புகளை உருவாக்க அனுமதிக்கும்.
நீங்கள் AI கேமரா அமைப்புகளை ஆராய ஆரம்பிக்கிறீர்களா அல்லது உங்கள் தற்போதைய கட்டமைப்பை விரிவாக்க விரும்புகிறீர்களா, மேக ஒருங்கிணைப்பு எதிர்கால வளர்ச்சிக்கான அடித்தளமாகும். சரியான மேக வழங்குநர்களுடன் கூட்டாண்மை செய்து, பொருத்தமான ஸ்மார்ட் கேமரா மாட்யூல்களை தேர்வு செய்வதன் மூலம், நீங்கள் இன்று மற்றும் நாளை உண்மையான முடிவுகளை வழங்கும் அளவுகோல் AI அமைப்பை உருவாக்கலாம்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat