المراقبة الذكية بالذكاء الاصطناعي
فيما يلي الحلول التقنية الرئيسية وسيناريوهات التطبيق لمجال المراقبة الذكية بالذكاء الاصطناعي في الصين في عام 2025، مع دمج أحدث الممارسات في الصناعات مثل الزراعة ومفروشات المنزل ومراكز التسوق والأمن:
1. خطة مراقبة الآفات الزراعية
نظام مراقبة الحشرات الصغيرة والتحذير منها: يصطاد الآفات تلقائيًا عبر أجهزة إنترنت الأشياء، مُدمجًا مع تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي لتصنيف وحساب كثافة الحشرات، وإرسال معلومات تحذيرية فورية. يدعم النظام المراقبة عن بُعد، مما يُقلل تكاليف التفتيش اليدوي، وقد حقق تحسنًا بنسبة 70% في كفاءة الوقاية والسيطرة في مزارع الشاي وغيرها من المناطق.
التقنيات الأساسية: وحدة التصوير عالية الدقة، وأجهزة الاستشعار البيئية، وخوارزمية تحليل سلوك الذكاء الاصطناعي.
2. خطة ترقية أمن المنزل
كاميرا الذكاء الاصطناعي: الكاميرا الذكية، التي تُدمج نماذج كبيرة، مزودة بوظائف تفاعل صوتي واكتشاف السلوكيات غير الطبيعية (مثل كشف بكاء الأطفال وتحذير انتهاء صلاحية موقد الغاز)، وتحقق أمانًا فعالًا من خلال التحليل متعدد الوسائط. تدعم منتجات علامات تجارية مثل Yingshi وHaique الآن التتبع بزاوية 360 درجة والتكامل مع نظام HarmonyOS.
التقنيات الرئيسية: محرك اللغة الذكي، والتعرف على السلوك المتعدد الوسائط، والحوسبة الحافة.
3. حل أمني ذكي لمراكز التسوق
نظام مراقبة ضد السرقة
الكشف في الوقت الفعلي عن تصرفات العملاء غير الطبيعية (مثل إخفاء البضائع) باستخدام تقنيات مثل YOLO وOpenPose، جنبًا إلى جنب مع تحليل نموذج LSTM لأنماط السلوك، ومنع السرقة من خلال سجلات التسوية ومقارنة الفيديو عند الخروج
إجراءات التحسين: التحقق المتبادل من الكاميرات متعددة الزوايا لتقليل معدلات الإنذارات الكاذبة؛ معالجة البيانات بشكل مجهول لحماية الخصوصية.
إدارة مواقف السيارات الذكية
تعرّف على لوحات أرقام السيارات من خلال تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وتحسين الصور بالذكاء الاصطناعي، وقدّم خصومات شخصية من خلال ربط بيانات الاستهلاك. تُرشد المستشعرات مواقف السيارات في الوقت الفعلي، مما يُقلل وقت البحث.
التقنيات الأساسية: التعرف على لوحات الترخيص من خلال التعلم العميق، وتحليل حركة المرور في مواقف السيارات.
4. الترقية الذكية لصناعة الأمن
حلول سيتونج العددية:
التعرف على المشهد : خوارزميات مخصصة للمشاهد المعقدة مثل المصانع ومحطات الوقود، مع معدل دقة يزيد عن 99% وانخفاض بنسبة 95% في معدلات الإنذارات الكاذبة
تمكين حلقة الأعمال المغلقة : ربط الأنظمة اللوجستية والحكومية وغيرها لتحقيق أتمتة العمليات بالكامل من الإنذار المبكر إلى التخلص منها (مثل الجدولة التلقائية لرافعات الشوكية لإمالة البضائع في المستودعات)
التحول الخفيف : حل الذكاء الاصطناعي الشامل يقلل من العتبة التكنولوجية للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم
5. إطار خطة التنفيذ العامة
هندسة النظام : مراقبة الفيديو + التحليل الذكي + إدارة البيانات + ربط الإنذار + منصة سحابية
الاختيار الفني : إطار عمل التعلم العميق TensorFlow، وكاميرا عالية الدقة مشفرة بـ H.265، وتخزين قاعدة بيانات هجينة
في الوقت الحالي، يتحول نظام المراقبة الذكية بالذكاء الاصطناعي من "التسجيل السلبي" إلى "التدخل النشط". سيُحسّن دمج تقنية الجيل الخامس (5G) والحوسبة الطرفية من دقة البيانات في الوقت الفعلي مستقبلًا. يجب اختيار الخطة المناسبة بناءً على متطلبات السيناريوهات لتكييف الوحدات التقنية.
هندسة نظام المراقبة الذكي
