Lösungen: KI-Workflows
Verfolgen Sie Objekt- und Kundenbewegungen mit mehreren Kameras im gesamten Geschäft.
Durch die Anwendung von Computer-Vision-KI auf viele Kameras, die verschiedene Bereiche abdecken, erhalten Einzelhändler wertvolle Einblicke in die Bewegungen von Objekten und Kunden. Der KI-Workflow für das Multi-Kamera-Tracking nutzt das NVIDIA DeepStream SDK und stellt MTMC-Funktionen (Multi-Target, Multi-Camera) bereit, um die Bewegungen von Objekten und Mitarbeitern im Geschäft kameraübergreifend zu verfolgen.
Dieser KI-Workflow nutzt das NVIDIA DeepStream SDK, vortrainierte Modelle und neue, hochmoderne Microservices, um fortschrittliche MTMC-Funktionen bereitzustellen. Entwickler können jetzt einfacher Systeme erstellen, die Objektbewegungen in einem Einzelhandelsgeschäft oder Lagerhaus über mehrere Kameras hinweg verfolgen.
Dieser MTMC-Workflow verfolgt und verknüpft Objekte kameraübergreifend und verwaltet eine eindeutige ID für jedes Objekt. Diese ID wird nicht anhand personenbezogener biometrischer Daten, sondern über visuelle Einbettungen bzw. das Erscheinungsbild ermittelt, sodass die Privatsphäre vollständig gewahrt bleibt.
MTMC-Funktionen erhöhen die Sicherheit beim Self-Checkout und bilden die Grundlage für vollständig autonome Ladengeschäfte. Der Workflow kann außerdem darauf trainiert werden, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Er kann mit Kubernetes bereitgestellt und skaliert und über Helm verwaltet werden.
Die Multi-Kamera-Tracking-Anwendung lässt sich in drei Hauptkomponenten unterteilen: Erkennung und Single-Kamera-Tracking, Multi-Kamera-Tracking sowie Speicherung und Ausgabe. RTSP-Livestreams von Kameras durchlaufen die Microservices zur Erkennung und Verfolgung, um Feature-Einbettungen eines Objekts zu erzeugen, die repräsentativ für dessen Erscheinungsbild sind. Diese Metadaten werden über einen Broker an andere nachgelagerte Microservices gesendet. Die Metadaten werden von einem Multi-Kamera-Tracking-Dienst erfasst, der bestimmte Daten auswählt, zusammenführt und synchronisiert und sie kameraübergreifend korreliert. Das System identifiziert Objekte anhand von Feature-Einbettungen und räumlich-zeitlichen Informationen, die die Zeit- und Raumvektoren der Objekte vergleichen und von verschiedenen Kameras korrelieren, um festzustellen, ob es sich um dieselben Objekte handelt. Schließlich wird für jedes eindeutig identifizierte Objekt eine globale ID generiert, die für alle Kameras gleich bleibt.
Füllen Sie diesen kurzen Antrag aus, um vorab Zugriff auf den KI-Workflow für das Multi-Kamera-Tracking zu erhalten.
Bitte beachten Sie, dass Sie ein registrierter NVIDIA-Entwickler sein müssen, um am Programm teilnehmen zu können. Melden Sie sich mit der E-Mail-Adresse Ihres Unternehmens an. Wir können keine Bewerbungen über Konten mit Gmail-, Yahoo-, QQ- oder anderen persönlichen E-Mail-Adressen berücksichtigen.
Dank der Bereitstellung hochpräziser Modelle ist es möglich, Objekte zu identifizieren und eine eindeutige globale ID zu generieren, die nicht auf personenbezogenen biometrischen Daten, sondern auf Einbettungen bzw. dem Erscheinungsbild basiert.
Ein hochmoderner Microservice nutzt Feature-Einbettungen für Objekte gemeinsam mit räumlich-zeitlichen Informationen, um Objekte kameraübergreifend eindeutig zu identifizieren und zuzuordnen.
Dieser über Cloud-native Microservices bereitgestellte KI-Workflow ermöglicht einen schnellen Einstieg in die Entwicklung und eine einfache Anpassung, um innerhalb kürzester Zeit Lösungen für die kameraübergreifende Objektverfolgung zu entwickeln.
KI-Workflows beschleunigen das Erzielen von KI-Ergebnissen. Dieser Multi-Kamera-KI-Workflow bietet Entwicklern eine Referenz, um schnell mit der Entwicklung einer flexiblen und skalierbaren MTMC-KI-Lösung zu beginnen.
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Die Cloud-nativen NVIDIA Metropolis-Microservices können mit Kubernetes in großem Maßstab bereitgestellt und mit HELM verwaltet werden.
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