Videoanalyse-KI-Agenten
Verwandeln Sie Live-Videos in operative Intelligenz in Echtzeit mit visuellen KI-Agenten, die sehen, logisch denken und handeln können.
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Computer Vision / Videoanalyse
Generative KI / LLMs
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Innovation
Überblick
Wie verbessern KI-Agenten die herkömmliche Videoanalyse?
Herkömmliche Videoanalyse-Anwendungen und ihre Entwicklungs-Workflows basieren in der Regel auf Modellen mit festen Funktionen, die darauf ausgelegt sind, nur einen ausgewählten Satz von vordefinierten Objekten zu erkennen und zu identifizieren. Mit generativen KI- und Grundlagenmodellen können Sie jetzt Anwendungen mit weniger Modellen erstellen. Diese weisen eine unglaublich komplexe und breite Wahrnehmung und ein umfassendes kontextuelles Verständnis auf. Diese neue Generation von Vision Language Models (VLMs), wie NVIDIA Cosmos™ Reason, ermöglicht intelligente, leistungsstarke KI-Agenten für die Videoanalyse. Diese neue Generation von Vision-Sprachmodellen (VLMs), wie NVIDIA Cosmos™, ermöglicht intelligente, leistungsstarke KI-Agenten für die Videoanalyse.
Was ist ein KI-Agent für die Videoanalyse?
Ein KI-Agent für die Videoanalyse kann sehen, logisch denken und handeln, indem er Bild- und Sprachmodalitäten kombiniert, um eine Vielzahl von Fragen oder Aufforderungen in natürlicher Sprache zu verstehen, die auf einen aufgezeichneten oder Live-Videostream angewendet werden. Dieses tiefere Verständnis von Videoinhalten ermöglicht genauere und aussagekräftige Interpretationen, verbessert die Funktionalität von Videoanalyseanwendungen und die Analyse von realen Szenarien. Diese Agenten versprechen völlig neue Erkenntnisse und Möglichkeiten für die Automatisierung.
Wo werden KI-Agenten für die Videoanalyse eingesetzt?
Hochsensible, genaue und interaktive KI-Agenten für die Videoanalyse werden in Zukunft in Fabriken, Lagern, Einzelhandelsgeschäften, Flughäfen, Verkehrsknotenpunkten und anderen Bereichen eingesetzt. Diese Agenten unterstützen die visuelle Inspektion, um Produktfehler und Montageprobleme zu erkennen, Sicherheit und Schutz zur Identifizierung von Gefahren und unbefugten Zugriff, operative Intelligenz zur Entdeckung von Engpässen und Verbesserung von Workflows sowie vorbeugende Wartung zur Erkennung von sichtbaren Anzeichen von Geräteverschleiß oder Schäden, bevor Ausfälle auftreten. Manager und Betriebsteams werden mit diesen Agenten in natürlicher Sprache kommunizieren, um tiefere Einblicke zu gewinnen, sicherere Räume zu schaffen und bessere Entscheidungen zu treffen - alles auf Basis generativer KI und VLMs als Kerntechnologie.
Quick-Links
Technische Umsetzung
Verstehen Sie die Welt mit NVIDIA Cosmos
Das Gehirn in jedem KI-Agenten für die Videoanalyse ist ein VLM, das sehen und schlussfolgern kann. Zwei gängige VLMs sind NVIDIA Cosmos 3 und Cosmos Embed. Beide können verwendet werden, um aktuelle Computer-Vision-Anwendungen mit umfangreichen Metadaten und Inhaltszusammenfassungen zu ergänzen.
NVIDIA NIM™ besteht aus einer Reihe von beschleunigten Inferenz-Microservices, die für NVIDIA-GPUs optimiert sind und branchenübliche APIs, fachspezifischen Code, optimierte Inferenz-Engines und eine Unternehmens-Laufzeitumgebung umfassen.
Quick-Links
Schnelle Entwicklung von KI-Agenten mit NVIDIA Metropolis VSS Blueprint und Skills
KI-Agenten für die Videoanalyse können über 10.000 Engineering-Stunden pro Jahr verbrauchen, wenn Teams Modelle, Videoverarbeitung, Suche und Reasoning in funktionierende Anwendungen integrieren. Der NVIDIA Metropolis Blueprint für Videosuche und Zusammenfassung (VSS) vereinfacht diese Entwicklung. Entwickler können VSS-Agenten-Fähigkeiten nutzen, um einen benutzerdefinierten, agentenbereiten Vision-Stack in 30 Minuten mit Prompts in natürlicher Sprache und einem Coding-Agenten zu erstellen.
VSS kombiniert generative KI, Vision-Sprachmodelle, große Sprachmodelle, Retrieval-Augmented Generation und NVIDIA NIM, um Agenten dabei zu helfen, große Mengen an Videos zu analysieren und Anfragen in natürlicher Sprache in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Die modularen Komponenten, beschleunigte Microservices, die agentische Fusionssuche über verschiedene Einbettungen und das umfassende Reporting helfen Teams dabei, Anwendungen anzupassen, die Prozesse optimieren, die Sicherheit verbessern und die Kosten reduzieren. VSS-Agenten-Fähigkeiten vereinfachen die Bereitstellung und den Betrieb durch Coding-Agenten.
