AI i technologia wideo: Podstawy Project Hafnia
Project Hafnia rozpoczął się jako otwarta platforma przyspieszająca rozwój AI w kontekstach miejskich. Uruchomiony przez Milestone Systems wraz z partnerami, daje deweloperom dostęp do zgodnej biblioteki danych i narzędzi do trenowania modeli AI. W praktyce Project Hafnia dostarcza etycznie pozyskiwane dane wideo, których zespoły mogą używać do trenowania modeli widzenia komputerowego bez naruszania prywatności. Na przykład Milestone wyjaśnia, jak platforma przyspiesza iterację modeli, oferując wcześniej adnotowane nagrania i modularne usługi, które usuwają istotne przeszkody i przyspieszają.
Visionplatform.ai wnosi wkład, pokazując, jak istniejące CCTV może działać jako sensor operacyjny. Nasza platforma konwertuje strumienie na zdarzenia strukturalne, dzięki czemu zespoły mogą wdrażać modele AI na miejscu, przechowywać dane lokalnie i spełniać wymogi Aktu o sztucznej inteligencji UE. W związku z tym organizacje mogą wykorzystać swoje oprogramowanie do zarządzania wideo, aby wydobyć wartość. Dla praktycznego przykładu zobacz nasze odniesienie dotyczące wykrywania osób na lotniskach, które wyjaśnia, jak sieci kamer stają się czujnikami na żywo dla bezpieczeństwa i operacji.
Technologia wideo leży u podstaw precyzyjnego trenowania widzenia komputerowego na trzy sposoby. Po pierwsze, istotne są spójne klatki i jakość; wysokiej jakości dane wideo prowadzą do lepszych modeli. Po drugie, adnotowane sekwencje tworzą przykłady z etykietami dla uczenia nadzorowanego i dla pojawiających się podejść wizja-język. Po trzecie, otwarta platforma pozwala zespołom łączyć materiał syntetyczny i rzeczywisty, dzięki czemu modele wizualne lepiej uogólniają. W skrócie, Project Hafnia obniża barierę wejścia do trenowania niezawodnych modeli widzenia komputerowego, udostępniając zgodne wideo i narzędzia. Po więcej na temat etyki i źródeł, które mają znaczenie, zobacz raporty o prywatności i zgodności Project Hafnia tutaj.
Inteligentne miasta i NVIDIA: Umożliwianie mądrzejszych miast dzięki mocy GPU
Infrastruktura GPU zmienia sposób, w jaki miasta przetwarzają wideo na dużą skalę. Na przykład wdrożenie w Genui wykorzystuje NVIDIA DGX Cloud do trenowania i uruchamiania złożonych obciążeń w godzinach zamiast tygodni. Genua stała się jednym z pierwszych europejskich wdrożeń, w którym chmurowe GPU i urządzenia brzegowe współpracowały, aby optymalizować ruch miejski. To rzeczywiste wdrożenie pokazuje, jak obliczenia i modele współdziałają, aby dostarczać rezultaty w działającym mieście.
NVIDIA dostarcza szkielet obliczeniowy i orkiestrację modeli. Korzystając z nemo curator na NVIDIA DGX i curator na NVIDIA DGX Cloud, zespoły szybko dopracowują modele i iterują scenariusze. Partnerstwo między Milestone a NVIDIA pokazuje to w praktyce, a relacje podkreślają, jak Milestone i NVIDIA łączą infrastrukturę wideo i wiedzę z zakresu AI dla Genui. W konsekwencji miasta mogą uruchamiać wizualne AI bez nadmiernych nakładów.
