Solutions : workflows d’IA
Suivez les objets et le parcours de vos clients avec de nombreuses caméras installées dans l'ensemble du magasin.
Grâce aux systèmes avancés de vision par ordinateur basée sur l'IA permettant de couvrir de multiples zones physiques, les magasins de vente au détail peuvent collecter des informations précieuses sur le mouvement des objets et des clients. Le workflow d'IA de suivi multi-caméras exploite le kit de développement NVIDIA DeepStream et fournit des capacités MTMC (multi-cibles multi-caméras) pour le suivi des objets et des vendeurs grâce aux caméras.
Ce workflow d’IA s’appuie sur le kit de développement NVIDIA DeepStream, sur des modèles pré-entraînés et sur de nouveaux microservices à la pointe de la technologie pour fournir des capacités MTMC avancées. Les développeurs peuvent désormais créer plus facilement des systèmes capables de suivre des objets à l’aide de plusieurs caméras dans un magasin ou un entrepôt.
Ce workflow MTMC permet de suivre et d’associer des objets grâce à plusieurs caméras afin de gérer un identifiant unique pour chaque objet. Cet identifiant est suivi grâce à des intégrations visuelles et à une apparence visuelle plutôt que via des informations biométriques personnelles, de manière à préserver la confidentialité des données.
Les capacités MTMC, qui contribuent à renforcer la sécurité des passages en caisse libre-service, sont essentielles pour l’autonomie des magasins. Il est également possible d'entraîner le workflow pour détecter les comportements anormaux, puis de le déployer et de le faire évoluer avec Kubernetes tout en le gérant via Helm.
L’application de suivi multi-caméras peut être divisée en trois composants-clés : la détection et le suivi mono-caméra, le suivi multi-caméras, et le stockage et l'export. Les flux RTSP captés en direct par les caméras sont transmis via des microservices de détection et de suivi afin de générer des intégrations de fonctionnalités d’un objet représentatives de son apparence. Ces métadonnées sont transmises aux autres microservices via un courtier. Les métadonnées sont collectées par un service de suivi multi-caméras, qui collecte des données spécifiques, les fusionne et les synchronise avant d’établir une corrélation entre les caméras. Le service identifie les objets en fonction de l’intégration de caractéristiques et des informations spatio-temporelles, en comparant les vecteurs spatiaux et temporels des objets en question, mais aussi en établissant une corrélation entre les différentes caméras pour déterminer si les objets sont identiques. Enfin, chaque objet identifié de manière unique génère un identifiant global qui reste commun à toutes les caméras.
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Des modèles à haute précision permettent d'identifier les objets et de créer un identifiant global unique en fonction de l'intégration et de l'apparence plutôt que d'informations biométriques personnelles.
Profitez d'un microservice de pointe qui exploite les intégrations de fonctionnalités et les informations spatio-temporelles pour identifier et associer de manière unique des objets entre plusieurs caméras.
Grâce à des microservices natifs dans le Cloud, ce workflow d’IA permet une accélération significative des projets de développement tout en facilitant la personnalisation pour créer rapidement des solutions nécessitant un suivi multi-caméras.
Nos workflows d'IA vous aident à développer plus rapidement vos projets d'IA. Ce workflow d’IA multi-caméras permet aux développeurs de créer rapidement une solution d'IA MTMC à la fois flexible et évolutive.
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Les microservices natifs dans le Cloud de NVIDIA Metropolis ont été conçus pour être déployés à l’échelle avec Kubernetes et gérés avec HELM.
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