MicrocosmWorksІнновації та архітектура цифрового космосу
Про насКонтакт
MicrocosmWorksІнновації та архітектура цифрового космосу

Надаємо IT-рішення, які мають значення. Ми захоплені технологіями, безпекою та допомогою бізнесу зростати завдяки надійній, інноваційній IT-інфраструктурі.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Центр зростання AI

AI HubІнновації для стартапівПрискорювач для підприємств

Рішення

Всі рішенняДодатки для здоров'я та фітнесуAI відео платформаРозробка AI агентів

Ресурси

ІнсайтиГалузеві ПосібникиШаблони ВикористанняАрхітектурні ШаблониКейси

Компанія

Про НасКонтактНаша Робота

Послуги

Цифровий КонсалтингХмарна ІнфраструктураРозробка SaaSРозробка AIВідео Технології
Розробка ERPНалаштування ZohoРозробка OdooІнтеграція SalesforceРозробка Користувацьких CRM
Інтеграція QuickBooksРішення IoTРозробка Блокчейну
Консалтинг з КібербезпекиІТ Підтримка - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Усі права захищено.

Політика КонфіденційностіУмови Обслуговування
Назад до Кейсів
AI SurveillanceОпубліковано June 22, 2026 · Оновлено June 22, 2026

Корпоративна платформа для відеоспостереження та керування камерами на базі AI

Компанія, що займається технологіями безпеки, потребувала комплексної платформи для виявлення, керування та інтелектуального моніторингу сотень IP-камер у розподілених локаціях з виявленням загроз у реальному часі на основі AI.

Обговоріть Ваш Проєкт
enterprise-ai-surveillance-platform.webp
AI Surveillance
Domain
15
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Виклик

Традиційні системи відеоспостереження були пасивними та потребували постійного людського моніторингу:

  • Ручне виявлення та конфігурація камер у великих мережах були трудомісткими
  • Відсутність автоматизованих можливостей виявлення загроз (зловмисники, пожежа, підозріле перебування)
  • Відсутність централізованого керування камерами у кількох локаціях
  • Відсутність кросплатформенного доступу (настільний ПК, мобільний пристрій та веб)

Наше Рішення

Ми створили корпоративну платформу відеоспостереження, що поєднує автоматизоване виявлення камер, RTSP/HLS-стрімінг та прискорену GPU AI-аналітику.

Архітектура

  • Настільний застосунок: Python CLI/web UI для виявлення мережевих камер (SSDP, ONVIF, mDNS)
  • Веб-інтерфейс: React + Vite з бекендом Supabase, Radix UI, візуалізація за допомогою Three.js
  • Мобільний застосунок: React Native/Expo для iOS/Android
  • API потоків: FastAPI з інтеграцією MediaMTX для конвертації RTSP/HLS
  • AI-платформа: YOLO11 + TensorRT + ByteTrack для виявлення об'єктів у реальному часі
  • Оркестратор: сервіс FastAPI для динамічного керування серверами стрімінгу

Виявлення камер

  • Багатопротокольне сканування (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
  • Сканування IP-діапазонів з підтримкою CIDR
  • Ідентифікація виробника/моделі
  • Верифікація та валідація RTSP-потоків

Можливості виявлення на основі AI

  • Виявлення людей та транспортних засобів (YOLO11 з оптимізацією TensorRT)
  • Розпізнавання номерних знаків за допомогою OCR (EasyOCR)
  • Виявлення вогню та диму
  • Аналіз поведінки: вторгнення, підозріле перебування, підрахунок зайнятості, вхід у неробочий час
  • 10-12 одночасних потоків на RTX 4000 Ada GPU

Ключові особливості

  1. Автоматизоване виявлення – Знаходьте камери в будь-якій мережі без ручної конфігурації
  2. AI у реальному часі – Виявлення за частки секунди з оповіщеннями через WebSocket
  3. Мультиплатформність – Клієнти для настільних ПК, вебу та мобільних пристроїв
  4. Оркестрація потоків – Автоматичне масштабування контейнерів MediaMTX з моніторингом стану
  5. Контроль якості – Налаштовувана роздільна здатність (від низької до ультра) та FPS (1-60)

Результати

Затримка виявлення: ~15мс на пакетний інференс з TensorRT
Одночасні потоки: 10-12 одночасних потоків на одному GPU
Ефективність VRAM: 4-6ГБ використання через мікропакетну обробку

Технологічний Стек

PythonFastAPIFlaskReactReact NativeExpoYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRMediaMTXSupabaseDockerWebSocket

caseStudyDetail.more Кейси

Ознайомтесь з іншими нашими технічними впровадженнями

AI Accounting

Обробка рахунків-фактур за допомогою AI, OCR та інтеграції з QuickBooks

Середній бізнес, який щомісяця обробляє сотні рахунків-фактур від постачальників, потребував усунення ручного введення даних шляхом автоматичного вилучення даних рахунків-фактур за допомогою AI/OCR та їх прямої синхронізації з QuickBooks для ведення бухгалтерського обліку та відстеження платежів.

Читати Кейс
Video Encoding

Вставка реклами на стороні клієнта (CSAI) з парсингом маркерів SCTE-35 та інтеграцією багатоплатформного плеєра

Платформа потокового відео потребувала впровадження вставки реклами на стороні клієнта (CSAI) для веб-, мобільних програм та програм для підключених телевізорів — що забезпечує персоналізований рекламний досвід на рівні пристрою з повною підтримкою взаємодії з рекламою (натискні оверлеї, супутні банери, кнопки пропуску), який не може забезпечити вставка на стороні сервера.

Готові Трансформувати Свій Бізнес?

Давайте обговоримо, як ми можемо застосувати подібні рішення для ваших завдань.

Зв'язатися з НамиcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Швидкість виявлення: Повне сканування мережі за хвилини проти годин ручного налаштування
Three.js
Читати Кейс
Web Scraping

Платформа для скрапінгу та генерації контенту блогів на базі AI

Медіакомпанії була потрібна інтелектуальна контент-платформа, яка могла б автоматизувати створення контенту для блогів шляхом скрапінгу наявного веб-контенту, його аналізу за допомогою AI та генерації оригінальних, SEO-оптимізованих дописів у блогах з видобутих даних.

Читати Кейс

Часті запитання

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.