MicrocosmWorksInovasi dan Seni Bina Kosmos Digital
TentangHubungi
MicrocosmWorksMemperbaharui dan Merangka Kosmos Digital

Menyampaikan penyelesaian IT yang penting. Kami bersemangat tentang teknologi, keselamatan, dan membantu perniagaan berkembang melalui infrastruktur IT yang boleh dipercayai dan inovatif.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Pusat Pertumbuhan AI

AI HubInovasi PermulaanPemecut Perusahaan

Penyelesaian

Semua PenyelesaianAplikasi Kesihatan & KecergasanPlatform Video AIPembangunan Ejen AI

Sumber

WawasanPanduan IndustriPelan Tindakan Kes PenggunaanCorak Seni BinaKajian Kes

Syarikat

Tentang KamiHubungiKerja Kami

Perkhidmatan

Perundingan DigitalInfrastruktur AwanPembangunan SaaSPembangunan AITeknologi Video
Pembangunan ERPPenyesuaian ZohoPembangunan OdooIntegrasi SalesforcePembangunan CRM Tersuai
Integrasi QuickBooksPenyelesaian IoTPembangunan Blockchain
Perundingan Keselamatan SiberSokongan IT - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Hak cipta terpelihara.

Dasar PrivasiTerma Perkhidmatan
Kembali ke Kajian Kes
AI SurveillanceDiterbitkan June 22, 2026 · Dikemas kini June 22, 2026

Analisis Video Berbilang Strim Masa Nyata dengan AI Dipercepatkan GPU

Penyedia keselamatan perusahaan memerlukan pemprosesan berbilang strim video langsung secara serentak dengan pengesanan dikuasakan AI, memberikan amaran masa nyata dengan penyegerakan cap masa yang tepat merentasi infrastruktur teragih.

Bincangkan Projek Anda
realtime-multi-stream-video-analytics.webp
AI Surveillance
Domain
12
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Cabaran

Memproses berbilang strim RTSP dengan AI memerlukan penyelesaian beberapa masalah kompleks:

  • Kekangan memori GPU mengehadkan pemprosesan strim serentak
  • Pergeseran jam antara mesin rakaman dan mesin inferens menyebabkan hanyutan cap masa
  • Model pengesanan tradisional terlalu perlahan untuk senario berbilang strim masa nyata
  • Peristiwa perlu dipetakan dengan tepat ke kedudukan main balik video untuk semakan

Penyelesaian Kami

Kami merekayasa platform inferens AI teragih yang dioptimumkan untuk pemprosesan masa nyata berbilang strim dengan penyegerakan cap masa berasaskan PTS.

Seni Bina

  • Enjin Inferens: YOLO11 dengan pecutan TensorRT pada NVIDIA RTX 4000 Ada
  • Penjejakan: Penjejakan berbilang objek ByteTrack dengan penetapan ID berterusan
  • Penstriman: MediaMTX untuk penukaran protokol RTSP/HLS/RTMP
  • Komunikasi: Saluran WebSocket Dwi (tindihan pengesanan langsung + amaran peristiwa)
  • Infrastruktur: DigitalOcean (rakaman) + RunPod (inferens GPU)

Teknik Pengoptimuman

  1. Pecutan TensorRT - Kompilasi model ke TensorRT untuk inferens kelompok ~15ms
  2. Pengelompokan Mikro - Bingkai daripada berbilang strim dikelompokkan untuk kecekapan GPU
  3. Pengurusan Memori - Penggunaan VRAM 4-6GB untuk 10-12 strim serentak
  4. Penyegerakan Cap Masa PTS - Penyegerakan berasaskan Presentation Timestamp membetulkan pergeseran jam merentas mesin
  5. Pembetulan Ofset Merentas Mesin - Pengiraan ofset masa automatik antara nod teragih

Saluran Paip Pengesanan

  • Pengesanan orang/kenderaan dengan pemarkahan keyakinan
  • Pengecaman plat lesen dan pengekstrakkan teks via EasyOCR
  • Pengesanan kebakaran dan asap dengan kepekaan boleh dikonfigurasi
  • Analitik tingkah laku (tempoh berlegar, zon pencerobohan, ambang penghunian)

Ciri-Ciri Utama

  1. Saluran WebSocket Dwi - Strim berasingan untuk data tindihan video dan peristiwa amaran
  2. Penyegerakan PTS - Cap masa peristiwa sepadan dengan kedudukan main balik video yang tepat
  3. Penjejakan Objek Berterusan - ByteTrack mengekalkan ID merentas bingkai untuk penjejakan yang konsisten
  4. Zon Pengesanan Boleh Dikonfigurasi - Takrifkan kawasan pencerobohan/berlegar bagi setiap kamera
  5. Penskalaan Auto - Peruntukan strim dinamik berdasarkan ketersediaan GPU

Keputusan

Daya Pemprosesan: 10-12 strim serentak dengan pengesanan masa nyata
Kependaman: ~15ms bagi setiap inferens kelompok (TensorRT dioptimumkan)
Ketepatan Cap Masa: Ketepatan sub-saat merentasi mesin teragih

Timbunan Teknologi

PyTorchYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRFastAPIMediaMTXWebSocketDockerDigitalOceanRunPodCUDA

caseStudyDetail.more Kajian Kes

Terokai lebih banyak pelaksanaan teknikal kami

SaaS Development

Kickly: Platform Projek Dikuasakan AI untuk Syarikat Pemula

Kickly ialah platform pengurusan projek dikuasakan AI yang dibina untuk syarikat pemula — menggabungkan automasi tugas pintar, kolaborasi pasukan, dan penjejakan kemajuan masa nyata dalam satu produk.