To połączenie pomaga integrować oprogramowanie do zarządzania wideo, takie jak XProtect, z potokami przyspieszonymi przez GPU. Na przykład integracja z XProtect umożliwia strumieniowanie w czasie rzeczywistym i ekstrakcję zdarzeń na dużą skalę, co wspiera zarówno reakcję kryzysową, jak i operacje. Dla zespołów badających przypadki użycia ANPR lub LPR, nasze wytyczne dotyczące ANPR oferują szczegóły, jak kamery stają się sensorami operacyjnymi ANPR/LPR na lotniskach. Ogólnie rzecz biorąc, łączenie technologii Milestone Systems, GPU NVIDIA i wyspecjalizowanych platform przybliża następną generację AI dla inteligentnych miast do codziennych wdrożeń. Efektem są mądrzejsze miasta, które potrafią przetwarzać, uczyć się na podstawie i reagować na strumienie wideo w niemal rzeczywistym czasie.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Miejskie AI oparte na danych: Zarządzanie ruchem w Genui
Genua ilustruje podejście oparte na danych do zarządzania ruchem miejskim. Tam fuzja sensorów i analityka wideo zasila modele predykcyjne, które delikatnie dostosowują czas sygnalizacji i przekierowują przepływy. Projekt korzystał z wysokiej jakości danych wideo i trenowania z wykorzystaniem GPU, dzięki czemu modele szybko dostosowywały się do nowych warunków. Project Hafnia wspierał te wysiłki, dostarczając adnotowane nagrania i narzędzia, które znacznie skracają czas trenowania, a raporty wskazywały przyspieszenie rozwoju AI nawet do 30× przyspieszenie 30×.
Operatorzy stwierdzili, że mogą mierzyć zatłoczenie i dostosowywać się w ciągu minut. Miasto wykorzystało te korzyści do skrócenia czasu postoju na biegu jałowym i priorytetyzacji korytarzy transportu publicznego. W rezultacie emisje spadły, a mobilność miejska poprawiła się. Praca w Genui była także dowodem na możliwość wdrożenia podobnych systemów w innych europejskich miastach.
Zgodność i zaufanie publiczne miały znaczenie na każdym etapie. Project Hafnia podkreśla zgodne dane wideo i anonimizację jako kluczowe wymagania, co pomogło zabezpieczyć akceptację społeczną w zakresie zgodności. Dla miast średniej wielkości żywe testbedy dla zarządzania ruchem napędzanego AI przyniosły cenne lekcje. Miasto Dubuque posłużyło jako poligon testowy dla zarządzania ruchem napędzanego AI i pokazało, jak zarządzanie ruchem skaluje się do gmin liczących około 60 000 mieszkańców studium przypadku Dubuque. Krótko mówiąc, systemy zarządzania ruchem oparte na danych łączą zgodne dane wideo, moc obliczeniową GPU i staranną governance, aby przynosić mierzalne poprawy w przepływie i bezpieczeństwie.
Zastosowanie wideo i innowacji AI dla bezpieczeństwa publicznego
Modele wizja-język i podejścia wizja-język pomagają teraz wykrywać anomalie i wyzwalać powiadomienia bezpieczeństwa. Systemy te łączą detekcje na poziomie klatek z kontekstem sceny, aby zdecydować, co kwalifikuje się jako alert. Na przykład modele wizualnego AI oznaczają nietypowe ruchy, a następnie klasyfikują zdarzenia do przeglądu przez operatora. To zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i przyspiesza reakcję kryzysową, przy czym systemy są dostrajane do lokalnych zasad i procedur.
Ciągłe dopracowywanie utrzymuje modele aktualne. Zespoły korzystają z usług takich jak nvidia cosmos i nemo curator na NVIDIA DGX, aby ponownie trenować modele na nowych nagraniach. Takie podejście mikrousługowe wspiera modularne aktualizacje i pozwala wdrażać modele AI trenowane na danych syntetycznych obok rzeczywistych nagrań. Tymczasem Visionplatform.ai koncentruje się na utrzymywaniu treningu w środowisku klienta, tak aby dane nie opuszczały obiektu, wspierając gotowość do Aktu o sztucznej inteligencji UE oraz wymagania RODO. Jeśli potrzebujesz możliwości przeszukiwania kryminalistycznego, nasz przewodnik po przeszukiwaniu kryminalistycznym pokazuje, jak zarchiwizowane nagrania stają się przeszukiwalne i użyteczne przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach.
