MicrocosmWorksNag-iinobasyon at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos
Tungkol Sa AminMakipag-ugnayan
MicrocosmWorksNagpapabago at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos

Nagbibigay ng mga solusyong IT na mahalaga. Kami ay masigasig sa teknolohiya, seguridad, at pagtulong sa mga negosyo na lumago sa pamamagitan ng maaasahan, makabagong IT infrastructure.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Sentro ng Paglago ng AI

AI HubInobasyon ng StartupPampabilis ng Negosyo

Mga Solusyon

Lahat ng SolusyonMga Wellness at Fitness AppsAI Video PlatformPag-unlad ng AI Agent

Mga Mapagkukunan

Mga PananawMga Gabay sa IndustriyaMga Plano ng PaggamitMga Pattern ng ArkitekturaMga Pag-aaral ng Kaso

Kumpanya

Tungkol sa AminMakipag-ugnayanAng Aming Gawain

Mga Serbisyo

Digital na PagkonsultaImprastraktura ng CloudPag-unlad ng SaaSPag-unlad ng AITeknolohiya ng Video
Pag-unlad ng ERPPagpapasadya ng ZohoPag-unlad ng OdooPagsasama ng SalesforcePag-unlad ng Custom na CRM
Pagsasama ng QuickBooksMga Solusyon sa IoTPag-unlad ng Blockchain
Pagkonsulta sa CybersecuritySuporta sa IT - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Lahat ng karapatan ay nakalaan.

Patakaran sa PagkapribadoMga Tuntunin ng Serbisyo
Bumalik sa mga Case Study
AI SurveillanceNa-publish June 22, 2026 · Na-update June 22, 2026

Real-Time Multi-Stream Video Analytics na may AI na Pinapabilis ng GPU

Isang tagapagbigay ng seguridad ng enterprise ang kailangang magproseso nang sabay-sabay ng maramihang live na video stream na may AI-powered na deteksyon, naghahatid ng real-time na alerto na may tumpak na pag-synchronize ng timestamp sa iba't ibang distributed na imprastraktura.

Pag-usapan ang Iyong Proyekto
realtime-multi-stream-video-analytics.webp
AI Surveillance
Domain
12
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Ang Hamon

Ang pagproseso ng maramihang RTSP stream gamit ang AI ay nangailangan ng paglutas ng ilang kumplikadong problema:

  • Nililimitahan ng mga limitasyon sa memorya ng GPU ang concurrent stream processing
  • Ang pagkakaiba sa orasan (clock skew) sa pagitan ng mga recording machine at inference machine ay nagdulot ng timestamp drift
  • Ang tradisyonal na mga modelo ng deteksyon ay masyadong mabagal para sa real-time na multi-stream na sitwasyon
  • Ang mga kaganapan ay kailangang tumugma nang tumpak sa mga posisyon ng video playback para sa pagsusuri

Ang Aming Solusyon

Nag-engineer kami ng isang distributed AI inference platform na na-optimize para sa multi-stream real-time processing na may PTS-based na timestamp synchronization.

Arkitektura

  • Inference Engine: YOLO11 with TensorRT acceleration on NVIDIA RTX 4000 Ada
  • Pagsubaybay: ByteTrack multi-object tracking na may persistent ID assignment
  • Streaming: MediaMTX para sa RTSP/HLS/RTMP protocol conversion
  • Komunikasyon: Dalawahang WebSocket channels (overlay ng live na deteksyon + alerto sa kaganapan)
  • Imprastraktura: DigitalOcean (pagre-record) + RunPod (GPU inference)

Mga Teknik sa Pag-optimize

  1. Pagpapabilis ng TensorRT - Pag-compile ng modelo sa TensorRT para sa humigit-kumulang 15ms batch inference
  2. Micro-Batching - Mga frame mula sa maramihang stream na pinag-batch para sa kahusayan ng GPU
  3. Pamamahala ng Memorya - Paggamit ng 4-6GB VRAM para sa 10-12 concurrent stream
  4. Pag-synchronize ng PTS Timestamp - Pag-synchronize na nakabatay sa Presentation Timestamp na nag-aayos ng cross-machine clock skew
  5. Pagwawasto ng Cross-Machine Offset - Awtomatikong pagkalkula ng time offset sa pagitan ng mga distributed node

Detection Pipeline

  • Deteksyon ng tao/sasakyan na may confidence scoring
  • Pagkilala sa plaka ng sasakyan at pagkuha ng teksto sa pamamagitan ng EasyOCR
  • Deteksyon ng apoy at usok na may configurable na sensitivity
  • Analitika ng Pag-uugali (tagal ng pagtambay, mga sona ng pagpasok, mga threshold ng pagiging okupado)

Mga Pangunahing Katangian

  1. Dalawahang WebSocket Channels - Magkahiwalay na stream para sa data ng video overlay at mga alerto sa kaganapan
  2. Pag-synchronize ng PTS - Ang mga timestamp ng kaganapan ay tumutugma sa eksaktong posisyon ng video playback
  3. Patuloy na Pagsubaybay sa Bagay - Pinapanatili ng ByteTrack ang mga ID sa iba't ibang frame para sa pare-parehong pagsubaybay
  4. Mga Configurable na Detection Zone - Tukuyin ang mga rehiyon ng pagpasok/pagtambay bawat camera
  5. Auto-Scaling - Dynamic na paglalaan ng stream batay sa availability ng GPU

