MicrocosmWorksNag-iinobasyon at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos
Tungkol Sa AminMakipag-ugnayan
MicrocosmWorksNagpapabago at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos

Nagbibigay ng mga solusyong IT na mahalaga. Kami ay masigasig sa teknolohiya, seguridad, at pagtulong sa mga negosyo na lumago sa pamamagitan ng maaasahan, makabagong IT infrastructure.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Sentro ng Paglago ng AI

AI HubInobasyon ng StartupPampabilis ng Negosyo

Mga Solusyon

Lahat ng SolusyonMga Wellness at Fitness AppsAI Video PlatformPag-unlad ng AI Agent

Mga Mapagkukunan

Mga PananawMga Gabay sa IndustriyaMga Plano ng PaggamitMga Pattern ng ArkitekturaMga Pag-aaral ng Kaso

Kumpanya

Tungkol sa AminMakipag-ugnayanAng Aming Gawain

Mga Serbisyo

Digital na PagkonsultaImprastraktura ng CloudPag-unlad ng SaaSPag-unlad ng AITeknolohiya ng Video
Pag-unlad ng ERPPagpapasadya ng ZohoPag-unlad ng OdooPagsasama ng SalesforcePag-unlad ng Custom na CRM
Pagsasama ng QuickBooksMga Solusyon sa IoTPag-unlad ng Blockchain
Pagkonsulta sa CybersecuritySuporta sa IT - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Lahat ng karapatan ay nakalaan.

Patakaran sa PagkapribadoMga Tuntunin ng Serbisyo
Bumalik sa mga Case Study
AI SurveillanceNa-publish June 22, 2026 · Na-update June 22, 2026

Pang-negosyo na Platform para sa Pagbabantay at Pamamahala ng Camera na Pinapagana ng AI

Isang kumpanya ng teknolohiyang panseguridad ang nangailangan ng isang komprehensibong platform upang matuklasan, mapamahalaan, at intelihenteng mabantayan ang daan-daang IP camera sa iba't ibang lokasyong nakakalat, na may real-time na pagtuklas ng banta na pinapagana ng AI.

Pag-usapan ang Iyong Proyekto
enterprise-ai-surveillance-platform.webp
AI Surveillance
Domain
15
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Ang Hamon

Ang tradisyonal na sistema ng surveillance ay pasibo at nangangailangan ng patuloy na pagbabantay ng tao:

  • Ang manu-manong pagtuklas at pag-configure ng camera sa malalaking network ay nakakaubos ng oras
  • Walang kakayahan sa awtomatikong pagtuklas ng banta (mga nanghihimasok, sunog, pagtambay)
  • Kakulangan sa sentralisadong pamamahala para sa mga camera sa maraming lokasyon
  • Walang accessibility sa iba't ibang platform (desktop, mobile, at web)

Ang Aming Solusyon

Binuo namin ang isang enterprise-grade na platform para sa surveillance na pinagsasama ang awtomatikong pagtuklas ng camera, RTSP/HLS streaming, at GPU-accelerated na AI analytics.

Arkitektura

  • Desktop App: Python CLI/web UI para sa pagtuklas ng network camera (SSDP, ONVIF, mDNS)
  • Web Frontend: React + Vite na may Supabase backend, Radix UI, Three.js visualization
  • Mobile App: React Native/Expo para sa iOS/Android
  • Stream API: FastAPI na may MediaMTX integration para sa RTSP/HLS conversion
  • AI Platform: YOLO11 + TensorRT + ByteTrack para sa real-time na pagtuklas ng object
  • Orchestrator: FastAPI service para sa dynamic na pamamahala ng streaming server

Pagtuklas ng Camera

  • Pag-scan ng multi-protocol (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
  • Pag-scan ng IP range na may suporta sa CIDR
  • Pagkakakilanlan ng Manufacturer/modelo
  • Pag-verify at pagpapatunay ng RTSP stream

Mga Kakayahan sa Pagtuklas ng AI

  • Pagtuklas ng tao at sasakyan (YOLO11 na may TensorRT optimization)
  • Pagkilala ng plate number na may OCR (EasyOCR)
  • Pagtuklas ng sunog at usok
  • Behavioral analytics: panghihimasok, pagtambay, pagbibilang ng bilang ng tao, pagpasok pagkatapos ng oras ng trabaho
  • 10-12 sabay-sabay na stream sa RTX 4000 Ada GPU

Mga Pangunahing Tampok

  1. Awtomatikong Pagtuklas - Maghanap ng mga camera sa anumang network nang walang manu-manong pag-configure
  2. Real-Time na AI - Pagtuklas sa loob ng wala pang isang segundo na may mga alertong inihatid sa pamamagitan ng WebSocket
  3. Multi-Platform - Mga client sa desktop, web, at mobile
  4. Stream Orchestration - Auto-scaling na MediaMTX containers na may health monitoring
  5. Kontrol sa Kalidad - Naaayos na resolution (mababa hanggang ultra) at FPS (1-60)

Mga Resulta

Latency ng Pagtuklas: ~15ms bawat batch inference na may TensorRT
Sabay-sabay na Stream: 10-12 sabay-sabay na stream sa isang solong GPU
VRAM Efficiency: 4-6GB na paggamit sa pamamagitan ng micro-batching

Technology Stack

PythonFastAPIFlaskReactReact NativeExpoYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRMediaMTXSupabaseDockerWebSocket

caseStudyDetail.more Mga Case Study

Tuklasin ang higit pa sa aming mga teknikal na implementasyon

AI Accounting

Pagpoproseso ng Invoice na Pinapagana ng AI gamit ang OCR at Integrasyon ng QuickBooks

Isang katamtamang laking negosyo na nagpoproseso ng daan-daang invoice ng vendor buwan-buwan ang kinailangan alisin ang manu-manong pagpasok ng data sa pamamagitan ng awtomatikong pagkuha ng data ng invoice gamit ang AI/OCR at direktang i-sync ito sa QuickBooks para sa bookkeeping at pagsubaybay sa pagbabayad.

Basahin ang Case Study
Video Encoding

Client-Side Ad Insertion (CSAI) na may pag-parse ng SCTE-35 Marker at Integrasyon ng Multi-Platform Player

Isang platform para sa video streaming ay nangangailangan na magpatupad ng Client-Side Ad Insertion (CSAI) sa mga web, mobile, at connected TV apps — na nagbibigay-daan sa mga personalized, device-level na karanasan sa ad na may buong suporta sa interaksyon ng ad (mga clickable overlay, companion banner, skip button) na hindi kayang ibigay ng server-side insertion.

Handa nang Baguhin ang Iyong Negosyo?

Pag-usapan natin kung paano namin mailalapat ang katulad na mga solusyon sa iyong mga hamon.

Makipag-ugnayancaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Bilis ng Pagtuklas: Kumpletong pag-scan ng network sa loob ng ilang minuto kumpara sa oras ng manu-manong pag-setup
Three.js
Basahin ang Case Study
Web Scraping

Platform sa Pag-scrape at Pagbuo ng Nilalaman ng Blog na Pinapagana ng AI

Isang kumpanya ng media ang nangailangan ng matalinong platform ng nilalaman na kayang i-automate ang paggawa ng nilalaman ng blog sa pamamagitan ng pag-scrape ng kasalukuyang nilalaman ng web, pagsusuri nito gamit ang AI, at pagbuo ng orihinal, naka-optimize para sa SEO na mga post sa blog mula sa nakuha na datos.

Basahin ang Case Study

Mga Madalas Itanong

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.