KI-gestütztes Multi-Kamera-Tracking
Verfolgen und identifizieren Sie Objekte anonym über Kameras hinweg für Anwendungsfälle wie Smart City, Lager, Fabriken und Einzelhandel.
Workloads
Computer Vision/Videoanalyse
Branchen
Smart Cities / Spaces
Einzelhandel / Konsumgüter
Fertigung
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Geschäftsziel
Return on Investment
Risikominderung
Produkte
NVIDIA DeepStream
NVIDIA Metropolis
NVIDIA Omniverse
NVIDIA AI Enterprise
Überblick
Was ist Multi-Kamera-Tracking?
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Fabriken automatisch mit Sicherheit und Effizienz arbeiten, Einzelhandelsflächen für das Käufererlebnis optimiert sind und öffentliche Räume wie Krankenhäuser, Flughäfen und Campus sicherer und optimierter sind. Diese Räume sind zu groß, um sie von einer einzigen Kamera abzudecken, daher werden sie in der Regel von Hunderten überlappenden Kameras überwacht. Das genaue Verfolgen von Objekten und Messen von Aktivitäten über Kameras und Räume hinweg wird als Multi-Kamera-Tracking bezeichnet, sodass Sie Ihre Räume effektiver überwachen und verwalten können.
Wie können Sie Multi-Kamera-Tracking verwenden?
Fertigungs- und Lagerautomatisierung: Verbessern Sie Ihren Fertigungsbetrieb durch die Optimierung von Routen für autonome Roboter, Ausrüstung und Mitarbeiter. KI-gestützte Analysen helfen dabei, Überlastungen, Engpässe und Risiken zu identifizieren und ermöglichen datengestützte Entscheidungen, die die Produktivität und Sicherheit der Mitarbeiter verbessern.
Optimierung des Layouts im Einzelhandel: Durch die Analyse der Kundennavigation in Ihrem gesamten Geschäft können Sie Gänge und die Produktplatzierung neu konfigurieren, um den Verkauf und den Umsatz zu maximieren. Multi-Kamera-Tracking hilft dabei, Engpässe zu identifizieren, das Kundenverhalten zu verfolgen und Layout-Szenarien zu simulieren, um Auswirkungen auf den Verkauf und die Kundenerfahrung vorherzusagen.
In-Krankenhaus-Patientenversorgung: Nutzen Sie die kontinuierliche Überwachung von Patienten in Krankenhäusern für zusätzliche Sicherheit und Schutz. Die Lösung ermöglicht Echtzeit-Warnungen und -Benachrichtigungen und gewährleistet sofortige Aufmerksamkeit und Promptheit, wenn sie benötigt wird.
Quick-Links
Technische Umsetzung
Einführung von Multi-Kamera-Tracking in weniger als fünf Minuten mit DeepStream
In der Vergangenheit war das Multi-Kamera-Tracking schwierig, da es den Abgleich von Objekten über verschiedene Kameraansichten hinweg erforderte und eine präzise Kamerakalibrierung und Synchronisation erforderte. Zu den Herausforderungen gehören unterschiedliche Kamerawinkel, Beleuchtung und Videoqualität. Die Verarbeitung von nicht überlappenden Ansichten und die Verschmelzung von Informationen für genaue und konsistente IDs über Kameras hinweg erhöhen die Komplexität noch zusätzlich.
Das NVIDIA DeepStream SDK-Plug-in für Multi-Camera-Tracking (MCT) bietet konsistente 3D-Objektverfolgung über mehrere überlappende, kalibrierte Kameras hinweg. Die Einrichtung kann in weniger als fünf Minuten abgeschlossen sein, einschließlich globaler IDs, Echtzeitfusion und skalierbarer Bereitstellung für den Einzelhandel, Lager und darüber hinaus.
End-to-End-Workflow für Multi-Kamera-Tracking
In dieser Demo fungiert ein digitaler Zwilling eines Lagers, der mit NVIDIA Omniverse™-Bibliotheken erstellt wurde, als Simulationsumgebung für Dutzende digitaler Arbeiter und mehrere autonome Roboter. Der in den Workflow für die virtuelle Fabrik NVIDIA Mega integrierte Multi-Kamera-Tracking-Workflow ermöglichte die Erstellung einer zentralisierten Karte des gesamten Lagers mit 100 simulierten Kameras, die eine Echtzeit-Wahrnehmung des physischen Raums ermöglicht.
NVIDIA bietet die Softwaretools für die gesamte Entwicklungspipeline – von der Datengenerierung über das Modelltraining bis hin zur Anwendungsentwicklung – um Entwicklern zu helfen, komplexe Vision-KI-Anwendungen für große Räume schnell zu entwickeln.
- NVIDIA Omniverse-Bibliotheken für die Erstellung digitaler 3D-Zwillinge realer Umgebungen.
Verwenden Sie NVIDIA Omniverse – eine Sammlung von Bibliotheken und Microservices – um digitale 3D-Zwillinge von realen Räumen zu erstellen, virtuelle Kameras zu positionieren, um verschiedene synthetische Daten zu erfassen, Ground-Truth-Annotationen für das Training von Wahrnehmungsmodellen zu generieren und End-to-End-Anwendungen vor der Bereitstellung in der realen Welt zu validieren.
- NVIDIA Isaac Sim™ für die Generierung synthetischer Daten, um das Training zu optimieren.
- NVIDIA TAO-Toolkit für eine optimierte Modellentwicklung mit realen und synthetischen Daten.
- DeepStream für Multi-Camera-Tracking (MCT) über eine Reihe von Kameras hinweg.
- Cloud-natives Design für skalierbare Bereitstellung vom Edge bis zur Cloud.
Beschleunigen Sie die Entwicklung von Multi-Kamera-Vision-KI-Anwendungen mit dem beschleunigten End-to-End-Workflow von NVIDIA – von Omniverse-Bibliotheken für die Generierung synthetischer Daten über TAO für eine optimierte Modellentwicklung bis hin zu Metropolis für modulare, cloud-native Anwendungskomponenten.
Quick-Links
Beschleunigen Sie die Entwicklung Ihrer KI-Anwendung für Multi-Kamera-Tracking.