Mga Resulta

Throughput: 10-12 sabay-sabay na stream na may real-time na pagtuklas
Latency: ~15ms bawat batch inference (na-optimize ng TensorRT)
Timestamp Accuracy: Katumpakan na mas mababa sa isang segundo sa mga distributed na makina

Technology Stack

PyTorchYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRFastAPIMediaMTXWebSocketDockerDigitalOceanRunPodCUDA

caseStudyDetail.more Mga Case Study

Tuklasin ang higit pa sa aming mga teknikal na implementasyon

AI Accounting

Pagpoproseso ng Invoice na Pinapagana ng AI gamit ang OCR at Integrasyon ng QuickBooks

Isang katamtamang laking negosyo na nagpoproseso ng daan-daang invoice ng vendor buwan-buwan ang kinailangan alisin ang manu-manong pagpasok ng data sa pamamagitan ng awtomatikong pagkuha ng data ng invoice gamit ang AI/OCR at direktang i-sync ito sa QuickBooks para sa bookkeeping at pagsubaybay sa pagbabayad.

Basahin ang Case Study
Video Encoding

Client-Side Ad Insertion (CSAI) na may pag-parse ng SCTE-35 Marker at Integrasyon ng Multi-Platform Player

Isang platform para sa video streaming ay nangangailangan na magpatupad ng Client-Side Ad Insertion (CSAI) sa mga web, mobile, at connected TV apps — na nagbibigay-daan sa mga personalized, device-level na karanasan sa ad na may buong suporta sa interaksyon ng ad (mga clickable overlay, companion banner, skip button) na hindi kayang ibigay ng server-side insertion.

Handa nang Baguhin ang Iyong Negosyo?

Pag-usapan natin kung paano namin mailalapat ang katulad na mga solusyon sa iyong mga hamon.

Makipag-ugnayancaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Uptime: Awtomatikong pagsubaybay sa kalusugan at pagbawi ng container
Basahin ang Case Study
Web Scraping

Platform sa Pag-scrape at Pagbuo ng Nilalaman ng Blog na Pinapagana ng AI

Isang kumpanya ng media ang nangailangan ng matalinong platform ng nilalaman na kayang i-automate ang paggawa ng nilalaman ng blog sa pamamagitan ng pag-scrape ng kasalukuyang nilalaman ng web, pagsusuri nito gamit ang AI, at pagbuo ng orihinal, naka-optimize para sa SEO na mga post sa blog mula sa nakuha na datos.

Basahin ang Case Study

Mga Madalas Itanong

Ini-optimize ng MicrocosmWorks ang pipeline sa pamamagitan ng pagba-batch ng mga frame mula sa maraming stream sa iisang GPU inference calls gamit ang NVIDIA TensorRT, na nagpapalaki sa GPU utilization at nakakamit ang sub-100ms latency bawat frame kahit nagpo-proseso ng 20+ concurrent stream bawat node. Gumagamit ang arkitektura ng CUDA-accelerated video decoding upang i-offload ang frame extraction mula sa CPU, na pumipigil sa decode bottleneck na karaniwang naglilimita sa multi-stream performance.

Ang MicrocosmWorks ay bumuo ng fault-tolerant stream handlers na nagpapanatili ng per-camera state machines, awtomatikong muling kumukonekta sa nawalang streams na may exponential backoff habang patuloy na pinoproseso ang lahat ng maayos na feeds nang walang pagkaantala. Ang mga sirang frames ay natutukoy sa pamamagitan ng checksum validation at nilalaktawan nang maayos, at sinusubaybayan ng sistema ang stream health metrics na nagpapalitaw ng mga alerto kapag ang pagiging maaasahan ng camera ay bumaba sa ibaba ng mga nako-configure na thresholds.

Oo, nagbibigay ang MicrocosmWorks ng isang custom model training pipeline kung saan magbibigay ka ng mga labeled na halimbawa ng iyong partikular na detection targets, at ang team ay magpa-fine-tune ng mga base detection models upang makilala ang mga industry-specific objects, behaviors, o anomalies. Sinusuportahan ng platform ang hot-swapping ng mga models sa production nang walang downtime, kaya maaari mong paulit-ulit na pagbutihin ang detection accuracy habang nangongolekta ka ng mas maraming training data mula sa iyong mga deployed cameras.

Dinisenyo ng MicrocosmWorks ang analytics platform sa isang Kubernetes-based na arkitektura kung saan ang mga GPU worker pod ay nag-i-scale nang pahalang (horizontally) batay sa dami ng stream at load ng pagproseso. Ang pagdaragdag ng kapasidad ay kasing simple ng pagbibigay ng karagdagang GPU node, at awtomatikong inirere-distribute ng orchestration layer ang mga stream sa lahat ng magagamit na worker, pinapanatili ang pare-parehong latency at detection accuracy anuman ang kabuuang sukat ng deployment.

Ipinatupad ng MicrocosmWorks ang mga opsyon sa edge-preprocessing kung saan ang paunang frame extraction at opsyonal na lightweight inference ay nangyayari malapit sa mga camera, binabawasan ang bandwidth na kailangan ng central analytics cluster sa pamamagitan ng pagpapadala lamang ng mga key frame o event-triggered clips. Para sa ganap na sentralisadong deployments, sinusuportahan ng platform ang mga H.265 streams sa mga configurable resolutions, at ang karaniwang bandwidth ay 2-4 Mbps bawat 1080p stream sa 15fps analytics sampling rate.