nvidia: تسريع المعالجة بواسطة GPU وأداء النماذج المخصصة
أولاً، يشكل تسريع GPU أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة. بالنسبة للفرق التي تبني نماذج رؤية حاسوبية مخصصة، فإن الوصول إلى وحدات GPU القوية وسلاسل أدوات NVIDIA مهم. تدعم Aicuda تدفقات عمل المطورين التي تستفيد من وحدات NVIDIA GPU للتدريب والاستدلال على عتاد فئة الخوادم. في الوقت نفسه، تركز visionplatform.ai على وحدات NVIDIA Jetson على مستوى الحافة للاستدلال على الجهاز، مما يقلل الكمون ويحافظ على معالجة الفيديو محلياًرؤية الحاسوب بالذكاء الاصطناعي في دقائق – سهل — visionplatform. تخدم كلا الطريقتين احتياجات مختلفة. النهج الخادمي لـ Aicuda يستهدف التدريب المكثف، بينما يستهدف الاستدلال على الحافة باستخدام Jetson الاستدلال المستمر المباشر.
بعد ذلك، قارن الدقة وكفاءة الموارد. يتيح التدريب على مكدس CUDA من NVIDIA للفرق استخراج دقة أعلى من بنى التعلم العميق. هذا مهم لتطبيقات مثل ANPR والتعرف على لوحات السيارات أو فحوصات معدات الحماية الشخصية حيث تؤدي مكاسب صغيرة في الاكتشاف إلى فوائد تشغيلية كبيرة. على النقيض، تقلص المعالجة على الجهاز باستخدام Jetson والنماذج المحسنة استهلاك الطاقة وعرض النطاق الترددي. في الممارسة العملية، يمكن لنشر نموذج مدمج على Jetson أن يوفر مخرجات شبه زمن-حقيقي على تدفقات الفيديو الحية مع كمون منخفض. بالنسبة للعديد من العملاء، تميل المفاضلة لصالح الحوسبة الحافة لأنها تقلل تكاليف السحابة وتحسّن خصوصية البياناتInside AI: الرؤية الحاسوبية بدون كود والحوسبة الحافة.
أيضًا ضع في اعتبارك الأدوات وخط الأنابيب. تدعم تقنية Aicuda خطوط تدريب معقدة ومجموعات بيانات مخصصة وضبط المعاملات الفائقة على خوادم GPU. ترسل Visionplatform.ai تحسينات مسبقة البناء لـ Jetson، وتسمح للمستخدمين بالنشر بدون كود للحصول بسرعة على تحليلات الذكاء الاصطناعي على خلاصات كاميرات IPرؤية الحاسوب بالذكاء الاصطناعي في دقائق – سهل — visionplatform. للمؤسسات التي تحتاج كلاهما، تعمل عمليات النشر الهجينة على تشغيل التدريب على خوادم GPU والاستدلال على أجهزة الحافة من فئة Jetson. يحسن هذا النمط إجمالي الإنتاجية ويسمح للفرق بتحسين النماذج مركزيًا ثم دفع محركات خفيفة إلى الحافة.
أخيرًا، نظام الدعم والبائع مهمان. يوفر نظام NVIDIA البيئي مكتبات وأدوات ملفات الأداء وبرامج الشهادات، وعلاقات nvidia مع البائعين تسرع التحسين. يمكن للفرق التي تريد دقة قصوى التدريب على خوادم متعددة GPUs ثم تقليل دقة النماذج للكفاءة عند النشر على الحافة. بالنسبة للمكاملين ومهندسي الأنظمة، ينتج عن هذا المزيج دقة أعلى مع إدارة تكاليف الحوسبة والخوادم.
