Soluzioni: Flussi di lavoro IA
Tieni traccia degli oggetti e del percorso del cliente attraverso più videocamere in tutto il negozio.
Gli spazi di vendita stanno ottenendo preziose informazioni sul movimento di oggetti e clienti applicando l'IA per la visione artificiale a molte telecamere che coprono più aree fisiche. Il flusso di lavoro di monitoraggio multi-camera (MTMC) personalizzabile di NVIDIA ti offre un punto di partenza per iniziare lo sviluppo senza dover iniziare da zero ed elimina i mesi di sviluppo. Il flusso di lavoro fornisce anche un percorso convalidato verso la produzione per il monitoraggio degli oggetti attraverso le telecamere nei negozi, nei magazzini e nei centri di distribuzione.
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'immagine sopra mostra una rappresentazione visiva della pipeline end-to-end dell'app Multi-Camera Tracking. Questa applicazione di riferimento utilizza feed di telecamere dal vivo come input; esegue il rilevamento degli oggetti, il monitoraggio degli oggetti, l'analisi dello streaming e il monitoraggio multi-camera multi-target; fornisce varie funzioni di analisi aggregate come endpoint API; e visualizza i risultati tramite un'interfaccia utente basata su browser. I feed di telecamere dal vivo sono simulati tramite file video in streaming in formato RTSP. Vari microservizi di analisi sono collegati tramite il broker di messaggi Kafka e i risultati elaborati vengono salvati in un database per l'archiviazione a lungo termine.
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.