Soluzioni: Flussi di lavoro IA
Tieni traccia degli oggetti e del percorso del cliente attraverso più videocamere in tutto il negozio.
Gli spazi retail stanno ottenendo informazioni preziose sul movimento di oggetti e clienti grazie all'applicazione di computer vision IA in molte videocamere che coprono più aree fisiche. Il flusso di lavoro IA con tracciamento multi-camera utilizza l' SDK NVIDIA DeepStream e offre funzionalità multi-target multi-camera (MTMC) per monitorare oggetti e commessi in negozio attraverso le videocamere.
Questo flusso di lavoro IA utilizza l' SDK NVIDIA DeepStream, modelli pre-addestrati e nuovi microservizi all'avanguardia per fornire funzionalità avanzate multi-target, multi-camera (MTMC). Gli sviluppatori possono ora creare più facilmente sistemi che monitorano gli oggetti su più telecamere in un negozio o in un magazzino.
Questo flusso di lavoro MTMC monitora e associa gli oggetti attraverso le varie telecamere e mantiene un ID univoco per ogni oggetto. Questo ID viene monitorato tramite visual embedding/aspetto e non tramite informazioni biometriche personali, in modo da garantire la privacy.
Le funzionalità MTMC aiutano a rafforzare la sicurezza dei pagamenti in self-checkout e sono fondamentali per i negozi completamente autonomi. Il flusso di lavoro può anche essere addestrato per rilevare comportamenti anomali ed essere distribuito e scalato con Kubernetes e gestito da Helm.
L'applicazione di tracciamento multi-camera può essere suddivisa in tre componenti chiave: rilevamento e tracciamento a telecamera singola, tracciamento multi-camera, archiviazione e output. I flussi RTSP in tempo reale dalle telecamere passano attraverso i microservizi di rilevamento e tracciamento per generare embedding di caratteristiche di un oggetto rappresentative del suo aspetto. Questi metadati vengono inviati a valle tramite un broker ad altri microservizi. I metadati vengono raccolti da un servizio di tracciamento multi-camera, che acquisisce dati specifici, fonde e sincronizza i dati e li mette in correlazione tra le videocamere. Identificherà gli oggetti in base agli embedding delle sue caratteristiche e alle informazioni spazio-temporali che confrontano il vettore spazio-temporale degli oggetti e usa le correlazioni tra diverse videocamere per associare gli oggetti. Infine, viene generato un ID globale per ogni oggetto identificato in modo univoco che rimarrà comune a tutte le videocamere.
Compila questa breve domanda di accesso anticipato al flusso di lavoro IA con tracciamento multi-camera.
Per partecipare al programma è necessario essere uno sviluppatore NVIDIA registrato. Accedi utilizzando l'indirizzo e-mail aziendale. Non si accettano applicazioni da account che utilizzano Gmail, Yahoo, QQ o altri indirizzi e-mail personali.
Vengono forniti modelli altamente accurati per consentire l'identificazione di oggetti e la creazione di un ID globale univoco basato su embedding/aspetto piuttosto che su qualsiasi informazione biometrica personale.
Un microservizio all'avanguardia che utilizza embedding di caratteristiche degli oggetti, insieme a informazioni spazio-temporali, per identificare e associare in modo univoco gli oggetti tra le videocamere.
Fornito tramite microservizi cloud-native, questo flusso di lavoro IA consente uno sviluppo rapido e la facilità di personalizzazione, per creare rapidamente soluzioni che richiedono il tracciamento di oggetti tra più videocamere.
I flussi di lavoro IA accelerano il percorso verso i risultati IA. Il flusso di lavoro IA multi-camera offre agli sviluppatori un riferimento per iniziare rapidamente a creare una soluzione MTMC IA flessibile e scalabile.
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