milestone: سرعة النشر والزمن للوصول إلى القيمة
أولاً، تشكل سرعة النشر نتائج المشروع والعائد على الاستثمار. على سبيل المثال، تعلن visionplatform.ai عن نشرات سريعة بدون كود تُمكّن المستخدمين من بناء ونشر أنظمة رؤية حاسوبية بالذكاء الاصطناعي في أقل من 10 دقائقرؤية الحاسوب بالذكاء الاصطناعي في دقائق – سهل — visionplatform. يضغط هذا المعيار زمن الإعداد من أيام إلى دقائق. في المقابل، عادة ما تتطلب Aicuda مشاركة المطورين. يجب على الفرق الترميز والاختبار والدمج، مما يطيل الجدول الزمني. لذلك، يجب على مديري المشاريع مقارنة كلا النهجين مقابل المواعيد النهائية والموارد.
ثانيًا، تتبع معالم الإعداد من إنشاء الحساب إلى التحليلات الحية. مع مسار بدون كود، يمكن للمستخدم إنشاء حساب، اختيار الكاميرات، اختيار قاعدة اكتشاف، وبدء التحليلات الحية خلال جلسة واحدة. يقلل هذا عدد المعالم ويزيل العوائق مبكرًا. بالنسبة للأنظمة المصممة خصيصًا، تتوسع المعالم. يجب عليك جمع بيانات معنونة، تدريب النماذج، التحقق من النتائج، ثم النشر إلى الخادم أو الحافة. يضيف هذا أسابيع أو أشهر. نتيجة لذلك، يمتد زمن الوصول إلى السوق وتصبح التخطيط أكثر تعقيدًا.
أيضًا افحص الزمن للوصول إلى القيمة. النشرات السريعة تقدم فوائد فورية مثل التنبيهات المبكرة والتحليلات الأساسية وكسب تأييد أصحاب المصلحة. بالنسبة للمشروعات عالية التعقيد، تقدم مرونة Aicuda قيمة طويلة الأمد لأن النماذج المخصصة يمكن أن تصل إلى دقة أعلى وتتكامل بعمق مع أدوات أخرى. ومع ذلك، تظهر تلك القيمة لاحقًا. بالنسبة للفرق التي تسعى إلى تجارب سريعة في تحليلات التجزئة، أو إثبات مفهوم لفحص جودة التصنيع، غالبًا ما يعيد النظام بدون كود نتائج قابلة للقياس بشكل أسرع. على سبيل المثال، تقلل عمليات النشر السريعة الساعات المستغرقة في الإعداد وتسرع تدريب فريق العمليات.
بعد ذلك، ضع في الاعتبار مخاطر المشروع والتكرار. تتيح النشرات السريعة للفرق اختبار الفرضيات وضبط القواعد والتكرار بسرعة. على النقيض، تتطلب البُنى المخصصة دورات اختبار أطول ولكنها تسمح بتحسين دقيق. يستفيد المكاملون من كلا المسارين. يمكنهم تشغيل تجربة سريعة بنظام حافة بدون كود، ثم نقل مهام الاكتشاف المتطلبة إلى نموذج Aicuda مخصص. تقصر هذه التكتيك الهجين حلقة التغذية الراجعة وتساعد الفرق على تحقيق المعالم القصيرة والطويلة الأمد.
أخيرًا، أدرج لمسات تشغيلية مثل الوصول عبر تطبيق الهاتف المحمول، التنبيهات في الوقت الفعلي، والتكامل مع VMS القائم. تقصر هذه الميزات المسافة من النشر إلى الاستخدام اليومي. بالنسبة لعملاء القطاع العام أو الوزارات الدفاعية، كلما أصبح اختبار تجريبي قابلاً للتشغيل أسرع، تمكنت الوكالات من تقييم الامتثال وتداعيات GDPR في وقت أقرب.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
genetec: مرونة التكامل وتوافق النظام البيئي
أولاً، اعتبر تصميم API والتوافق مع الطرف الثالث. عادةً ما تروّج Aicuda لنهج “API أولًا” الذي يساعد المكاملين على بناء تكامل عميق ومخصص مع منصات المؤسسات مثل Genetec. يتيح هذا النموذج للفرق استيعاب البيانات الوصفية، دفع الأحداث إلى تدفقات العمل المؤسسية، وتكييف النماذج مع احتياجات المواقع المحددة. في المقابل، تعطي visionplatform.ai أولوية للوحدات القابلة للتوصيل والتشغيل التي تعمل مع أنظمة VMS وIoT الشائعة خارج الصندوق. يقلل هذا التصميم الحاجز أمام شركاء التكامل والبائعين الخارجيين لاعتماد المنصة بسرعة.
