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

Reaaliaikainen monivirta-videoanalytiikka GPU-kiihdytetyllä AI:lla

Yritysturvallisuuden tarjoaja tarvitsi käsitellä useita reaaliaikaisia videovirtoja samanaikaisesti AI-pohjaisella tunnistuksella, toimittaen reaaliaikaisia hälytyksiä tarkalla aikaleiman synkronoinnilla hajautetussa infrastruktuurissa.

Keskustele Projektistasi
realtime-multi-stream-video-analytics.webp
AI Surveillance
Domain
12
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Haaste

Useiden RTSP-virtojen käsittely AI:lla edellytti useiden monimutkaisten ongelmien ratkaisemista:

  • GPU-muistirajoitukset rajoittivat samanaikaista virtojen käsittelyä
  • Kellon heitto tallennuskoneiden ja inferenssikoneiden välillä aiheutti aikaleiman siirtymistä
  • Perinteiset tunnistusmallit olivat liian hitaita reaaliaikaisiin monivirta-skenaarioihin
  • Tapahtumien piti vastata tarkasti videotoiston kohtiin tarkistusta varten

Meidän Ratkaisumme

Kehitimme hajautetun AI-inferenssialustan, joka on optimoitu monivirtaiseen reaaliaikaiseen käsittelyyn PTS-pohjaisella aikaleiman synkronoinnilla.

Arkkitehtuuri

  • Inferenssimoottori: YOLO11 TensorRT-kiihdytyksellä NVIDIA RTX 4000 Ada:lla
  • Seuranta: ByteTrack moniobjektin seuranta pysyvällä ID-määrityksellä
  • Striimaus: MediaMTX RTSP/HLS/RTMP-protokollamuunnokseen
  • Kommunikaatio: Kaksi WebSocket-kanavaa (reaaliaikaisten tunnistusten peittokuva + tapahtumahälytykset)
  • Infrastruktuuri: DigitalOcean (tallennus) + RunPod (GPU-inferenssi)

Optimointitekniikat

  1. TensorRT-kiihdytys - Mallin kokoaminen TensorRT:ksi ~15ms eräinferenssiä varten
  2. Mikro-eräily - Ruudut useista virroista eräkäsiteltiin GPU-tehokkuuden vuoksi
  3. Muistinhallinta - 4-6GB VRAM-käyttö 10-12 samanaikaista virtaa varten
  4. PTS Timestamp Sync - Esitysaikaleimaan perustuva synkronointi, joka korjaa koneiden välisen kellon heiton
  5. Koneiden välinen siirtymäkorjaus - Automaattinen aikasitrymän laskenta hajautettujen solmujen välillä

Tunnistusputki

  • Henkilö/ajoneuvotunnistus luottamusarvioinnilla
  • Rekisterikilven tunnistus ja tekstin poiminta EasyOCR:n kautta
  • Palon ja savun tunnistus konfiguroitavalla herkkyydellä
  • Käyttäytymisanalytiikka (viipyilykesto, tunkeutumisalueet, käyttöasteen kynnysarvot)

Pääominaisuudet

  1. Kaksi WebSocket-kanavaa - Erilliset virrat videon peittokuva-datalle ja hälytystapahtumille
  2. PTS-synkronointi - Tapahtumien aikaleimat vastaavat tarkkoja videotoiston kohtia
  3. Pysyvä objektin seuranta - ByteTrack ylläpitää ID:tä ruutujen välillä johdonmukaista seurantaa varten
  4. Konfiguroitavat tunnistusalueet - Määritä tunkeutumis-/viipyilyalueet per kamera
  5. Automaattinen skaalaus - Dynaaminen virtojen allokointi GPU:n saatavuuden perusteella

Tulokset

Suorituskyky: 10-12 samanaikaista virtaa reaaliaikaisella tunnistuksella
Viive: ~15ms per eräinferenssi (TensorRT-optimoitu)
Aikaleiman tarkkuus: Alle sekunnin tarkkuus hajautetuissa koneissa

Teknologiapino

PyTorchYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRFastAPIMediaMTXWebSocketDockerDigitalOceanRunPodCUDA

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
Käyttöaika: Automaattinen kunnonvalvonta ja konttien palautus
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 optimoi putkilinjan eräajamalla useista streameista kehyksiä yksittäisiin GPU-päättelykutsuihin käyttäen NVIDIA TensorRT:tä, mikä maksimoi GPU:n käytön ja saavuttaa alle 100 ms viiveen kehystä kohden jopa käsitellessään yli 20 samanaikaista streamiä per node. Arkkitehtuuri käyttää CUDA-kiihdytettyä videon dekoodausta siirtääkseen kehysten erottelun pois CPU:lta, estäen dekoodauspullonkaulan, joka tyypillisesti rajoittaa usean streamin suorituskykyä.

MicrocosmWorks rakensi vikasietoisia stream-käsittelijöitä, jotka ylläpitävät kamerakohtaisia tilakoneita, yhdistäen katkenneet streamit automaattisesti uudelleen eksponentiaalisella aikavälillä jatkaen samalla kaikkien toimivien syötteiden käsittelyä keskeytyksettä. Vioittuneet kuvat havaitaan tarkistussumman validoinnilla ja ohitetaan sujuvasti, ja järjestelmä seuraa streamien kunnon mittareita, jotka laukaisevat hälytyksiä, kun kameran luotettavuus laskee määritettävien kynnysten alapuolelle.

Kyllä, MicrocosmWorks tarjoaa custom model training pipelinen, jossa syötät nimikoituja esimerkkejä tietyistä tunnistuskohteistasi, ja tiimi hienosäätää base detection modeleita tunnistamaan toimialakohtaisia kohteita, käyttäytymismalleja tai poikkeamia. Alusta tukee hot-swapping modeleita tuotannossa ilman käyttökatkoja, joten voit iteratiivisesti parantaa tunnistustarkkuutta kerätessäsi lisää training dataa käyttöönotetuista kameroistasi.

MicrocosmWorks suunnitteli analytiikka-alustan Kubernetes-pohjaiselle arkkitehtuurille, jossa GPU worker podit skaalautuvat horisontaalisesti striimien määrän ja prosessointikuormituksen perusteella. Kapasiteetin lisääminen on yhtä yksinkertaista kuin lisä-GPU-solmujen varaus, ja orkestrointikerros jakaa striimit automaattisesti uudelleen käytettävissä olevien työkuormien kesken, ylläpitäen johdonmukaista viivettä ja havaitsemistarkkuutta kokonaiskäyttöönoton koosta riippumatta.

MicrocosmWorks toteutti edge-esikäsittelyvaihtoehtoja, joissa alkuperäinen kuvanpoiminta ja valinnainen kevyt päättely tapahtuvat lähellä kameroita, vähentäen keskitettyyn analytiikkaklusteriin tarvittavaa kaistanleveyttä lähettämällä vain avainkuvia tai tapahtuman laukaisemia klippejä. Täysin keskitetyissä käyttöönotoissa alusta tukee H.265-virtoja konfiguroitavilla resoluutioilla, ja tyypillinen kaistanleveys on 2-4 Mbps 1080p-virtaa kohden 15fps analytiikan näytteenottotaajuudella.