MicrocosmWorksInnovere og Arkitektere Digitale Kosmos
OmKontakt
MicrocosmWorksInnoverer og arkitekterer digitale kosmos

Leverer IT-løsninger, der betyder noget. Vi brænder for teknologi, sikkerhed og at hjælpe virksomheder med at vokse gennem pålidelig, innovativ IT-infrastruktur.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Væksthub

AI HubStartup-innovationVirksomhedsaccelerator

Løsninger

Alle løsningerSundhed & Fitness AppsAI VideoplatformAI Agentudvikling

Ressourcer

IndsigterIndustri GuiderBrugssag BlueprintsArkitektur MønstreCase Studier

Virksomhed

Om OsKontaktVores Arbejde

Tjenester

Digital RådgivningCloud InfrastrukturSaaS UdviklingAI UdviklingVideo Teknologi
ERP UdviklingZoho TilpasningOdoo UdviklingSalesforce IntegrationTilpasset CRM Udvikling
QuickBooks IntegrationIoT LøsningerBlockchain Udvikling
Cybersikkerhed RådgivningIT-support - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Alle rettigheder forbeholdes.

PrivatlivspolitikServicevilkår
Tilbage til Casestudier
AI SurveillanceOffentliggjort June 22, 2026 · Opdateret June 22, 2026

Virksomheds AI-drevet Overvågnings- & Kamerastyringsplatform

En sikkerhedsteknologivirksomhed havde brug for en omfattende platform til at opdage, administrere og intelligent overvåge hundredvis af IP-kameraer på tværs af distribuerede lokationer med AI-drevet trusselsdetektion i realtid.

Diskuter Dit Projekt
enterprise-ai-surveillance-platform.webp
AI Surveillance
Domain
15
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Udfordringen

Traditionelle overvågningssystemer var passive og krævede konstant menneskelig overvågning:

  • Manuel kameraopdagelse og -konfiguration på tværs af store netværk var tidskrævende
  • Ingen automatiserede trusselsdetektionsfunktioner (indtrængere, brand, uautoriseret ophold)
  • Mangel på centraliseret styring af kameraer på tværs af flere lokationer
  • Ingen tilgængelighed på tværs af platforme (desktop, mobil og web)

Vores Løsning

Vi udviklede en virksomhedsklar overvågningsplatform, der kombinerer automatiseret kameraopdagelse, RTSP/HLS-streaming og GPU-accelereret AI-analyse.

Arkitektur

  • Desktop-app: Python CLI/web UI til netværkskameraopdagelse (SSDP, ONVIF, mDNS)
  • Web-frontend: React + Vite med Supabase-backend, Radix UI, Three.js-visualisering
  • Mobil-app: React Native/Expo til iOS/Android
  • Stream API: FastAPI med MediaMTX-integration til RTSP/HLS-konvertering
  • AI-platform: YOLO11 + TensorRT + ByteTrack til objektgenkendelse i realtid
  • Orkestrator: FastAPI-tjeneste til dynamisk styring af streaming-servere

Kameraopdagelse

  • Scanning med flere protokoller (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
  • Scanning af IP-område med CIDR-understøttelse
  • Identifikation af producent/model
  • Verifikation og validering af RTSP-stream

AI-detektionsfunktioner

  • Person- og køretøjsdetektion (YOLO11 med TensorRT-optimering)
  • Nummerpladegenkendelse med OCR (EasyOCR)
  • Brand- og røgdetektion
  • Adfærdsanalyse: indtrængen, uautoriseret ophold, optælling af belægning, indgang uden for åbningstid
  • 10-12 samtidige streams på RTX 4000 Ada GPU

Nøglefunktioner

  1. Automatisk opdagelse - Find kameraer på ethvert netværk uden manuel konfiguration
  2. AI i realtid - Detektion på under et sekund med WebSocket-leverede alarmer
  3. Multi-platform - Desktop-, web- og mobilklienter
  4. Stream-orkestrering - Auto-skalering af MediaMTX-containere med helbredsovervågning
  5. Kvalitetskontrol - Justerbar opløsning (lav til ultra) og FPS (1-60)

Resultater

Detektionsforsinkelse: ~15ms pr. batch-inferens med TensorRT
Samtidige streams: 10-12 samtidige streams på en enkelt GPU
VRAM-effektivitet: 4-6GB forbrug gennem mikro-batching

Teknologistak

PythonFastAPIFlaskReactReact NativeExpoYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRMediaMTXSupabaseDockerWebSocket

caseStudyDetail.more Casestudier

Udforsk flere af vores tekniske implementeringer

AI Accounting

AI-drevet fakturabehandling med OCR og QuickBooks-integration

En mellemstor virksomhed, der månedligt behandler hundredvis af leverandørfakturaer, havde brug for at eliminere manuel dataindtastning ved automatisk at udtrække fakturadata ved hjælp af AI/OCR og synkronisere dem direkte til QuickBooks for bogføring og sporing af betalinger.

Læs Casestudie
Video Encoding

Klient-side annonceindsættelse (CSAI) med SCTE-35-markørparsing og integration af afspillere på flere platforme

En videostreamingplatform skulle implementere klient-side annonceindsættelse (CSAI) på tværs af web-, mobil- og connected TV-apps – hvilket muliggjorde personaliserede annonceringer på enhedsniveau med fuld support for annonceinteraktion (klikbare overlays, følgebannere, skip-knapper), som server-side indsættelse ikke kan tilbyde.

Læs Casestudie

Klar til at Transformere Din Virksomhed?

Lad os drøfte, hvordan vi kan anvende lignende løsninger til dine udfordringer.

Kontakt OscaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Opdagelseshastighed: Fuld netværksscanning på få minutter vs. timer med manuel opsætning
Three.js
Web Scraping

AI-drevet platform til scraping og generering af blogindhold

Et mediefirma havde brug for en intelligent indholdsplatform, der kunne automatisere oprettelsen af blogindhold ved at scrape eksisterende webindhold, analysere det ved hjælp af AI og generere originale, SEO-optimerede blogindlæg fra de udvundne data.

Læs Casestudie

Ofte stillede spørgsmål

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.