ثانيًا، قِس التخصيص مقابل البساطة. تتيح Aicuda للمكاملين تخصيص فئات الاكتشاف، ضبط عتبات الشبكات العصبية، والاتصال بنظم التحكم في الدخول أو حزم حلول الأمان الأخرى. يفيد هذا المشاريع التي تتطلب منطقًا تجاريًا معقدًا أو تعرفات متخصصة مثل لوحات السيارات أو فئات كائن مخصصة. بالمقابل، توفر Visionplatform.ai تكاملًا محكمًا مع VMS وموصلات مُعدة مسبقًا تُبسط العمليات. على سبيل المثال، يكشف VP Agent عن بيانات Milestone XProtect كمصدر بيانات حي حتى تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاستدلال على الأحداث؛ تسرع هذه الوظيفة اعتماد العمليات وتقلل وقت التكامل.
أيضًا انظر إلى اتساع النظام البيئي. يساعد دعم المنصات المفتوحة الفرق على تجنب الاحتكار من البائع. تعمل Visionplatform.ai مع كاميرات ONVIF وخلاصات RTSP وأنظمة إدارة الفيديو الشائعة. تتكامل عبر MQTT وwebhooks وAPIs، لذا يمكن للوحة المعلومات وأدوات BI استهلاك الأحداث. بالنسبة لموقع فضّل VMS، تقلل هذه السلوكيات القابلة للتوصيل والتشغيل عمل التكامل وتخفض تكاليف المشروع. على النقيض، يناسب نهج Aicuda “API أولًا” العملاء الذين يحتاجون وصلات عميقة إلى ERP أو SCADA أو أنظمة التحكم في الدخول المؤسسية.
علاوة على ذلك، يؤثر التكامل على الأداء. يمكن للموصلات السلسة إنشاء تدفقات تنبيه في الوقت الحقيقي من محركات الاكتشاف إلى وحدات تشغيل المشغل. يمكنها أيضًا تغذية وكلاء الذكاء الاصطناعي للاستجابات الآلية. يقدّر المكاملون الواجهات المتوقعة لأنها تقلل دورات الاختبار. بالنسبة للمواقع المعقدة مثل البنية التحتية الحرجة، قد يفضل المكامل السيطرة والسجلات القابلة للتدقيق من تكامل مخصص. في حين تستفيد المؤسسات التي تمتلك آلاف الكاميرات من الوحدات المسبقة البناء التي تتوسع دون تشفير برمجي كبير.
أخيرًا، اعتبر الصيانة طويلة الأمد. قد تتطلب الأنظمة “API أولًا” إشرافًا مطوريًا أكثر، وتتطلب المنصات القابلة للتوصيل والتشغيل إدارة دقيقة للإصدارات. كلا المسارين يوفران خيارات؛ يعتمد الاختيار على القدرات الداخلية وشراكات المكاملين. للفرق التي تريد توازنًا، يمكنك البدء بنشر قابل للتوصيل والتشغيل ثم التكامل بعمق مع مرور الوقت.
qognify: الأمن والخصوصية والحوسبة الحافة
أولاً، تؤثر معايير الأمن على الاعتماد في صناعة الأمن المادي وما وراءها. تركز الحلول التي تتبع ممارسات على طراز Qognify على سجلات التدقيق، وصول قائم على الأدوار، وتدفقات بيانات آمنة. تتناول Visionplatform.ai هذه المخاوف من خلال التأكيد على الحوسبة الحافة بحيث تبقى الفيديوهات والنماذج والمنطق على الموقع بشكل افتراضي. يدعم هذا التصميم متطلبات GDPR ويقلل التعرض للسحابة للمواد الحساسة. كما يساعد الوزارات الدفاعية والجهات العامة على تلبية احتياجات الامتثال مع تمكين سير عمل مساعد بالذكاء الاصطناعي.