Przykłady z wdrożeń pokazują wyraźne korzyści. W Dubuque platforma poprawiła jakość detekcji i pozwoliła personelowi miasta na dostrojenie alertów, aby zmniejszyć uciążliwe alarmy. System wspiera także przepływy pracy związane z PPE i ANPR tam, gdzie jest to potrzebne, oraz integruje się z istniejącymi VMS. Dodatkowo zasady odpowiedzialnej technologii wykrywania ruchu w miastach kierowały dostrojeniem, aby zapewnić, że alerty odpowiadają profilowi ryzyka. W rezultacie systemy bezpieczeństwa wspomagane AI wspierają zarówno ochronę, jak i operacje, przynosząc mierzalne zyski w reaktywności i świadomości sytuacyjnej.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
NVIDIA Omniverse — blueprint dla inteligentnego miasta
Ecosystem NVIDIA Omniverse zapewnia wspólną przestrzeń wirtualną do planowania i testowania systemów miejskich. Planiści korzystają z omniverse blueprint dla smart city, aby budować cyfrowe bliźniaki i uruchamiać scenariusze typu „co jeśli”. Cyfrowe bliźniaki i agenci AI symulują ruch, zdarzenia i obciążenia infrastruktury. Dzięki temu zespoły mogą testować reakcje zanim wpłyną one na rzeczywiste ulice.
Narzędzia NVIDIA wnoszą również nvidia ai blueprint dla wideo, który standaryzuje potoki dla AI skoncentrowanego na wideo. To pomaga w przenośności modeli i reprodukowalności wyników. Na przykład wizualizacje w cyfrowym bliźniaku pozwalają interesariuszom porównywać interwencje obok siebie. Możliwość uruchomienia scenariusza, przetestowania go z różnymi parametrami i zmierzenia wyników pomaga planistom miejskim skalować rozwiązania z pewnością. W praktyce omniverse blueprint dla smart city tworzy centrum dowodzenia dla przyszłości technologii inteligentnych miast.
Integracja ma znaczenie. Gdy cyfrowe bliźniaki łączą się z kanałami na żywo, planiści uzyskują niemal rzeczywiste wglądy w mobilność miejską i stan infrastruktury. Efektem jest lepsza koordynacja między kontrolą ruchu, służbami ratunkowymi i ekipami utrzymania. Blueprint dla AI w inteligentnym mieście wspiera symulację złożonej dynamiki miejskiej i pozwala zespołom włączać modele oraz VLM-y odzwierciedlające lokalne warunki. Dla samorządów przygotowujących się do regulacji UE w zakresie AI, te symulacje dostarczają również audytowalnych śladów i walidacji, które informują zgodne wdrożenia.
Blueprint dla AI w inteligentnym mieście: Droga Visionplatform.ai
Model Hafnia Smart City pokazuje, co może osiągnąć skoordynowana platforma. Visionplatform.ai buduje na tej pracy, oferując stos AI skoncentrowany na wideo, który utrzymuje dane i modele pod kontrolą klienta. Pomagamy organizacjom wdrażać AI na brzegu lub w konfiguracjach hybrydowych, tak aby zespoły mogły spełniać wymagania Aktu o sztucznej inteligencji UE i zachować gotowość do RODO. W praktyce oznacza to, że można wdrażać modele AI lokalnie, dostrajać je przy użyciu materiałów lokalnych i przesyłać zdarzenia do operacji miejskich bez udostępniania surowych strumieni poza środowiskiem.
Patrząc w przyszłość, Project Hafnia planuje ekspansje w miastach europejskich i na rynkach wschodzących. Te wdrożenia mają na celu łączenie wysokiej jakości danych wideo, mocy obliczeniowej NVIDIA i modularnych mikrousług, aby gminy mogły szybko skalować rozwiązania. Thomas Jensen, CEO Milestone Systems, opisał ambicję jako stworzenie „najinteligentniejszej, najszybszej i najbardziej odpowiedzialnej platformy do danych wideo i trenowania modeli AI na świecie” cytat Thomasa Jensena. Ta aspiracja podtrzymuje wspólną wizję: odpowiedzialne AI stosowane do potrzeb miejskich.
