加快下一波视觉 AI 的发展，用于测量并帮助管理大空间内的基础设施和运营。
工作负载
计算机视觉/视频分析
行业
智慧城市/空间 零售/消费品 制造业 医疗健康和生命科学
业务目标
投资回报率 风险缓解
产品
NVIDIA Metropolis NVIDIA Omniverse NVIDIA TAO NVIDIA AI Enterprise
想象一下这样一个世界：工厂安全高效地自动运转，零售场所针对购物者体验进行优化，医院、机场和高速公路等公共空间更加安全、精简。这些空间太大，单个摄像头无法覆盖，因此通常需要数百个摄像头进行监控。跨摄像头和空间跟踪物体并准确测量活动称为多摄像头跟踪，可让您有效地监控和管理您的空间。
快捷链接
NVIDIA 的可定制多摄像头追踪工作流为您提供了一个起点，无需从头开始即可进行开发，并可节省数月的开发时间。该工作流还提供了经过验证的生产路径。
该解决方案包括在真实和合成数据集上预训练的先进的 AI 模型，您可以根据您的用例进行自定义。它涵盖了从仿真到分析的整个生命周期，并集成了 NVIDIA 的先进工具，包括 Isaac SIM™、Omniverse™、TAO 和 DeepStream。此工作流包含实时视频流模组，并建立在可扩展的原生云微服务体系架构上。无需额外费用，只需基础设施和工具许可证。此外，您还可以通过 NVIDIA AI Enterprise 获得专家支持和新的产品更新，以加速您的视觉 AI 项目。
制造和仓储自动化：通过优化自主机器人、设备和工人的路线来改善车间运营。AI 赋能的分析功能有助于识别拥堵、瓶颈和风险，从而做出数据驱动的决策，提高生产力，改善员工安全。
零售店布局优化：通过分析整个商店的客户导航，您可以重新配置通道和产品陈列位置，更大限度地提高销售及收入。多摄像头追踪有助于识别瓶颈、追踪客户行为并模拟布局场景以预测对销售和客户体验的影响。
住院患者护理：对医院内的患者进行持续监控，进一步提升安全性。该解决方案可实现实时警报和通知，确保在需要时及时得到关注和关怀。
在此演示中，使用 NVIDIA Omniverse 平台构建的仓库的数字孪生可作为数十名数字工作者和多个自主机器人的模拟环境。集成到 Mega 虚拟工厂工作流中的多摄像头跟踪工作流程支持创建包含 100 个模拟摄像头的整个仓库的集中式地图，从而提供物理空间的实时感知。
该工作流包括整个开发工作流 (从数据生成到模型训练再到应用开发)，以帮助开发者为大型空间构建复杂的视觉 AI 应用。
NVIDIA 软件工具支持端到端工作流，可以更快地构建此类应用：
借助 NVIDIA 的加速端到端工作流，快速启动多摄像头视觉 AI 应用的开发 – 从用于合成数据生成的 Omniverse 仿真到用于简化模型开发的 TAO，再到用于模组化、原生云应用基础模组的 Metropolis 微服务。
加速多摄像头追踪 AI 应用的开发。