ثانيًا، تحسّن المعالجة على الحافة الخصوصية والأداء. عندما تعمل التحليلات على الجهاز، لا يغادر الفيديو الخام الموقع. ونتيجة لذلك، تقلل الفرق من مخاطر تسرب البيانات وتخفض عرض النطاق الترددي المطلوب لإرسال الفيديو إلى خوادم السحابة. يدعم هذا النهج أيضًا الاستدلال بزمن استجابة منخفض لحالات الأداء العالي مثل كشف التسلل أو التعرف على لوحات السيارات. تسمح الحوسبة الحافة بمعالجة تدفقات الفيديو الحية بالقرب من الكاميرات ثم يمرر إلى الأنظمة المركزية بيانات وصفية فقط، مما يخفض استهلاك النطاق الترددي.
أيضًا اعتبر نماذج النشر. تدعم Aicuda النشر في المواقع والسحابة الخاصة، مما يمنح العملاء خيارات لتلبية سياسات الأمان. تؤثر خيارات النشر على تخزين البيانات وقابلية التدقيق. يوفر التصميم الافتراضي على الموقع لمجموعة VP Agent من Visionplatform.ai بنية متوافقة مع قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي. يساعد هذا التوافق العملاء الذين يجب أن يحتفظوا بالفيديو داخل بيئتهم ويريدون السيطرة الكاملة على تخزين البيانات. يقلل هذا النمط المخاطر عند مراقبة كاميرات المراقبة الحساسة للبنية التحتية الحرجة أو المدارس والحرم الجامعي.
بعد ذلك، قيّم معالجة الحوادث والتنبيهات. غالبًا ما تتلقى غرف التحكم العديد من الاكتشافات. يقلل الذكاء الاصطناعي الذي يعالج على الحافة ثم يمرر أحداثًا مؤكدة من الإنذارات الكاذبة. تضيف Visionplatform.ai استدلالًا وسياقًا بحيث يحصل المشغلون على مواقف مشروحة بدلًا من الاكتشافات الخام. تقلل هذه الميزة الحمل المعرفي وتسرع الاستجابة. بالنسبة للمنظمات التي تنفذ تكاملات التحكم في الدخول، النتيجة هي تقليل عمليات الإرسال غير الضرورية وتسريع التحقق.
أخيرًا، تتطلب أمان المؤسسات سجلات قابلة للتدقيق وتكاملًا مع حزم الأمان القائمة. يدعم كلا البائعين موصلات آمنة، لكن النموذج الموجه للحافة يقلل عادة من سطح الهجوم. بالنسبة للشركات التي تركز على نتائج تجعل العالم مكانًا أكثر أمانًا، يدعم إبقاء الفيديو محليًا وفرض تشفير قوي على مستوى الجهاز كلًا من الخصوصية والمرونة التشغيلية.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
network optix: أداء البث والكمون
أولاً، يعتمد أداء البث على مكان وقوع المعالجة. تتعامل الأنظمة المركزة على الحافة مع الفيديو عالي الإطارات عند حافة الكاميرا. يقلل هذا من الرجوع ويحقق كمونًا منخفضًا للقرارات الفورية. يجب أن تنقل الأنظمة المرتكزة على السحابة أو الخادم ملفات الفيديو عبر الشبكات، مما يزيد زمن النقل وعرض النطاق الترددي. بالنسبة لكاميرات المراقبة التي تبث باستمرار، يمكن أن يعني الاختلاف بين المعالجة على الحافة والسحابة الفارق بين تدخل في الوقت الحقيقي واستجابة متأخرة.