Na koniec, Visionplatform.ai będzie kontynuować integrację z wiodącymi produktami VMS takimi jak XProtect oraz wspierać zaawansowane przypadki użycia, takie jak liczenie osób, wykrywanie PPE i wykrywanie anomalii procesów. Dla praktycznego odniesienia, jak dane z kamer stają się zdarzeniami operacyjnymi, zobacz naszą stronę o liczeniu osób na lotniskach. Razem z partnerami i ramami takimi jak nvidia omniverse blueprint dla smart, dążymy do dostarczenia powtarzalnego planu dla AI w inteligentnych miastach, który miasta mogą przyjąć, aby uczynić życie miejskie bezpieczniejszym, bardziej ekologicznym i bardziej efektywnym.
FAQ
Co to jest Project Hafnia?
Project Hafnia to inicjatywa, która dostarcza adnotowane i zgodne dane wideo, aby przyspieszyć trenowanie modeli AI. Została zaprojektowana, by pomagać deweloperom i miastom trenować modele szybciej, z zachowaniem priorytetu dla prywatności i zgodności.
Jak Visionplatform.ai wpisuje się w projekty inteligentnych miast?
Visionplatform.ai przekształca istniejące CCTV w sensory operacyjne i przesyła strukturalne zdarzenia dla bezpieczeństwa i operacji. Platforma koncentruje się na wdrożeniach lokalnych lub na brzegu, aby organizacje mogły zachować kontrolę nad danymi i spełniać wymagania Aktu o sztucznej inteligencji UE.
Jaką rolę odgrywa NVIDIA w tych wdrożeniach?
NVIDIA dostarcza infrastrukturę GPU i narzędzia, które przyspieszają trenowanie i inferencję. Technologie takie jak DGX Cloud i Omniverse umożliwiają szybką iterację, symulację i wdrażanie AI skoncentrowanego na wideo w miastach.
Czy te systemy mogą szanować prywatność i przepisy?
Tak. Project Hafnia i partnerzy kładą nacisk na zgodne, etycznie pozyskiwane dane wideo i anonimizację. Wdrożenia mogą działać lokalnie, aby wspierać RODO i Akt o sztucznej inteligencji UE, co ułatwia akceptację prawną i społeczną.
Jakie korzyści odniosła Genua z wdrożenia?
Genua wykorzystała modele przyspieszone przez GPU do optymalizacji przepływu ruchu, redukcji zatłoczenia i poprawy mobilności miejskiej. Wdrożenie udowodniło, że wysokiej jakości dane wideo i moc obliczeniowa mogą przynieść mierzalne korzyści operacyjne.
Czy cyfrowe bliźniaki mają zastosowanie w planowaniu miejskim?
Oczywiście. Cyfrowe bliźniaki pozwalają planistom uruchamiać scenariusze „co jeśli”, symulować interwencje i walidować agentów AI zanim zmiany trafią na rzeczywiste ulice. To zmniejsza ryzyko i poprawia podejmowanie decyzji.
Jak miasta radzą sobie z aktualizacjami i dostrajaniem modeli?
Modele są dopracowywane przy użyciu architektur mikrousług i narzędzi takich jak NVIDIA Cosmos i NEMO. Ciągłe retrenowanie na lokalnych nagraniach utrzymuje wysoką wydajność i redukuje liczbę fałszywych alarmów.
Czy mniejsze miasta mogą korzystać z tych technologii?
Tak. Miasto Dubuque pokazało, że miasta średniej wielkości mogą pełnić rolę testbedu dla zarządzania ruchem napędzanego AI. Skalowalne rozwiązania pasują do różnych rozmiarów miast i budżetów.
Jak to wpływa na reakcję kryzysową?
Wideo wspomagane AI może przyspieszyć świadomość sytuacyjną i automatyzować alerty, co wspiera szybszą reakcję kryzysową. Strumienie zdarzeń strukturalnych można zintegrować z systemami dyspozytorskimi i zarządzania incydentami.
Gdzie mogę dowiedzieć się więcej o operacjonalizacji danych z kamer?
Visionplatform.ai oferuje praktyczne wskazówki dotyczące przekształcania strumieni kamer w przeszukiwalne, operacyjne zdarzenia. Dla praktycznych przykładów zobacz nasze zasoby dotyczące wykrywania osób i przeszukiwania kryminalistycznego, aby zrozumieć typowe przepływy pracy.
