Gerçek Zamanlı GPU Hızlandırmalı AI ile Çoklu Akışlı Video Analitiği
Bir kurumsal güvenlik sağlayıcısı, birden fazla canlı video akışını AI destekli algılama ile eş zamanlı olarak işlemesi, dağıtılmış altyapı genelinde hassas zaman damgası senkronizasyonu ile gerçek zamanlı uyarılar sunması gerekiyordu.
Projenizi Tartışın
Zorluk
Birden fazla RTSP akışını AI ile işlemek, çeşitli karmaşık sorunların çözülmesini gerektirdi:
- GPU bellek kısıtlamaları, eş zamanlı akış işlemeyi sınırlıyordu
- Kayıt makineleri ve çıkarım makineleri arasındaki saat kayması, zaman damgası kaymasına neden oluyordu
- Geleneksel algılama modelleri, gerçek zamanlı çoklu akış senaryoları için çok yavaştı
- Olayların, inceleme için video oynatma konumlarıyla hassas bir şekilde eşleşmesi gerekiyordu
Çözümümüz
Çoklu akışlı gerçek zamanlı işleme için PTS tabanlı zaman damgası senkronizasyonu ile optimize edilmiş dağıtılmış bir AI çıkarım platformu tasarladık.
Mimari
- Çıkarım Motoru: NVIDIA RTX 4000 Ada üzerinde TensorRT hızlandırmalı YOLO11
- Takip: Kalıcı ID ataması ile ByteTrack çoklu nesne takibi
- Akış: RTSP/HLS/RTMP protokol dönüştürme için MediaMTX
- İletişim: Çift WebSocket kanalı (canlı algılamalar yerleşimi + olay uyarıları)
- Altyapı: DigitalOcean (kayıt) + RunPod (GPU çıkarımı)
Optimizasyon Teknikleri
- TensorRT Hızlandırması - Yaklaşık 15ms toplu çıkarım için modelin TensorRT'ye derlenmesi
- Mikro Gruplama - GPU verimliliği için birden fazla akıştan gelen karelerin gruplandırılması
- Bellek Yönetimi - 10-12 eş zamanlı akış için 4-6GB VRAM kullanımı
- PTS Zaman Damgası Senkronizasyonu - Makineler arası saat kaymasını düzelten Sunum Zaman Damgası tabanlı senkronizasyon
- Makineler Arası Ofset Düzeltme - Dağıtılmış düğümler arasında otomatik zaman ofseti hesaplaması
Algılama Hattı
- Güvenilirlik puanlaması ile kişi/araç algılama
- EasyOCR aracılığıyla plaka tanıma ve metin çıkarma
- Yapılandırılabilir hassasiyet ile yangın ve duman algılama
- Davranışsal analitik (bekleme süresi, ihlal bölgeleri, doluluk eşikleri)
Temel Özellikler
- Çift WebSocket Kanalı - Video yerleşimi verileri ve uyarı olayları için ayrı akışlar
- PTS Senkronizasyonu - Olay zaman damgaları, tam video oynatma konumlarıyla eşleşir
- Kalıcı Nesne Takibi - ByteTrack, tutarlı takip için kareler arasında ID'leri korur
- Yapılandırılabilir Algılama Bölgeleri - Her kamera için ihlal/bekleme bölgelerini tanımlama
- Otomatik Ölçekleme - GPU kullanılabilirliğine göre dinamik akış tahsisi
Sonuçlar
Teknoloji Yığını
caseStudyDetail.more Vaka Çalışmaları
Daha fazla teknik uygulamamızı keşfedin
AI Destekli Fatura İşleme (OCR ve QuickBooks Entegrasyonu ile)
Ayda yüzlerce satıcı faturasını işleyen orta ölçekli bir işletme, fatura verilerini AI/OCR kullanarak otomatik olarak çıkarıp muhasebe ve ödeme takibi için doğrudan QuickBooks'a senkronize ederek manuel veri girişini ortadan kaldırmak istedi.
İstemci Tarafında Reklam Ekleme (CSAI), SCTE-35 İşaretleyici Ayrıştırma ve Çok Platformlu Oynatıcı Entegrasyonu ile
Bir video akış platformu, sunucu tarafı reklam eklemenin sağlayamadığı tam reklam etkileşimi desteğiyle (tıklanabilir katmanlar, yardımcı banner'lar, atlama düğmeleri) kişiselleştirilmiş, cihaz düzeyinde reklam deneyimleri sunarak web, mobil ve akıllı TV uygulamaları genelinde Client-Side Ad Insertion (CSAI) uygulamasına ihtiyaç duyuyordu.
İşletmenizi Dönüştürmeye Hazır mısınız?
Zorluklarınıza benzer çözümler uygulamamızın yollarını konuşalım.