ثانيًا، قِس الكمون لحالات الاستخدام. في المراقبة بالفيديو والأتمتة الصناعية، يهم الكمون المنخفض. تقلل معالجة الحافة من Visionplatform.ai الكمون وتدعم تدفقات الفيديو الحية بإطارات عالية. يناسب هذا التصميم سيناريوهات مثل الكشف عن التسلل والتسكع أو الأحداث سريعة الحركة حيث يؤدي الكشف في أجزاء من الثانية إلى إجراء. بالمقابل، يمكن للعملية المرتكزة على السحابة أن تخدم البحث الجنائي عبر الفيديو أو التحليلات الدُفعية حيث يكون الكمون أقل أهمية.
أيضًا حلل عرض النطاق الترددي وتحسين الشبكة. عندما تشغل التحليلات على الحافة، تنتقل الشبكة فقط بالبيانات الوصفية والتنبيهات. يقلل هذا النهج بشكل كبير من استخدام النطاق الترددي، مما يساعد المواقع التي تدير آلاف الكاميرات أو المواقع النائية ذات الروابط المحدودة. تُفضّل بنى على طراز Network Optix نقل الفيديو بكفاءة؛ ودمجها مع تحليلات على الجهاز يحقق حلاً قابلاً للتوسع وأقل تكلفة. بالنسبة للمكاملين الذين يخططون للنشر الكبير، يقلل هذا من تكاليف المسجل ومحركات الأقراص للنسخ الاحتياطي طويل الأمد.
بعد ذلك، اعتبر المرونة. تواصل أجهزة الحافة تحليلها حتى عند انقطاع الاتصال بالخادم المركزي. تحتفظ بالأحداث وتزامن البيانات الوصفية عند عودة الروابط. يساعد هذا السلوك في حماية كميات البيانات ويضمن وصول التنبيهات الحرجة إلى المشغلين. على سبيل المثال، يستفيد متجر تجزئة يشغل كشف الطوابير من استمرارية الاستدلال حتى أثناء انقطاعات الشبكة.
أخيرًا، يوفّر موازنة قوة الخوادم وسعة الحافة أفضل الحلول. تحدث الحوسبة الثقيلة لتدريب النماذج على خوادم GPUs، بينما يعمل الاستدلال على أجهزة فئة Jetson. يقلل هذا النمط من كل من عرض النطاق الترددي وحمل الخادم، ويساعد الفرق على تحسين الأمان لأن كمية أقل من الفيديو الخام تخرج من المبنى. بالنسبة لمهندسي الأنظمة، يحسن هذا التوازن التكلفة والأداء مع ضمان وصول التنبيهات في الوقت الحقيقي إلى المشغل المناسب في اللحظة المناسبة.
luxriot: حالات الاستخدام المستهدفة وعائد الاستثمار الصناعي
أولاً، اختر المنصة التي تتوافق مع حالتك. تناسب Aicuda المؤسسات التي تحتاج حلولًا مخصصة للغاية. يدعم نموذجها “API أولًا” تكاملات عميقة لسير عمل المؤسسات. بالمقابل، تتألق visionplatform.ai في النشر السريع بدون كود في تحليلات التجزئة، فحص جودة التصنيع، ومراقبة الأمان. تضيف مجموعة VP Agent قدرات استدلال وبحث حتى يقوم المشغلون بأكثر من مجرد استقبال الاكتشافات. يحصلون على سياق واقتراحات. يؤثر هذا الاختلاف في عائد الاستثمار وسرعة الاعتماد.