VSS bringt multimodales Verständnis und Zero-Shot-Reasoning in bestehende Computer-Vision-Pipelines und verbessert Inspektion, Suche und Analysen. Es unterstützt die Bereitstellung vom Edge bis zur Cloud auf NVIDIA RTX™ 4500, RTX PRO™ 6000, DGX Spark™, Jetson Thor™, Jetson Orin™, Orin NX und GB300.
Quick-Links
Verbessern Sie die Genauigkeit mit agentischen Blueprints für Modelloptimierung und die Generierung synthetischer Daten
Herkömmliche Ansätze für die Anpassung von Modellen für KI-Agenten in der Videoanalyse waren linear und langsam – Videos sammeln, Frames kennzeichnen, Trainieren, Bewerten, Wiederholen – wobei bei jedem Schritt ein Mensch beteiligt war und es Monate dauerte, um eine akzeptable Genauigkeit zu erreichen. Moderne Ansätze durchbrechen diesen Zyklus, indem sie es Programmieragenten ermöglichen, die Leistung von VLM- und Vision-Foundation Models auf der Grundlage von Zielen iterativ zu verbessern.
Optimieren Sie Vision-Sprachmodelle mit dem NVIDIA Cosmos-Framework.
Der NVIDIA Cosmos-Framework ist eine Suite von Agenten-Fähigkeiten und Tools für das Pre-Training, Nachtrainieren oder Feinabstimmen von Weltmodellen, einschließlich Cosmos 3, mit Prompts in natürlicher Sprache.
Lösen Sie Herausforderungen bei Trainingsdaten mit Agenten-Fähigkeiten für Kuration, Labeling, Generierung synthetischer Daten und Evaluierung.
Mit Cosmos Data Factory können Entwickler Rohdaten in trainingsbereite Datensätze kuratieren und schnell synthetische Fehlerdaten für die visuelle Inspektion oder Videos für verschiedene Szenarien wie Wetter, Beleuchtung und mehr generieren, wenn die Daten begrenzt sind.
Quick-Links
FAQs
Ja, Sie können jetzt KI-Agenten für die Videoanalyse schneller aus einfachen Prompts in natürlicher Sprache entwickeln und VSS-Fähigkeiten mit Programmieragenten wie Codex und Claude nutzen. Entdecken Sie eine Reihe von VSS-Fähigkeiten auf github.
Ein NIM ist eine Reihe von einfach zu bedienenden Microservices, die für die sichere, zuverlässige Bereitstellung von leistungsstarker KI-Modellinferenz in der Cloud, im Rechenzentrum und auf Workstations entwickelt wurden. Es unterstützt eine Vielzahl von KI-Modellen, darunter Modelle der Open-Source-Community und NVIDIA KI-Foundation-Modelle, um eine nahtlose, skalierbare KI-Inferenz – vor Ort oder in der Cloud – mit branchenüblichen APIs zu gewährleisten. Alle NIM-Microservices und zugehörige Vorschau-APIs finden Sie unter build.nvidia.com.
Besuchen Sie build.nvidia.com, um das NVIDIA Metropolis VSS Blueprint und verfügbare NIM-Microservices wie den Cosmos 3 Reasoner NIM zu erkunden.
Alle Benutzer können kostenlos mit den Vorschau-APIs auf build.nvidia.com beginnen. Jedes neue Konto kann bis zu 5.000 Credits erhalten, um die APIs auszuprobieren. Um die Entwicklung fortzusetzen, nachdem die Credits aufgebraucht sind, können Sie die herunterladbaren NIM-Microservices lokal auf Ihrer Hardware oder auf einer Cloud-Instanz bereitstellen. Entwickler können auch über das NVIDIA-Entwicklerprogramm auf NIM zugreifen. Einzelheiten finden Sie in diesen FAQ.
NVIDIA NIMs kann von Entwicklern kostenlos ausprobiert werden. Um in den Produktionsbetrieb überzugehen, benötigen herunterladbare NIM-Microservices eine NVIDIA-AI-Enterprise-Lizenz. Mehr dazu erfahren Sie auf dieser Seite.
Das NIM-Entwicklerforum ist der beste Ort, um Fragen zu stellen und mit unserer Entwickler-Community zu interagieren. Hier können Sie auf die Foren zugreifen.
Erste Schritte
Entwicklung von KI-Agenten für Videoanalysen
Erkunden Sie den Referenz-Workflow, der von mehreren visuellen Sprachmodellen unterstützt wird, um Ihren KI-Agenten für die Videoanalyse einfach zu erstellen.
Entwicklerleitfäden: Entwicklung eines KI-Agenten für die Videoanalyse
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Stellen Sie KI-Agenten vom Edge bis zur Cloud bereit.
Nutzen Sie das Leistungspotenzial des VSS-Blueprints, um KI-Agenten nahtlos von Edge-Systemen bis zur Cloud bereitzustellen – mit skalierbarer Leistung für unterschiedliche GPUs.
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