Aivero高帧率视频流智能分析解决方案
导读
随着数字科技的快速发展，企业面临着日益复杂的市场、客户和生产环境。在这样的背景下。各种数字化应用不断涌现，帮助企业实现更高效、更灵活、更协同的运作方式，从而提高竞争力和创新能力。在此背景下，柴火创客开始收集整理企业数字化应用的案例，希望通过这些真实的案例，为企业和用户数字化转型带来启发并推进企业数字化改革步伐。
本期案例：
aivero总部位于挪威和丹麦，是一家专注于深度数据实时处理和分析的优秀软件公司，它展示了如何利用机器学习视觉来创建简化的解决方案，提供2d/3d深度数据的实时处理和分析，使需要精确深度感知的高能应用成为可能。他们以saas或本地托管系统的形式交付产品，应用于制造、安防和机器人领域。
企业需求/痛点
近几年安防监控领域获得了长足发展，对安防摄像头提出了新的需求，普通摄像头只能够获取二维图像信息，无法获得物体的深度、厚度等三维信息。而深度摄像头则具有立体视觉感知系统，能够同时获取物体的空间位置和深度信息。
深度摄像头可以为安防监控提供更加精确的感知能力，使其能够更加准确地识别行人、车辆等物体，并对其进行跟踪和分析。例如，在公共场所安装深度摄像头，可以帮助安保人员更好地掌握场所内的实时情况，提高安全防范水平。
另外，大量的2d和3d深度相机拍摄的视频，需要结合机器学习算法以便对视频内容进行识别和分析，这些实际需求和痛点急需相关解决方案。
解决方案
aivero高帧率视频流智能分析解决方案
机器学习的世界可能是一个复杂的迷宫，尤其是当它涉及从 3d 环境中的深度图像解码视觉数据时。它需要准确性、稳定性和自动化的完美结合。aivero，处于该领域的最前沿，利用机器学习和先进的 ai 来管理和处理大量用户生成的深度视频。
aivero与seeed studio 合作，应用seeed studio基于nvidia边缘计算设备，为深度相机捕获视频提供分析和处理能力。
aivero系统提供深度相机管理、视频的压缩传输与存储、ml训练通道、本地或云部署和基于识别模型的应用程序并基于seeeduino 相关边缘计算设备进行部署与应用。
基本过程：
平台可轻松传输高帧速率压缩的深度相机视频
通过recomputer完成数据捕获和推断，并使用reserver编辑/存储可视数据甚至推理
将数据实时上传到机器学习训练框架和推理工具，用于进一步的注释和训练
无论您使用多少种深度相机，或者从多个相机sdk访问多少种不同的数据格式，aivero都能简化生成彩色深度图并将数据转换为点云图像。
从深度相机预览点云图像存储和编辑可视数据
录制时间安排
为您的相机和客户机进行车队管理
系统架构
带来的影响
aivero的 3d 视频压缩技术由 seeed studio 的硬件提供支持，可轻松访问 2d 和 3d 视频组合的注释、训练和推理工具。
与 rvl、png 和 lz4 等传统无损深度压缩方法相比，aivero的解决方案保持了较高的图像质量水平，并且计算成本更低。是一种实时、低延迟的流媒体解决方案，在使用 1 毫米/步分辨率时，最多支持 3072 个深度单位或 3.072 米。您可以将压缩的 rgb-d 视频流存储到磁盘，并通过一套语言和工具访问压缩数据，包括 c++、rust、python、matlab、nvidia deepstream sdk、三星 nnstreamer、gstreamer、tensorflow 和 mxnet。
案例展示
写在最后
深度相机和机器学习视频分析可以应用于很多领域，如智能监控、自动驾驶、虚拟现实等。例如，在智能监控领域，深度相机可以实时获取监控区域内物体的深度信息，机器学习算法可以对这些信息进行分析，从而实现对异常行为的自动识别和报警。
总之，深度相机和机器学习视频分析是一种非常有前景的技术，可以为很多领域带来更加智能化和高效化的解决方案。
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深度摄像头可以为安防监控提供更加精确的感知能力，使其能够更加准确地识别行人、车辆等物体，并对其进行跟踪和分析。例如，在公共场所安装深度摄像头，可以帮助安保人员更好地掌握场所内的实时情况，提高安全防范水平。
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