ثانيًا، اربط أمثلة العالم الحقيقي. في التجزئة، يمكن للنشر السريع تمكين عد الأشخاص، خرائط الحرارة وتحليلات الإشغال ومنع الخسائر بسرعة. في المطارات أو المرافق الكبيرة، تقلل ميزات مثل اكتشاف وتصنيف المركبات والتعرف على لوحات السيارات والبحث الجنائي وقت التحقيق. توفر Visionplatform.ai بحثًا جنائيًا باستخدام اللغة الطبيعية حتى يتمكن المشغلون من العثور على الحوادث دون استعلامات معقدة؛ انظر VP Agent Search لأمثلة عن كيفية البحث عبر جداول زمنية مسجلة. في التصنيع، يقلل اكتشاف الشذوذ في العمليات وكشف معدات الحماية الشخصية من وقت التوقف ويحسن الامتثال.
أيضًا اعتبر مقاييس عائد الاستثمار. تُظهر التجارب السريعة قيمة في تقليل الإيجابيات الكاذبة، قلة الدوريات الضائعة، وتسريع حل الحوادث. على سبيل المثال، المشغلون الذين يتلقون إنذارات مشروحة يقضون وقتًا أقل على كل حدث. يؤدي هذا إلى وفورات في العمالة وتسريع إغلاق الحوادث. بالنسبة للنشر على نطاق واسع مع آلاف الكاميرات، تتراكم وفورات التخزين وعرض النطاق الترددي إلى تخفيضات ملموسة في تكاليف البنية التحتية. من ناحية أخرى، يمكن أن يقدم نموذج مخصص مكرس دقة أعلى لمهام الاكتشاف المتخصصة، مما قد يترجم إلى تكاليف تشغيلية طويلة الأجل أقل عندما تمنع الدقة الحوادث المكلفة.
بعد ذلك، ضع احتياجات الصناعة في الحسبان. في صناعة الأمن وصناعة الأمن المادي، يطالب المكاملون بأنظمة تربط بـ VMS والتحكم في الدخول. تتكامل Visionplatform.ai بإحكام مع أنظمة إدارة الفيديو الرائدة ويمكن نشرها على خادم GPU أو حافة Jetson. تجذب Aicuda وزارات الدفاع والعملاء المؤسساتيين الذين يحتاجون نماذج مصممة وشهادات امتثال. يهدف كلا المسارين إلى تحسين الأمان وجعل العالم أكثر أمانًا من خلال تحسين الاكتشاف والاستجابة.
أخيرًا، فكر في النطاق والدعم. سواء أردت البدء صغيرًا مع اشتراك نشر إخباري مجاني أو التوسع إلى آلاف الكاميرات، خطط للتدريب والصيانة ودعم البائعين. يجمع دمج الحوسبة الحافة، الاستدلال القائم على الوكلاء، والتكامل القوي بين عناصر عائد استثماري عملي ويساعد المؤسسات على الانتقال من الاكتشافات الخام إلى العمليات القابلة للتنفيذ. تساعد هذه النتيجة المشغلين والمكاملين والعملاء حول العالم على اعتماد سير عمل ممكنن بالذكاء الاصطناعي يحسّن الأمن والكفاءة التشغيلية.
FAQ
ما الفروقات الرئيسية في الأداء بين Aicuda و visionplatform.ai؟
تركز Aicuda على التخصيص الذي يقوده المطورون والتدريب على خوادم GPU، مما قد يُفضي إلى دقة أعلى للمهام المتخصصة. تؤكد Visionplatform.ai على النشر بدون كود والحوسبة الحافة، مما يقصر زمن الوصول إلى القيمة ويقلل الكمون لتدفقات الفيديو الحية.
هل يمكن تشغيل visionplatform.ai بالكامل في الموقع (on-premise)؟
نعم. تدعم Visionplatform.ai النشر في الموقع للحفاظ على الفيديو والنماذج داخل بيئة العميل لأغراض الامتثال واعتبارات GDPR. يساعد هذا النموذج المؤسسات التي يجب أن تتجنب معالجة الفيديو عبر السحابة.
