NVIDIA представляет платформу видеоанализа Metropolis для создания городов с искусственным интеллектом

Metropolis делает города безопаснее и умнее путем применения алгоритмов глубокого обучения к видеопотокам в приложениях для обеспечения общественной безопасности, управления дорожным движением и оптимизации ресурсов. Свои продукты и приложения, использующие глубокое обучение на GPU, уже представили более 50 партнеров NVIDIA по проекту городов с ИИ, и многие из них демонстрируются на этой неделе на конференции GPU Technology Conference.

Видео – крупнейший в мире источник информации

В настоящий момент мониторится только небольшая часть отснятого видео; большая же часть хранится на дисках для будущего анализа. Первые попытки анализа видео в режиме реальном времени оказались гораздо менее надежными, чем интерпретация видео людьми. Умный анализ видео решает эту проблему путем применения алгоритмов глубокого обучения в камерах, локальных видеорегистраторах, на серверах и в облаках для мгновенного мониторинга видео с высокой точностью и масштабируемостью.

В состав платформы Metropolis входит несколько решений NVIDIA, работающих на единой архитектуре.

Растущая партнерская поддержка городов с ИИ

«В быстро меняющемся окружении города постоянно что-то происходит, - говорит доктор Маеш Саптариши (Mahesh Saptharishi), технический директор Avigilon. – Нас очень радует потенциал платформы NVIDIA Metropolis, так как Avigilon продолжает создавать решения наблюдения и видеоанализа на базе ИИ, которые привлекают внимание пользователей к вещам первостепенной важности».

«Заказчики в органах городского управления, использующие Milestone Video Processing Server с NVIDIA Metropolis, смогут первыми применить глубокое обучение для IoT видеоустройств, - говорит Бьорн Скоу Айлертсен (Bjørn Skou Eilertsen), технический директор Milestone Systems. - Превращение этих метаданных в ценную информацию позволит городам принимать умные решения».

«Комплексная платформа NVIDIA Metropolis может применяться к видеопотокам для создания более умных и безопасных приложений для самых разных различных областей применения – начиная от транспорта и заканчивая коммерцией, - говорит Шилиэнг Пу (Shiliang Pu), президент исследовательского института Hikvision. - Преимущество глубокого обучения на GPU заключается в том, что теперь данные можно анализировать быстро и точно, чтобы обеспечить необходимую скорость реагирования в разных ситуациях».

Решения для городов с ИИ на GTC 2017

Следите за новостями NVIDIA: