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

Realtids multi-stream videoanalyse med GPU-accelereret AI

En virksomhed inden for sikkerhed havde brug for at behandle flere live videostreams samtidigt med AI-drevet detektion og levere realtidsadvarsler med præcis tidsstempelsynkronisering på tværs af distribueret infrastruktur.

Diskuter Dit Projekt
realtime-multi-stream-video-analytics.webp
AI Surveillance
Domain
12
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Udfordringen

Behandling af flere RTSP-streams med AI krævede løsning af flere komplekse problemer:

  • GPU-hukommelsesbegrænsninger begrænsede samtidig stream-behandling
  • Klokkeafvigelse mellem optageenheder og inferensenheder forårsagede tidsstempelforskydning
  • Traditionelle detektionsmodeller var for langsomme til realtids multi-stream scenarier
  • Begivenheder skulle kortlægges præcist til videoafspilningspositioner for gennemgang

Vores Løsning

Vi udviklede en distribueret AI-inferensplatform optimeret til realtids multi-stream behandling med PTS-baseret tidsstempelsynkronisering.

Arkitektur

  • Inferensmotor: YOLO11 med TensorRT-acceleration på NVIDIA RTX 4000 Ada
  • Sporing: ByteTrack multi-objektsporing med vedvarende ID-tildeling
  • Streaming: MediaMTX til RTSP/HLS/RTMP protokolkonvertering
  • Kommunikation: Dobbelte WebSocket-kanaler (live detektions-overlay + begivenhedsadvarsler)
  • Infrastruktur: DigitalOcean (optagelse) + RunPod (GPU-inferens)

Optimeringsteknikker

  1. TensorRT-acceleration - Modelkompilering til TensorRT for ~15ms batch-inferens
  2. Mikro-batching - Rammer fra flere streams batchet for GPU-effektivitet
  3. Hukommelsesstyring - 4-6GB VRAM-forbrug for 10-12 samtidige streams
  4. PTS-tidsstempelsynkronisering - Præsentationstidsstempel-baseret synkronisering, der korrigerer klokkeafvigelse på tværs af maskiner
  5. Forskydningskorrektion på tværs af maskiner - Automatisk tidsforskydningsberegning mellem distribuerede noder

Detektionspipeline

  • Person-/køretøjsdetektion med konfidensscore
  • Nummerpladegenkendelse og tekstekstraktion via EasyOCR
  • Brand- og røggdetektion med konfigurerbar følsomhed
  • Adfærdsanalyse (opholdstid, indtrængningszoner, belægningsgrænser)

Nøglefunktioner

  1. Dobbelte WebSocket-kanaler - Separate streams til video-overlay-data og advarselsbegivenheder
  2. PTS-synkronisering - Begivenhedstidsstempler matcher nøjagtige videoafspilningspositioner
  3. Vedvarende objektsporing - ByteTrack opretholder ID'er på tværs af rammer for konsekvent sporing
  4. Konfigurerbare detektionszoner - Definer indtrængnings-/opholdsregioner pr. kamera
  5. Autoskalering - Dynamisk stream-allokering baseret på GPU-tilgængelighed

Resultater

Gennemløb: 10-12 samtidige streams med realtidsdetektion
Latenstid: ~15ms pr. batch-inferens (TensorRT-optimeret)
Tidsstempelpræcision: Sub-sekund præcision på tværs af distribuerede maskiner

Teknologistak

PyTorchYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRFastAPIMediaMTXWebSocketDockerDigitalOceanRunPodCUDA

caseStudyDetail.more Casestudier

Udforsk flere af vores tekniske implementeringer

SaaS Development

Kickly: AI-drevet projektplatform for startups

Kickly er en AI-drevet projektstyringsplatform bygget til startups – der kombinerer smart opgaveautomatisering, teamsamarbejde og sporing af fremskridt i realtid i ét produkt.

Læs Casestudie
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

Klar til at Transformere Din Virksomhed?

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

Kontakt OscaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Oppetid: Automatisk sundhedsmonitorering og container-gendannelse
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

Ofte stillede spørgsmål

MicrocosmWorks optimerede pipelinen ved at batch'e frames fra flere streams ind i enkelte GPU inference calls ved hjælp af NVIDIA TensorRT, hvilket maksimerer GPU-udnyttelsen og opnår en latenstid på under 100 ms per frame, selv når der behandles mere end 20 samtidige streams per node. Arkitekturen bruger CUDA-accelereret videoafkodning til at aflaste frame-ekstraktion fra CPU'en, hvilket forhindrer decode bottleneck'en, der typisk begrænser multi-stream ydeevne.

MicrocosmWorks byggede fejltolerante stream-handlere, der opretholder per-kamera tilstandsmaskiner, automatisk genopretter tabte streams med eksponentiel backoff, samtidig med at alle sunde feeds fortsættes med at behandle uden afbrydelse. Beskadigede rammer detekteres via checksum-validering og springes elegant over, og systemet sporer stream-sundhedsmetrikker, der udløser alarmer, når et kameras pålidelighed falder under konfigurerbare tærskler.

Ja, MicrocosmWorks tilbyder en brugerdefineret modeltrænings-pipeline, hvor du leverer mærkede eksempler på dine specifikke detektionsmål, og teamet finjusterer basisdetektionsmodeller for at genkende branchespecifikke objekter, adfærd eller anomalier. Platformen understøtter hot-swapping af modeller i produktion uden nedetid, så du iterativt kan forbedre detektionsnøjagtigheden, efterhånden som du indsamler mere træningsdata fra dine implementerede kameraer.

MicrocosmWorks har designet analyseplatformen på en Kubernetes-baseret arkitektur, hvor GPU worker pods skalerer horisontalt baseret på antal streams og behandlingsbelastning. Det er lige så simpelt at tilføje kapacitet som at provisionere yderligere GPU-noder, og orkestreringslaget omfordeler automatisk streams på tværs af tilgængelige workers, og opretholder ensartet latenstid og detekteringsnøjagtighed uanset den samlede implementeringsstørrelse.

MicrocosmWorks implementerede edge-forbehandlingsmuligheder, hvor indledende billedudtræk og valgfri letvægtsinferens sker tæt på kameraerne, hvilket reducerer den nødvendige båndbredde til den centrale analyseklynge ved kun at transmittere nøglebilleder eller hændelsesudløste klip. For fuldt centraliserede implementeringer understøtter platformen H.265 streams med konfigurerbare opløsninger, og typisk båndbredde er 2-4 Mbps per 1080p stream ved en 15fps analyse-samplinghastighed.