NVIDIA Graphics Delivery Network

Soluciones: flujos de trabajo de IA

Seguimiento de varias cámaras

Realiza un seguimiento de objetos y del recorrido del cliente a través de múltiples cámaras en toda la tienda.

¿Qué es el seguimiento con varias cámaras?

Los espacios minoristas están obteniendo información valiosa sobre el movimiento de objetos y clientes al aplicar la IA de visión informática a muchas cámaras que cubren múltiples áreas físicas. El flujo de trabajo de seguimiento con varias cámaras (MTMC) de NVIDIA te brinda un punto de partida para poner en marcha tu desarrollo sin tener que empezar de cero y elimina meses de tiempo de desarrollo. El flujo de trabajo también proporciona una ruta validada hacia la producción para el seguimiento de objetos en cámaras en tiendas, almacenes y centros de distribución.

Explorar el flujo de trabajo de IA de varias 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.

El flujo de trabajo contiene:

  • Detección de objetos y creación de integraciones de características.
  • Microservicio de seguimiento de varias cámaras basado en integración de objetos e información temporal espacial.
  • Generación de ID global para cada objeto identificado de forma exclusiva.
  • Almacenamiento y salida de información.
  • Una aplicación de referencia personalizable para implementar en producción.
  • Directrices sobre cómo entrenar y personalizar el flujo de trabajo de IA.

La imagen de arriba muestra una representación visual del proceso de la aplicación de seguimiento de múltiples cámaras de extremo a extremo Multi-Camera Tracking. Esta aplicación de referencia utiliza fuentes de cámara en directo como entrada; realiza detección de objetos, seguimiento de objetos, análisis de transmisiones y seguimiento de múltiples cámaras de múltiples objetivos; proporciona varias funciones de análisis agregados como puntos finales de API; y visualiza los resultados a través de una interfaz de usuario basada en navegador. Las fuentes de la cámara en directo se simulan mediante la transmisión de archivos de vídeo en formato RTSP. Varios microservicios de análisis se conectan a través del agente de mensajes Kafka y los resultados procesados se guardan en una base de datos para el almacenamiento a largo plazo.

Ventajas clave del flujo de trabajo de IA de varias cámaras

Modelos entrenados previamente

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.

Seguimiento de varias cámaras

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.

Arquitectura de referencia flexible

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.

Acelerar el desarrollo de soluciones de IA

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.

Reducir el tiempo de desarrollo

El mejor software de IA de su clase agiliza el desarrollo y la implementación de soluciones de IA.

Mejorar la precisión y el rendimiento

Los entornos de trabajo y los contenedores se ajustan al rendimiento y se prueban para las GPU de NVIDIA.

Acelerar el tiempo de implementación

Accede a aplicaciones de referencia empaquetadas previamente y personalizables que se pueden implementar en la nube.

Obtener confianza en los resultados de la IA

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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