開發(fā)者可以使用由 GPU 加速人工智能技術(shù)支持的新 viisights 智能應(yīng)用程序，幫助世界各地的組織和市政當(dāng)局在其最有價值的空間避免操作危險和風(fēng)險

通過傳統(tǒng)的成像和分析解決方案，人工智能視覺被用來檢測人和物體的存在及其基本屬性，以便更好地了解物理空間是如何被利用的。例如，道路上是否有行人、騎自行車的人或車輛？雖然了解道路上或零售店里發(fā)生的事情很重要，但預(yù)測下一步會發(fā)生什么，對于將這一愿景提升到下一個層次并構(gòu)建更智能的空間至關(guān)重要。

viisights —一個 NVIDIA Metropolis 合作伙伴—通過提供一個支持人工智能的平臺來分析視頻內(nèi)容中的復(fù)雜行為，幫助城市和企業(yè)更快地做出更好的決策。 viisights 使用 NVIDIA DeepStream SDK 加速其視頻分析管道的開發(fā)工作流程，將開發(fā)時間縮短了一半。 DeepStream 是開發(fā)高度優(yōu)化的視頻分析管道的途徑，包括視頻解碼、多流處理和實時加速圖像轉(zhuǎn)換，這對于高性能視頻分析應(yīng)用至關(guān)重要。對于部署， viisights 使用 NVIDIA TensorRT 通過 INT8 校準進一步加速其應(yīng)用程序在邊緣的推理吞吐量。

viisights Wise 應(yīng)用程序可以識別和分類超過 200 種不同類型的對象以及數(shù)十種不同類型的操作和事件。認識到一個人正在奔跑、摔倒或投擲物體的能力，可以更全面地了解空間的使用方式。通過使用 viisights Wise ，運營團隊可以獲得更深入的見解，并確定可以預(yù)測下一步發(fā)生什么的行為模式。 viisights Wise 可以在一個 GPU 上近實時地處理 20 多個視頻流。

viisights 技術(shù)保護公眾隱私，因為它只分析個人和群體的一般行為模式，而不識別人臉或車牌等細節(jié)。由于應(yīng)用程序只分析行為模式， viisights 技術(shù)非常易于使用，進一步提高了投資回報率。

viisights Wise 的實際情況和用例包括：

危險檢測 ：實時檢測操作危害。這些物體包括 MIG ht 阻礙人或車輛在室外和室內(nèi)環(huán)境中移動的大型物體，如街道、人行道、生產(chǎn)樓層和交通樞紐的操作區(qū)域。它甚至可以在不能安裝煙霧探測器的室外區(qū)域探測到煙霧或火災(zāi)等環(huán)境危害

交通管理 ：城市可以就如何最好地修改道路、交通模式、公共交通基礎(chǔ)設(shè)施等做出明智的決定。實時數(shù)據(jù)還可以讓城市交通管理機構(gòu)立即采取行動，緩解交通擁堵，并解決其他問題，如車輛相撞、占用限制區(qū)域、錯誤行駛方向、堵塞道路或交叉口等。

群體洞察 ：一大群人的行為方式多種多樣。明智的直覺能夠識別人群的行為，并判斷他們是在移動、奔跑、聚集還是分散。這種對升級行為的實時檢測可以幫助官員預(yù)測事件發(fā)展的速度，并決定是否有理由擔(dān)心或需要采取行動。除了分析行為之外， viisights 還可以根據(jù)用戶為每個類別指定的大小來識別人類分組的三種分類——“組”、“集合”和“人群”。這些用戶可配置的分類通過配置分組警報以適應(yīng)上下文來減少錯誤警報。例如，一小群六到八個人在操場上會被歸類為普通人，但在機場環(huán)境下會被歸類為令人擔(dān)憂的原因。

群密度測定 ：確定群體密度（分為“低”、“中”或“高”），并計算穿過一條線或進出一個區(qū)域的人數(shù)。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件和大流行期間，城市可以利用這一洞察力來強制執(zhí)行社會隔離規(guī)定。零售商店或娛樂設(shè)施，如體育場館或電影院，也可以使用這項技術(shù)來估計排隊等候時間，并確定排隊人群的間隔，以保護公眾健康。這有助于企業(yè)、城市和當(dāng)局評估員工配置，提高工作效率。在運營場景中也可以使用計數(shù)，例如在火車站，火車運營商可以根據(jù)進出火車的人數(shù)實時改進火車線路調(diào)度。

感覺身體運動 ：如果有人摔倒或躺在地板上，他們的支持 AI 的視頻分析解決方案會發(fā)出通知。影響包括醫(yī)療痛苦，事故，甚至暴力。實時行為識別分析可以提醒運營團隊延遲的每一秒都很重要。

異常行為 ：確定可能引起運營團隊注意的行動，例如在正常行走的地方（如百貨公司過道、購物中心等）觀察跑步時，或攀爬或跳過圍欄時。它還可以了解周圍的閑逛情況，并檢測個人是否在自動取款機、公園、建筑大廳等附近花費過多的時間，或者不規(guī)則地從一個物體移動到另一個物體（即從停車場的車門移動到另一個車門）。 viisights 行為分析應(yīng)用人工智能驅(qū)動的上下文理解的智能和能力，在事件發(fā)生時檢測和識別這些事件，以便能夠相應(yīng)地解決問題并實時發(fā)出警報。

例如， viisights 正在幫助管理以色列最大旅游目的地之一埃拉特市的業(yè)務(wù)。他們的應(yīng)用程序有助于識別和管理人口稠密的娛樂區(qū)的活動。該應(yīng)用程序有助于維護運輸安全。在一起事件中，發(fā)現(xiàn)一輛摩托車在只允許騎自行車的公園里行駛，情況得到迅速處理，安全得到維護。在另一個例子中，阿什杜德市正在使用 viisights 有效地管理交通。 viisights 交通管理功能實時監(jiān)控幾十個十字路口的擁堵和事故。 viisights 收集的數(shù)據(jù)能夠快速響應(yīng)，緩解交通堵塞，并有助于改善交叉口的紅綠燈調(diào)度。對于許多行業(yè)來說，行為分析的價值和影響是非常重要的，而且是獨一無二的。

關(guān)于作者：

About Shiri Gordon

Shiri Gordon 是 viisights 的算法主管。 Shiri 在圖像處理和計算機視覺算法的研究和開發(fā)方面擁有超過 20 年的經(jīng)驗。她擁有特拉維夫大學(xué)理工學(xué)士學(xué)位、理學(xué)碩士和博士學(xué)位，是本·古里安大學(xué)的 EEL CTR 和計算機工程系的博士后研究員。 Shiri 曾在 Superfish 擔(dān)任高級算法開發(fā)人員，并在 Biomedical 擔(dān)任算法團隊負責(zé)人。她在計算機視覺和醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的主要會議和報紙上發(fā)表了許多文章。

About Debraj Sinha

Debraj Sinha 是 NVIDIA Metropolis 的產(chǎn)品營銷經(jīng)理，專注于通過支持 AI 的視頻分析在全球打造更智能的空間。 Debraj 與從初創(chuàng)企業(yè)到財富 500 強企業(yè)，再到推動安全和效率提升的人工智能應(yīng)用市場等合作伙伴展開合作。他擁有加利福尼亞大學(xué)哈斯商學(xué)院工商管理碩士學(xué)位，伯克利，康奈爾大學(xué)計算機科學(xué)碩士學(xué)位。

審核編輯：郭婷