企業向けAI搭載監視カメラ管理プラットフォーム

MicrocosmWorksは、ロードバランサーの背後にあるGPUアクセラレーテッド推論ノードを使用する分散処理アーキテクチャを構築しました。各ノードは、解像度とフレームレートの要件に基づいて、設定可能な数のカメラフィードを処理します。このプラットフォームは、リアルタイムの需要に基づいて処理リソースを動的に割り当て、ピーク時の使用中に計算負荷を軽減しながら検出精度を維持するフレームサンプリング戦略を使用します。

MicrocosmWorks は、人物と車両の検出、ナンバープレート認識、設定可能なオプトアウトゾーンを備えた顔認識、置き去り物検出、および群衆密度推定を含む複数の専門的なコンピュータービジョンモデルを統合しました。各モデルは独立した microservice として動作し、カメラごとに有効または無効にできるため、施設管理者は各ゾーンに関連する検出タイプのみをデプロイできます。

MicrocosmWorksは、管理者が組織、サイト、ゾーン、および個別のカメラを定義できる階層型管理コンソールを開発しました。このコンソールには、深刻度、時間帯、検出タイプに基づいてイベントをエスカレートさせるアラートルールが組み込まれています。プラットフォームはONVIF互換カメラをサポートし、既存のVMSシステムと統合するため、企業はハードウェアの交換なしに、現在のカメラインフラストラクチャにAI分析を重ねることができます。

MicrocosmWorksは階層型ストレージアーキテクチャを導入しました。そこでは、生データ映像は設定可能な保持期間で費用対効果の高いobject storageに保存され、一方、AIが生成したメタデータとイベントクリップは、迅速な検索と取得のためにfast-query databaseにインデックス化されます。このアプローチにより、すべてのカメラのフル解像度映像を保持する場合と比較してストレージコストを60〜70%削減しつつ、セキュリティ関連イベントへの即時アクセスを維持します。

MicrocosmWorksは、カスタムのAI監視プラットフォームを1時間あたり25ドルから50ドルの料金で構築します。初期開発投資はパッケージ製品のライセンスよりも高くなりますが、商用プラットフォームが課すカメラごとのライセンス費用を回避できるため、大規模に運用する際の総所有コストは通常低くなります。カスタムプラットフォームでは、AIモデルとデータを所有し、独自のシステムと統合し、お客様の業界に特化した検出機能を追加することも可能です。