Baca Kajian Kes
AI Accounting

Pemprosesan Invois Berkuasa AI dengan OCR dan Integrasi QuickBooks

Sebuah perniagaan bersaiz sederhana yang memproses ratusan invois vendor setiap bulan perlu menghapuskan kemasukan data manual dengan mengekstrak data invois secara automatik menggunakan AI/OCR dan menyegerakkannya terus ke dalam QuickBooks untuk tujuan simpan kira dan penjejakan pembayaran.

Baca Kajian Kes

Bersedia untuk Mentransformasi Perniagaan Anda?

Mari bincangkan bagaimana kami boleh mengaplikasikan penyelesaian serupa untuk cabaran anda.

Hubungi KamicaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Masa Beroperasi: Pemantauan kesihatan automatik dan pemulihan kontena
Video Encoding

Penyisipan Iklan Sisi Klien (CSAI) dengan Penghuraian Penanda SCTE-35 & Integrasi Pemain Berbilang Platform

Sebuah platform penstriman video perlu melaksanakan Client-Side Ad Insertion (CSAI) merentasi aplikasi web, mudah alih, dan TV bersambung — membolehkan pengalaman iklan yang diperibadikan pada peringkat peranti dengan sokongan interaksi iklan penuh (lapisan tindanan boleh klik, sepanduk pendamping, butang langkau) yang tidak dapat disediakan oleh penyisipan sisi pelayan.

Baca Kajian Kes

Soalan Lazim

MicrocosmWorks mengoptimumkan saluran paip dengan mengagregat bingkai dari berbilang aliran ke dalam panggilan inferens GPU tunggal menggunakan NVIDIA TensorRT, yang memaksimumkan penggunaan GPU dan mencapai kependaman sub-100ms setiap bingkai walaupun memproses 20+ aliran serentak setiap nod. Seni bina ini menggunakan penyahkodan video dipercepat CUDA untuk memunggah pengekstrakan bingkai dari CPU, menghalang hambatan penyahkodan yang biasanya mengehadkan prestasi berbilang aliran.

MicrocosmWorks membina pengendali strim yang toleran-kesalahan yang mengekalkan mesin keadaan per-kamera, menyambung semula strim yang terputus secara automatik dengan exponential backoff sambil terus memproses semua suapan yang sihat tanpa gangguan. Bingkai yang rosak dikesan melalui pengesahan checksum dan dilangkau dengan lancar, dan sistem menjejaki metrik kesihatan strim yang mencetuskan amaran apabila kebolehpercayaan kamera jatuh di bawah ambang yang boleh dikonfigurasi.

Ya, MicrocosmWorks menyediakan salur kerja latihan model tersuai di mana anda membekalkan contoh berlabel sasaran pengesanan khusus anda, dan pasukan memperhalusi model pengesanan asas untuk mengenali objek, tingkah laku, atau anomali khusus industri. Platform ini menyokong penukaran model secara langsung dalam produksi tanpa masa henti, jadi anda boleh secara berulang meningkatkan ketepatan pengesanan apabila anda mengumpul lebih banyak data latihan daripada kamera yang digunakan anda.

MicrocosmWorks mereka bentuk platform analitik berdasarkan seni bina berasaskan Kubernetes di mana GPU worker pods berskala secara mendatar berdasarkan kiraan aliran dan beban pemprosesan. Menambah kapasiti semudah menyediakan GPU nodes tambahan, dan orchestration layer secara automatik mengagihkan semula aliran ke seluruh workers yang tersedia, mengekalkan latensi yang konsisten dan ketepatan pengesanan tanpa mengira saiz penempatan keseluruhan.

MicrocosmWorks melaksanakan pilihan prapemprosesan pinggir di mana pengekstrakan bingkai awal dan inferens ringan pilihan berlaku berhampiran kamera, mengurangkan lebar jalur yang diperlukan ke kluster analitik pusat dengan menghantar hanya bingkai utama atau klip yang dicetuskan oleh acara. Untuk penempatan yang berpusat sepenuhnya, platform ini menyokong aliran H.265 pada resolusi yang boleh dikonfigurasi, dan lebar jalur biasa ialah 2-4 Mbps setiap aliran 1080p pada kadar pensampelan analitik 15fps.