MicrocosmWorksInnovoimassa ja Arkkitehtuuria Digitaalisessa Kosmoksessa
TietoaYhteystiedot
MicrocosmWorksInnovoimassa ja suunnittelemassa digitaalista kosmosta

Toimitamme IT-ratkaisuja, joilla on merkitystä. Olemme intohimoisia teknologiasta, turvallisuudesta ja autamme yrityksiä kasvamaan luotettavan, innovatiivisen IT-infrastruktuurin kautta.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Kasvuhubi

AI HubStartup-innovaatiotYrityskiihdyttämö

Ratkaisut

Kaikki ratkaisutHyvinvointi- ja kuntoilusovelluksetAI-videoplatformiAI-agenttikehitys

Resurssit

OivalluksetToimialan oppaatKäyttötapausmallitArkkitehtuurimallitTapaustutkimukset

Yritys

Tietoa meistäYhteystiedotTyömme

Palvelut

Digitaalinen konsultointiPilvi-infrastruktuuriSaaS-kehitysAI-kehitysVideoteknologia
ERP-kehitysZoho-mukautusOdoo-kehitysSalesforce-integraatioMukautettu CRM-kehitys
QuickBooks-integraatioIoT-ratkaisutLohkoketjukehitys
KyberturvallisuuskonsultointiIT-tuki - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Kaikki oikeudet pidätetään.

TietosuojakäytäntöKäyttöehdot
Takaisin Tapaustutkimuksiin
AI SurveillanceJulkaistu June 22, 2026 · Päivitetty June 22, 2026

Yritystason AI-pohjainen valvonta- ja kamerahallintajärjestelmä

Turvatekniikkayritys tarvitsi kattavan alustan löytääkseen, hallitakseen ja älykkäästi valvoakseen satoja IP-kameroita hajautetuissa sijainneissa reaaliaikaisella AI-ohjatulla uhkien tunnistuksella.

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

Haaste

Perinteiset valvontajärjestelmät olivat passiivisia ja vaativat jatkuvaa ihmisten valvontaa:

  • Manuaalinen kameroiden löytäminen ja konfigurointi suurissa verkoissa oli aikaa vievää
  • Ei automaattisia uhkien tunnistusominaisuuksia (tunkeilijat, palo, oleskelu)
  • Keskitetyn hallinnan puute kameroille useissa sijainneissa
  • Ei monialustaista saavutettavuutta (työpöytä, mobiili ja verkko)

Meidän Ratkaisumme

Rakensimme yritystason valvontajärjestelmän yhdistäen automatisoidun kameroiden löytämisen, RTSP/HLS-striimauksen ja GPU-kiihdytetyn AI-analytiikan.

Arkkitehtuuri

  • Työpöytäsovellus: Python CLI/web UI verkkokameroiden löytämiseen (SSDP, ONVIF, mDNS)
  • Verkkokäyttöliittymä: React + Vite Supabase-taustajärjestelmällä, Radix UI, Three.js-visualisointi
  • Mobiilisovellus: React Native/Expo iOS-/Android-käyttöjärjestelmille
  • Striimaus-API: FastAPI MediaMTX-integraatiolla RTSP/HLS-muunnokseen
  • AI-alusta: YOLO11 + TensorRT + ByteTrack reaaliaikaiseen objektintunnistukseen
  • Orkestroija: FastAPI-palvelu dynaamiseen striimauspalvelimen hallintaan

Kameroiden löytäminen

  • Moniprotokollaskannaus (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
  • IP-alueen skannaus CIDR-tuella
  • Valmistajan/mallin tunnistus
  • RTSP-striimin tarkistus ja validointi

AI-tunnistusominaisuudet

  • Henkilö- ja ajoneuvotunnistus (YOLO11 TensorRT-optimoinnilla)
  • Rekisterikilven tunnistus OCR:llä (EasyOCR)
  • Palo- ja savunilmaisu
  • Käyttäytymisanalytiikka: tunkeutuminen, oleskelu, henkilömäärän laskenta, aukioloajan jälkeinen sisäänpääsy
  • 10-12 samanaikaista striimiä RTX 4000 Ada GPU:lla

Tärkeimmät ominaisuudet

  1. Automatisoitu löytäminen - Löydä kamerat mistä tahansa verkosta ilman manuaalista konfigurointia
  2. Reaaliaikainen AI - Alle sekunnin tunnistus WebSocket-toimitetuilla hälytyksillä
  3. Monialustainen - Työpöytä-, verkko- ja mobiiliasiakasohjelmat
  4. Striimin orkestrointi - Automaattisesti skaalautuvat MediaMTX-kontit terveydenvalvonnalla
  5. Laadunvalvonta - Säädettävä resoluutio (matalasta ultraan) ja FPS (1-60)

Tulokset

Tunnistusviive: ~15 ms per eräpäätelmä TensorRT:llä
Samanaikaiset striimit: 10-12 samanaikaista striimiä yhdellä GPU:lla
VRAM-tehokkuus: 4-6 Gt:n käyttö mikroeräajon kautta

Teknologiapino

PythonFastAPIFlaskReactReact NativeExpoYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRMediaMTXSupabaseDockerWebSocket

caseStudyDetail.more Tapaustutkimukset

Tutustu lisää teknisiin toteutuksiimme

AI Accounting

AI-pohjainen laskujen käsittely OCR:n ja QuickBooks-integraation avulla

Keskisuuri yritys, joka käsitteli satoja toimittajalaskuja kuukausittain, halusi poistaa manuaalisen tiedonsyötön poimimalla laskutiedot automaattisesti AI/OCR:n avulla ja synkronoimalla ne suoraan QuickBooks-järjestelmään kirjanpitoa ja maksujen seurantaa varten.

Lue Tapaustutkimus
Video Encoding

Asiakaspuolen mainosten upotus (CSAI) SCTE-35-merkkien jäsennyksellä ja monialustaisen soittimen integroinnilla

Videoiden suoratoistoalustan piti toteuttaa Client-Side Ad Insertion (CSAI) verkko-, mobiili- ja Connected TV -sovellusten yli — mahdollistaen personoidut, laitekohtaiset mainoskokemukset täydellä mainosinteraktion tuella (klikkaavat peittokuvat, kumppanibannerit, ohituspainikkeet), joita server-side insertion ei voi tarjota.

Lue Tapaustutkimus

Valmis Muuttamaan Liiketoimintaasi?

Keskustellaan siitä, miten voimme soveltaa vastaavia ratkaisuja haasteisiisi.

Ota YhteyttäcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Löytämisnopeus: Täysi verkon skannaus minuuteissa vs. tuntien manuaalinen asennus
Three.js
Web Scraping

Tekoälykäyttöinen blogisisällön kaavinta- ja generointialusta

Mediakonserni tarvitsi älykkään sisältöalustan, joka voisi automatisoida blogisisällön luomisen kaapimalla olemassa olevaa verkkosisältöä, analysoimalla sitä AI:lla ja luomalla alkuperäisiä, SEO-optimoituja blogikirjoituksia poimitusta tiedosta.

Lue Tapaustutkimus

Usein kysytyt kysymykset

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.