Використання штучного інтелекту для перевірок безпеки
Вступ
Інтелектуальні системи виявлення відіграють ключову роль у забезпеченні безпеки громадських місць, таких як школи, стадіони, торгові центри та лікарні, де збирається велика кількість людей. Очікується, що обсяг світового ринку систем виявлення прихованої зброї, який у 2023 році становив 1 млрд доларів, до 2030 року перевищить 2 млрд доларів. Традиційні заходи безпеки, такі як пасивні камери та металошукачі, мають обмеження, включаючи довгі черги та залежність від доказів, отриманих після інциденту. Багатолюдні місця та різноманітність контрабанди ще більше ускладнюють огляди. Для вирішення цих проблем замовник впровадив рішення для безпеки на базі штучного інтелекту (ШІ), щоб підвищити ефективність, скоротити час очікування та поліпшити користувацький досвід.
Завдання проєкту
Розробка систем безпеки на базі штучного інтелекту пов’язана з низкою складнощів, особливо у випадку заходів просто неба, таких як марафони та фестивалі, де для забезпечення безпеки великих скупчень людей протягом короткого проміжку часу потрібні економічні, легко розгортувані та легко інтегровані системи безпеки. Для застосувань штучного інтелекту у сфері безпеки вкрай важлива апаратна система, здатна здійснювати вдосконалену обробку даних на границі та оснащена універсальними промисловими інтерфейсами введення/виведення для підключення обладнання та датчиків. Окрім конфігурації обладнання, розробники повинні попередньо навчити модель для виявлення об’єктів, тому вибір відповідної моделі для перевірки безпеки в режимі реального часу є критично важливим фактором. Навіть після того, як попередньо навчена модель готова, її часто необхідно перетворити на конкретний формат, сумісний із цільовим процесором ШІ або графічним процесором. Нарешті, забезпечення безпроблемного розгортання перетвореної моделі в системі ШІ є найважливішим кроком.
• Системи, що забезпечують підключення камер до локальної мережі та функціональність DIO для передачі сигналів тривоги про надзвичайні ситуації або збору даних.
• Проста інтеграція штучного інтелекту в існуючі системи без необхідності додаткових модифікацій обладнання.
• Підтримка широкого спектру попередньо навчених моделей для ефективного виявлення зброї.
Рішення
Замовник впровадив компактний граничний комп'ютер Advantech ARK-1221L у поєднанні з EAI-1200 — модулем прискорення штучного інтелекту формату M.2 на базі Hailo-8 — для забезпечення перевірки безпеки в режимі реального часу. Модуль EAI-1200, що забезпечує обчислювальну потужність 26 TOPS при низькому енергоспоживанні, призначений для виконання завдань з виведення на границі в режимі реального часу. Це рішення дозволяє швидко виявляти заборонені предмети, такі як боєприпаси, небезпечні речовини, гострі предмети та зброю.
ARK-1221L — це безвентиляторний ПК на базі Intel Atom, оснащений портом LAN для підключення двох камер, роз'ємом M.2 для інтеграції модуля прискорення ШІ EAI-1200 та цифровими входами/виходами для збору даних. Advantech додатково вдосконалює цю систему за допомогою свого Edge AI SDK, пропонуючи інструмент для тестування продуктивності інференції, інтеграцію SDK у середовище виконання, а також можливості віддаленого моніторингу та управління. Крім того, Model Zoo від Hailo надає попередньо навчені моделі, Dataflow Compiler підтримує перетворення моделей, а TAPPAS пропонує готові приклади, забезпечуючи безпроблемне розгортання та оптимізацію для додатків безпеки.
Результат
- Економія 50 % на витратах на впровадження та у 10 разів вища швидкість виявлення порівняно з металошукачами.
- Швидкий перехід на систему безпеки на основі штучного інтелекту, підвищення ефективності огляду багажу в режимі реального часу до 4 000 осіб на годину.
