Soluciones: flujos de trabajo de IA
Realiza un seguimiento de objetos y del recorrido del cliente a través de múltiples cámaras en toda la tienda.
Los espacios del sector minorista están obteniendo información valiosa sobre el movimiento de objetos y clientes al aplicar IA de visión computarizada a muchas cámaras que cubren varias áreas físicas. El flujo de trabajo de IA de seguimiento de varias cámaras utiliza el NVIDIA DeepStream SDK y ofrece capacidades de varias cámaras con múltiples objetivos (MTMC) para hacer un seguimiento de los objetos y almacenar asociados en todas las cámaras.
Este flujo de trabajo de IA utiliza el NVIDIA DeepStream SDK, modelos entrenados previamente y nuevos microservicios de última generación para ofrecer capacidades avanzadas de múltiples objetivos y varias cámaras (MTMC). Los desarrolladores ahora pueden crear más fácilmente sistemas que hacen un seguimiento de objetos a través de varias cámaras en una tienda minorista o almacén.
Este flujo de trabajo de MTMC realiza un seguimiento de los objetos, los asocia a través de las cámaras y mantiene un ID único para cada objeto. Se realiza un seguimiento de este ID a través del aspecto/integraciones visuales en lugar de cualquier información biométrica personal, por lo que se mantiene totalmente la privacidad.
Las capacidades de MTMC ayudan a reforzar la seguridad del pago automático y son fundamentales para las tiendas totalmente autónomas. El flujo de trabajo también se puede entrenar para detectar comportamientos anómalos y se puede implementar y escalar con Kubernetes y gestionar a través de Helm.
La aplicación de seguimiento de varias cámaras se puede dividir en tres componentes clave: detección y seguimiento de una sola cámara, seguimiento de varias cámaras, y almacenamiento y salida. Las transmisiones RTSP en directo de las cámaras pasan por los microservicios de detección y seguimiento para generar integraciones de características de un objeto representativas de su aspecto. Estos metadatos se envían posteriormente a través de un agente a otros microservicios. Un servicio de seguimiento de varias cámaras recoge los metadatos, toma datos específicos, combina y sincroniza esos datos y los correlaciona entre las cámaras. Identificará los objetos basados en integraciones de características y la información temporal espacial que compara el vector temporal y espacial de los objetos y se correlaciona desde diferentes cámaras para asociar que los objetos son los mismos. Por último, esto genera un ID global para cada objeto identificado de forma exclusiva que seguirá siendo común en todas las cámaras.
Completa esta breve aplicación para obtener acceso anticipado al flujo de trabajo de IA de seguimiento de varias cámaras.
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Se proporcionan modelos de alta precisión para permitir la identificación de objetos y la creación de un ID global único basado en integraciones/aspecto en lugar de cualquier información biométrica personal.
Un microservicio de última generación que utiliza integraciones de características de objetos, junto con información temporal espacial, para identificar y asociar objetos de forma única en las cámaras.
Este flujo de trabajo de IA, que se ofrece a través de microservicios nativos de la nube, permite iniciar el desarrollo y facilitar la personalización para crear rápidamente soluciones que requieren el seguimiento de objetos entre cámaras.
Los flujos de trabajo de IA aceleran la ruta hacia los resultados de IA. El flujo de trabajo de IA de varias cámaras proporciona una referencia para que los desarrolladores empiecen rápidamente a crear una solución de IA de MTMC flexible y escalable.
El mejor software de IA de su clase agiliza el desarrollo y la implementación de soluciones de IA.
Los entornos de trabajo y los contenedores se ajustan al rendimiento y se prueban para las GPU de NVIDIA.
Accede a aplicaciones de referencia empaquetadas previamente y personalizables que se pueden implementar en la nube.
Los microservicios nativos de la nube de NVIDIA Metropolis están diseñados para implementarse a escala con Kubernetes y gestionarse con HELM.
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