MicrocosmWorksابتكار وتصميم الكون الرقمي
من نحناتصل بنا
MicrocosmWorksابتكار وتصميم الكون الرقمي

نقدم حلول تقنية المعلومات المهمة. نحن شغوفون بالتقنية والأمان ومساعدة الشركات على النمو من خلال بنية تحتية موثوقة ومبتكرة لتقنية المعلومات.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

مركز نمو AI

مركز AIابتكار الشركات الناشئةمسرّع المؤسسات

الحلول

جميع الحلولتطبيقات الصحة واللياقةمنصة فيديو AIتطوير وكلاء AI

الموارد

رؤىأدلة القطاعاتمخططات حالات الاستخدامأنماط المعماريةدراسات الحالة

الشركة

من نحناتصل بناأعمالنا

الخدمات

الاستشارات الرقميةالبنية التحتية السحابيةتطوير SaaSتطوير AIتقنية الفيديو
تطوير ERPتخصيص Zohoتطوير Odooتكامل Salesforceتطوير CRM مخصص
تكامل QuickBooksحلول IoTتطوير بلوكتشين
استشارات الأمن السيبرانيالدعم التقني - L3

© 2026 MicrocosmWorks. جميع الحقوق محفوظة.

سياسة الخصوصيةشروط الخدمة
العودة إلى دراسات الحالة
AI Surveillanceنُشر في June 22, 2026 · تم التحديث June 22, 2026

منصة مؤسسية للمراقبة وإدارة الكاميرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي

احتاجت شركة تقنية أمنية إلى منصة شاملة لاكتشاف وإدارة ومراقبة ذكية للمئات من كاميرات IP عبر مواقع موزعة، مع الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

ناقش مشروعك
enterprise-ai-surveillance-platform.webp
AI Surveillance
Domain
15
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

التحدي

كانت أنظمة المراقبة التقليدية سلبية وتتطلب مراقبة بشرية مستمرة:

  • كان اكتشاف الكاميرات وتكوينها يدويًا عبر الشبكات الكبيرة يستغرق وقتًا طويلاً
  • لا توجد إمكانيات آلية للكشف عن التهديدات (المتسللين، الحريق، التجول)
  • نقص الإدارة المركزية للكاميرات عبر مواقع متعددة
  • عدم توفر إمكانية الوصول عبر الأنظمة الأساسية (سطح المكتب والجوال والويب)

حلنا

لقد قمنا ببناء منصة مراقبة على مستوى المؤسسات تجمع بين الاكتشاف التلقائي للكاميرات، وبث RTSP/HLS، وتحليلات AI المعجلة بواسطة وحدات معالجة الرسوميات (GPU).

البنية

  • تطبيق سطح المكتب: واجهة سطر أوامر Python/واجهة مستخدم ويب لاكتشاف كاميرات الشبكة (SSDP, ONVIF, mDNS)
  • الواجهة الأمامية للويب: React + Vite مع الواجهة الخلفية Supabase، و Radix UI، وتصور Three.js
  • تطبيق الجوال: React Native/Expo لأنظمة iOS/Android
  • واجهة برمجة تطبيقات البث (Stream API): FastAPI مع تكامل MediaMTX لتحويل RTSP/HLS
  • منصة الذكاء الاصطناعي (AI Platform): YOLO11 + TensorRT + ByteTrack للكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي
  • منسق العمليات (Orchestrator): خدمة FastAPI لإدارة خادم البث الديناميكي

اكتشاف الكاميرات

  • فحص متعدد البروتوكولات (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
  • فحص نطاق IP مع دعم CIDR
  • تحديد الشركة المصنعة/النموذج
  • التحقق من صحة وتدفق RTSP

إمكانيات الكشف بالذكاء الاصطناعي

  • الكشف عن الأشخاص والمركبات (YOLO11 مع تحسين TensorRT)
  • التعرف على لوحات الترخيص باستخدام OCR (EasyOCR)
  • الكشف عن الحرائق والدخان
  • تحليلات سلوكية: التسلل، التجول، عد الإشغال، الدخول بعد ساعات العمل
  • 10-12 تدفقًا متزامنًا على وحدة معالجة الرسوميات RTX 4000 Ada

الميزات الرئيسية

  1. الاكتشاف التلقائي - العثور على الكاميرات في أي شبكة دون تهيئة يدوية
  2. الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي - كشف في أقل من ثانية مع تنبيهات عبر WebSocket
  3. متعددة المنصات - عملاء سطح المكتب والويب والجوال
  4. تنسيق البث - حاويات MediaMTX ذات التحجيم التلقائي مع مراقبة الصحة
  5. التحكم في الجودة - دقة قابلة للتعديل (من منخفضة إلى فائقة) و FPS (1-60)