هل تدعم أي من المنصتين أجهزة NVIDIA Jetson؟
تدعم Visionplatform.ai أجهزة الحافة من فئة Jetson للاستدلال على الجهاز، مما يقلل عرض النطاق الترددي ويمكّن الكمون المنخفض. تدعم Aicuda وحدات NVIDIA GPU للتدريب والاستدلال على الخوادم كجزء من عمليات النشر المخصصة.
كم بسرعة يمكنني نشر تجربة تجريبية مع Visionplatform.ai؟
تعلن Visionplatform.ai عن القدرة على بناء ونشر أنظمة رؤية حاسوبية بالذكاء الاصطناعي في أقل من 10 دقائق، مما يجعلها مناسبة للتجارب السريعة وإثبات مفاهيمرؤية الحاسوب بالذكاء الاصطناعي في دقائق – سهل — visionplatform. تساعد هذه السرعة أصحاب المصلحة على تقييم النتائج بسرعة.
هل تتكامل visionplatform.ai مع منصات VMS الشائعة مثل Genetec؟
نعم. تتكامل Visionplatform.ai مع أنظمة VMS الرائدة وتعرض البيانات لوكلاء الذكاء الاصطناعي، بينما توفر Aicuda تكاملًا “API أولًا” يمكن أن يرتبط بعمق مع Genetec وأنظمة المؤسسات الأخرى. تتيح هذه الخيارات للمكاملين اختيار الأنسب لسير العمل لديهم.
أي منصة أفضل للتعرف على لوحات السيارات؟
كلا المنصتين يمكنهما التعامل مع لوحات السيارات، لكن الخيار الأفضل يعتمد على الحجم واحتياجات الكمون. بالنسبة لعمليات LPR عالية الإنتاجية وذات كمون منخفض على الحافة، توفر Visionplatform.ai مع وحدات Jetson خيارًا قويًا. بالنسبة لنماذج LPR المتخصصة للغاية، يمكن لتدريب Aicuda المخصص الوصول إلى دقة أعلى.
كيف تؤثر هذه المنصات على عرض النطاق الترددي والتخزين؟
تقلل المعالجة الموجهة للحافة عرض النطاق الترددي لأن البيانات الوصفية والتنبيهات فقط هي التي تنتقل عبر الشبكة. يخفض هذا الاحتياجات طويلة الأمد لتخزين البيانات على الخوادم ويساعد في استخدام المسجلات والأقراص الصلبة. عادةً ما تتطلب التحليلات السحابية عرض نطاق ترددي وتخزينًا أكبر لملفات الفيديو.
هل يمكنني البحث في الفيديو المسجل بشكل طبيعي مع Visionplatform.ai؟
نعم. يحول VP Agent Search الفيديو إلى أوصاف قابلة للقراءة بشرية حتى يتمكن المشغلون من إجراء بحث جنائي باستخدام استعلامات باللغة الطبيعية. يسرّع هذا التحقيقات ويقلل وقت المراجعة اليدوية.
هل هذه الحلول مناسبة للقطاع العام والدفاع؟
يمكن لكلتا الحلولتين خدمة حالات استخدام القطاع العام، لكن خيارات النشر مهمة. غالبًا ما تكون الأنظمة القابلة للتشغيل في الموقع والقابلة للتدقيق والمتوافقة مع متطلبات GDPR والضوابط الأكثر صرامة مفضلة لوزارات الدفاع. تدعم بنية Visionplatform.ai هذه القيود بشكل افتراضي.
كيف أحصل على دعم للتكامل مع أنظمة الطرف الثالث؟
يمكن للمكاملين الاعتماد على الموصلات المسبقة البناء أو نقاط نهاية “API أولًا” اعتمادًا على المنصة. توفر Visionplatform.ai وحدات قابلة للتوصيل والتشغيل ووثائق لأنظمة إدارة الفيديو الشائعة، بينما توفر Aicuda واجهات برمجة تطبيقات للتكاملات العميقة ودعمًا مخصصًا لمكاملين متخصصين.
