NVIDIA представляет аналитическую платформу для работы с видео NVIDIA Metropolis. Эта система 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.
Сегодня видео – это крупнейший в мире генератор данных, получаемых с сотен миллионов камер, установленных в правительственных учреждениях, общественном транспорте, коммерческих зданиях и на дорогах. К 2020 году общее количество камер на планете должно достигнуть 1 миллиарда. 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.
Высокоскоростной инференс на конечных устройствах осуществляется на базе вычислительной платформы для встраиваемых систем NVIDIA Jetson, на серверах и дата-центрах анализ происходит на базе ускорителей NVIDIA Tesla. Визуализация данных осуществляется с помощью профессиональной графики NVIDIA Quadro. Вся эта комплексная платформа поддерживается пакетами инструментов для разработчиков от NVIDIA, включая JetPack, DeepStream и TensorRT. Уже более 50 партнеров NVIDIA в сфере создания городов с ИИ помогают своим клиентам получать из видеопотоков необходимую информацию с помощью алгоритмов глубокого обучения на GPU NVIDIA. Среди них такие лидеры индустрии, как Hikvision, Avigilon, Dahua, Milestone и Hanwha Techwin.
«Глубокое обучение позволяет проводить серьезный анализ видео, который в реальном времени превращает сухие данные в ценную информацию, повышая безопасность и улучшая качество жизни, - говорит Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент и генеральный директор по решениям Tegra в NVIDIA. - Платформа NVIDIA Metropolis позволяет применять ИИ к каждому видеопотоку, чтобы делать города умнее».
«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».