النتائج

زمن استجابة الكشف: ~15 مللي ثانية لكل استدلال دفعة مع TensorRT
التدفقات المتزامنة: 10-12 تدفقًا متزامنًا على وحدة معالجة رسوميات واحدة
كفاءة ذاكرة الفيديو (VRAM): استخدام 4-6 جيجابايت عبر التجميع الجزئي (micro-batching)

المكدس التقني

PythonFastAPIFlaskReactReact NativeExpoYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRMediaMTXSupabaseDockerWebSocket

caseStudyDetail.more دراسات الحالة

استكشف المزيد من تطبيقاتنا التقنية

AI Accounting

معالجة الفواتير المدعومة بـ AI باستخدام OCR ودمج QuickBooks

كانت شركة متوسطة الحجم تعالج مئات فواتير الموردين شهريًا بحاجة إلى التخلص من إدخال البيانات يدويًا عن طريق استخلاص بيانات الفاتورة تلقائيًا باستخدام AI/OCR ومزامنتها مباشرةً مع QuickBooks للمسك الدفتري وتتبع المدفوعات.

اقرأ دراسة الحالة
Video Encoding

إدراج الإعلانات من جانب العميل (CSAI) مع تحليل علامات SCTE-35 وتكامل مشغلات متعددة المنصات

احتاجت منصة بث الفيديو إلى تطبيق إدراج الإعلانات من جانب العميل (CSAI) عبر تطبيقات الويب والجوال والتلفزيون الذكي المتصل – مما يتيح تجارب إعلانية مخصصة على مستوى الجهاز مع دعم كامل لتفاعل الإعلانات (تراكبات قابلة للنقر، إعلانات مصاحبة، أزرار تخطي) التي لا يمكن لتضمين الإعلانات من جانب الخادم توفيرها.

اقرأ دراسة الحالة

مستعد لتحويل عملك؟

دعنا نناقش كيف يمكننا تطبيق حلول مشابهة لتحدياتك.

تواصل معناcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
سرعة الاكتشاف: مسح كامل للشبكة في دقائق مقابل ساعات من الإعداد اليدوي
Three.js
Web Scraping

منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستخراج وإنشاء محتوى المدونات

احتاجت شركة إعلامية إلى منصة محتوى ذكية يمكنها أتمتة إنشاء محتوى المدونات عن طريق استخراج محتوى الويب الحالي، وتحليله باستخدام AI، وتوليد منشورات مدونة أصلية ومحسنة لمحركات البحث (SEO) من البيانات المستخرجة.

اقرأ دراسة الحالة

الأسئلة الشائعة

MicrocosmWorks built a distributed processing architecture that uses GPU-accelerated inference nodes behind a load balancer, with each node handling a configurable number of camera feeds based on resolution and frame rate requirements. The platform dynamically allocates processing resources based on real-time demand and uses frame sampling strategies that maintain detection accuracy while reducing computational load during peak usage.

MicrocosmWorks integrated multiple specialized computer vision models including person and vehicle detection, license plate recognition, facial recognition with configurable opt-out zones, abandoned object detection, and crowd density estimation. Each model runs as an independent microservice that can be enabled or disabled per camera, allowing facility managers to deploy only the detection types relevant to each zone.

MicrocosmWorks developed a hierarchical management console where administrators define organizations, sites, zones, and individual cameras, with alert routing rules that escalate events based on severity, time of day, and detection type. The platform supports ONVIF-compatible cameras and integrates with existing VMS systems, so enterprises can overlay AI analytics on their current camera infrastructure without hardware replacement.

MicrocosmWorks implemented a tiered storage architecture where raw footage is stored on cost-effective object storage with configurable retention periods, while AI-generated metadata and event clips are indexed in a fast-query database for rapid search and retrieval. This approach reduces storage costs by 60-70% compared to retaining full-resolution footage for all cameras, while maintaining instant access to security-relevant events.

MicrocosmWorks builds custom AI surveillance platforms at rates of $25-$50/hr, and while the initial development investment is higher than a boxed product license, the total cost of ownership is typically lower at scale because you avoid per-camera licensing fees that commercial platforms charge. Custom platforms also allow you to own the AI models and data, integrate with proprietary systems, and add detection capabilities specific to your industry.