Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the acf domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /var/www/html/wp-includes/functions.php on line 6131 Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the polylang domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /var/www/html/wp-includes/functions.php on line 6131 Video-Analyse in Echtzeit für Überwachung und Monitoring – NeuroSYS: AI & Custom Software Development
Eu flag
Phone +48 537 900 002
NeuroSYS

Video-Analyse in Echtzeit für Überwachung und Monitoring

Header 9

Überblick

Client
NDA
Scope of work
Die Entwicklung eines Echtzeit Erkennungs- und Trackingsystems für einen Web-Service.
Technologies
React.js, Python, PyTorch, OpenCV, Multiprocessing, AsyncIO, TypeScript, Redux, Redux-Saga, Styled-Components, WebRTC, HLS

Fahrzeugtracking-App in Echtzeit

Videoüberwachungssysteme werden heutzutage immer beliebter und werden oft für Security, Verkehrsanalysen, landwirtschaftliche Kontrollsysteme usw. angewendet.

Mit unseren Fachkenntnissen in Computer Vision und Webentwicklung haben wir eine Fahrzeugtracking-App in Echtzeit gestaltet die einfach anpassbar ist um andere Objekte zu verfolgen (Menschen, Tiere, Pflanzen usw.) und in verschiedenen Business-Szenarien eingesetzt werden kann. Es kann in verschiedenen Modi verwendet werden: von einem On-Demand Single-Frame Detektor bis hin zur andauernden Stream-Analyse und Tracker.

Kurz gesagt

  • Fahrzeuge zählen die vorbeifahren (eigenständig in beliebige benutzerdefinierte Richtungen)
  • Erkennung verschiedener Arten von Fahrzeugen (Autos, Trucks, Motorräder)
  • Verschiedene Arbeitsmodi:

    • einzelne Bildverarbeitung über REST API mit einer sehr geringen Latenz von 450ms
    • flüssiges und adaptives Live-Streaming mit Peer-to-Peer-Technologie mit End-to-End Latenz ≈ 2 Sekunden
    • zuverlässiges Live-Streaming innerhalb der Server-Kunde Architektur, gestaltet um verschiedene User-Geräte zu unterstützen
  • Möglichkeit verschiedene Stream-Quellen zu bearbeiten, wie eine spezielle Kamera (z.B. IP-Kamera) oder die Web-Kamera eines Benutzers

Deep-Learning-basiertes und Multi-Object-Tracking-System

Für die Videoverarbeitung auf unserem Server wird ein Deep-Learning-basierter Detektor zusammen mit einem Multiobjekt-Trackingssystem angewendet. Die Zwei-Wege-Kommunikation in Echtzeit erlaubt es die kontinuierliche Analyse der eingehenden Frames und die Sendung von Annotationen zu Web-Kunden, was für eine flüssige Live-Streaming-Erfahrung sorgt.

Das System akzeptiert verschiedene Stream-Quellen (IP- oder Web-Kamera, Videodateien, usw.) und erlaubt es mehreren Kunden mit dem annotierten Video-Stream verbunden zu sein. Die Lösung entsteht mithilfe von Microservices als isolierte Docker-Container.

Lösungsarchitektur

Infografik

Schauen Sie sich ein cooles Projekt an, welches wir eingeführt haben

Software-Entwicklung
Veo, eine AR-gestützte App für ein Echtzeit-Navigationssystem
navigation app
Software-Entwicklung
Mobile E-Learning-Anwendung zum Mathe-Lernen
AI & Maschinelles Lernen
Die erste KI-generierte Visual Identity
Cleant neurosys ai

Konsultation vereinbaren

An welcher Art von Beratung sind Sie interessiert?
Logo white
Clutch Top developers badge 2022 iso company icon
Stay in touch with us:

Verpassen Sie nichts

Melden Sie sich für unseren Newsletter an, um eine monatliche Dosis an Neuigkeiten, Tipps und Inspirationen zur Lernentwicklung zu erhalten.