Aivero高幀率視頻流智能分析解決方案

導(dǎo)讀

隨著數(shù)字科技的快速發(fā)展，企業(yè)面臨著日益復(fù)雜的市場、客戶和生產(chǎn)環(huán)境。在這樣的背景下。各種數(shù)字化應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效、更靈活、更協(xié)同的運作方式，從而提高競爭力和創(chuàng)新能力。在此背景下，柴火創(chuàng)客開始收集整理企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的案例，希望通過這些真實的案例，為企業(yè)和用戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來啟發(fā)并推進企業(yè)數(shù)字化改革步伐。

本期案例：

Aivero總部位于挪威和丹麥，是一家專注于深度數(shù)據(jù)實時處理和分析的優(yōu)秀軟件公司，它展示了如何利用機器學(xué)習(xí)視覺來創(chuàng)建簡化的解決方案，提供2D/3D深度數(shù)據(jù)的實時處理和分析，使需要精確深度感知的高能應(yīng)用成為可能。他們以Saas或本地托管系統(tǒng)的形式交付產(chǎn)品，應(yīng)用于制造、安防和機器人領(lǐng)域。

企業(yè)需求/痛點

近幾年安防監(jiān)控領(lǐng)域獲得了長足發(fā)展，對安防攝像頭提出了新的需求，普通攝像頭只能夠獲取二維圖像信息，無法獲得物體的深度、厚度等三維信息。而深度攝像頭則具有立體視覺感知系統(tǒng)，能夠同時獲取物體的空間位置和深度信息。

深度攝像頭可以為安防監(jiān)控提供更加精確的感知能力，使其能夠更加準確地識別行人、車輛等物體，并對其進行跟蹤和分析。例如，在公共場所安裝深度攝像頭，可以幫助安保人員更好地掌握場所內(nèi)的實時情況，提高安全防范水平。

另外，大量的2D和3D深度相機拍攝的視頻，需要結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法以便對視頻內(nèi)容進行識別和分析，這些實際需求和痛點急需相關(guān)解決方案。

解決方案

Aivero高幀率視頻流智能分析解決方案

機器學(xué)習(xí)的世界可能是一個復(fù)雜的迷宮，尤其是當(dāng)它涉及從 3D 環(huán)境中的深度圖像解碼視覺數(shù)據(jù)時。它需要準確性、穩(wěn)定性和自動化的完美結(jié)合。Aivero，處于該領(lǐng)域的最前沿，利用機器學(xué)習(xí)和先進的 AI 來管理和處理大量用戶生成的深度視頻。

Aivero與Seeed Studio 合作，應(yīng)用Seeed Studio基于NVIDIA邊緣計算設(shè)備，為深度相機捕獲視頻提供分析和處理能力。

Aivero系統(tǒng)提供深度相機管理、視頻的壓縮傳輸與存儲、ML訓(xùn)練通道、本地或云部署和基于識別模型的應(yīng)用程序并基于Seeeduino 相關(guān)邊緣計算設(shè)備進行部署與應(yīng)用。

基本過程：

平臺可輕松傳輸高幀速率壓縮的深度相機視頻

通過reComputer完成數(shù)據(jù)捕獲和推斷，并使用reServer編輯/存儲可視數(shù)據(jù)甚至推理

將數(shù)據(jù)實時上傳到機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架和推理工具，用于進一步的注釋和訓(xùn)練

無論您使用多少種深度相機，或者從多個相機SDK訪問多少種不同的數(shù)據(jù)格式，Aivero都能簡化生成彩色深度圖并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點云圖像。

從深度相機預(yù)覽點云圖像存儲和編輯可視數(shù)據(jù)

錄制時間安排

為您的相機和客戶機進行車隊管理

系統(tǒng)架構(gòu)

帶來的影響

Aivero的 3D 視頻壓縮技術(shù)由 Seeed Studio 的硬件提供支持，可輕松訪問 2D 和 3D 視頻組合的注釋、訓(xùn)練和推理工具。

與 RVL、PNG 和 LZ4 等傳統(tǒng)無損深度壓縮方法相比，Aivero的解決方案保持了較高的圖像質(zhì)量水平，并且計算成本更低。是一種實時、低延遲的流媒體解決方案，在使用 1 毫米/步分辨率時，最多支持 3072 個深度單位或 3.072 米。您可以將壓縮的 RGB-D 視頻流存儲到磁盤，并通過一套語言和工具訪問壓縮數(shù)據(jù)，包括 C++、Rust、Python、MATLAB、NVIDIA Deepstream SDK、三星 NNStreamer、GStreamer、TensorFlow 和 MXnet。

案例展示

寫在最后

深度相機和機器學(xué)習(xí)視頻分析可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如智能監(jiān)控、自動駕駛、虛擬現(xiàn)實等。例如，在智能監(jiān)控領(lǐng)域，深度相機可以實時獲取監(jiān)控區(qū)域內(nèi)物體的深度信息，機器學(xué)習(xí)算法可以對這些信息進行分析，從而實現(xiàn)對異常行為的自動識別和報警。

總之，深度相機和機器學(xué)習(xí)視頻分析是一種非常有前景的技術(shù)，可以為很多領(lǐng)域帶來更加智能化和高效化的解決方案。

審核編輯：湯梓紅