VNPT ha utilizado NVIDIA Metropolis para procesar y analizar múltiples fuentes de video de cámaras ubicadas de manera estratégica en algunas de las intersecciones con más tráfico de las grandes ciudades. Por medio de los contenedores incluidos en NVIDIA AI Enterprise, los modelos de IA se entrenaron con modelos, marcos y TensorRT previamente entrenados de NVIDIA e integrados con DeepStream para detectar, reconocer y clasificar objetos como automóviles, motocicletas, bicicletas y peatones. Las aplicaciones de análisis de vídeo se implementan en el perímetro con NVIDIA Jetson™ o en las instalaciones con GPU T4 y A30.
Las cámaras periféricas, combinadas con Jetson y modelos previamente entrenados, se programaron para que entendieran e interpretaran las señales de tráfico, siguieran los movimientos de los objetos identificados y predijeran posibles incidentes en función de los patrones observados. También se han procesado varios flujos de vídeo simultáneos en los servidores backend, lo que ahorra costes operativos y de cálculo.
Como era la primera vez que usaban el SDK de DeepStream en VPNT, al principio se encontraron con algunas dificultades y algunos problemas de rendimiento. Gracias a las licencias de NVIDIA AI Enterprise, pudieron solicitar ayuda al soporte de NVIDIA Enterprise. VNPT pudo resolver sus problemas de rendimiento, creó un sistema de entrenamiento de IA eficaz y optimizó el rendimiento de sus servicios de IA con la ayuda de expertos en IA de NVIDIA.
"NVIDIA AI Enterprise, especialmente NVIDIA DeepStream, ha sido fundamental para lograr nuestros objetivos. Hemos demostrado que la IA puede utilizarse de forma eficaz para resolver problemas del mundo real y mejorar la calidad de vida en nuestras ciudades", afirma Nguyen Tien Cuong, director ejecutivo de VNPT AI. Según explica Cao Thanh Ha, director de tecnología de VNPT AI.
"VNPT ha recibido un excelente apoyo de los expertos de NVIDIA para configurar y optimizar los modelos de IA, resolver problemas y mejorar el rendimiento de la infraestructura de forma óptima."