Nvidia Metropolis

Nvidia Metropolis - аналитическая платформа для работы с видео, представленная в 2017 году.

Nvidia Metropolis предоставляет возможности для обработки и анализа видеоданных и предназначена для создания систем Smart City на основе технологий искусственного интеллекта. Платформа базируется на продуктах и технологиях Nvidia и служит для создания решений в сферах общественной безопасности, управления транспортными потоками, борьбы с преступностью и многих других.

2017

Nvidia стала продвигать российские ИТ-продукты для построения умных городов

В сентябре 2017 года Nvidia сообщила, что российские компании «Вокорд» и VisionLabs – разработчики и производители интеллектуальных систем видеонаблюдения и распознавания лиц, стали ее партнерами в рамках программы создания решений на платформе Metropolis. В нее были включены, в частности, программа «Вокорд» биометрического распознавания лиц высокой точности и кроссплатформенное решение распознавания лиц VisionLabs.

Во всем мире для участия в этой программе Nvidia отобрала всего 12 компаний. Их приложения она официально рекомендует для использования в проектах построения безопасных и умных городов.

В рамках партнерства компании получат приоритетный доступ к инновациям Nvidia и получат поддержку в продвижении продуктов на зарубежных рынках: Nvidia планирует включать информацию об этих решениях в свои макетинговые материалы на различных мждународных выставках и конференциях, рассказали TAdviser в компании.

«Вокорд» и VisionLabs оказались в числе первых партнеров Nvidia в программе создания решений на платформе Metropolis

Включение в программу означает, что решения партнеров были протестированы с аппаратными платформами Nvidia и соответствуют ее требованием по всем параметрам, пояснили TAdvser в компании.

Производительность построения биометрических шаблонов Vocord FaceControl - наиболее ресурсоемкая операция - на GPU NVIDIA Tesla Р40 не превышает 3,1 мс на одно изображение. В компании заявляют, что такие характеристики позволяют создавать крупные распределенные системы с самым низким энергопотреблением и стоимостью в пересчете на одну камеру. А применение камер распознавания VOCORD NetCam со встроенной системой построения шаблонов на базе платформы Nvidia Jetson дает возможность кардинально снизить затраты на передачу изображений и снижает нагрузку на сети и сервера.Тимурбулат Султангалиев, «Астра Консалтинг»: ТОП-3 технологий 2025 составят Low-code, No-code и AI-code 12.2 т

В свою очередь, технологии VisionLabs, использующие программно-аппаратные инструменты Metropolis, применяются в различных сферах, включая банковскую – для контроля учета рабочего времени сотрудников и доступа к рабочим файлам по лицу, борьбы с мошенничеством, подтверждения личности клиентов и операций в удаленных каналах обслуживания, и автоматизации процессов; ритейл – для сбора данных для маркетинговой статистики, борьбы с воровством и повышения уровня обслуживания клиентов; и многие другие направления бизнеса.

Все партнёры программы:

• Briefcam - Решение для быстрого анализа и поиска по видео, извещений в реальном времени и сбора количественных данных.
• Deepvision AI - Идентификация брендов, логотипов и продуктов для выполнения аналитики и предоставления персонализированного контента розничным клиентам.
• Herta Security - Решения распознавания лиц в местах скопления людей для органов правопорядка.
• Icetana - Самообучающееся аналитическое решение для обнаружения аномалий в реальном времени с камер видеонаблюдения и мгновенного извещения операторов.
• Ironyun - Поиск по видео с использованием алгоритмов ИИ с помощью естественно-языкового интерфейса.
• Omni AI - Самообучающаяся система для поиска аномалий по видео, изображениям, в киберпространстве, SCADA и анализа данных в реальном времени.
• OpenALPR - Программа автоматического распознавания номерных знаков для умных городов, органов правопорядка и компаний.
• Sensen Networks - Решения для паркинга и контроля скорости для городов. Решения для казино, например, для анализа настольных игр и клиентов.
• Sensetime - Решения распознавания лиц для общественных мест, магазинов и систем доступа.
• VisionLabs - Кроссплатформенное решение распознавания лиц для контролируемых (биометрическая аутентификация и достоверность идентификационной информации) и неконтролируемых сценариев (магазины, умные города и публичные места).
• Vocord - Программа биометрического распознавания лиц высокой точности.
• Xjera - Решения для подсчета людей и транспорта для коммерческих организаций, отличающееся высокой степенью точности, высоким уровнем кастомизации и защитой.

Презентация платформы

8 мая 2017 года компания Nvidia представила аналитическую платформу для работы с видео Nvidia Metropolis.

Технология помогает сделать города безопаснее и умнее посредством применения алгоритмов глубокого обучения к видеопотокам в приложениях для обеспечения общественной безопасности, управления дорожным движением и оптимизации ресурсов.

Глубокое обучение позволяет проводить серьезный анализ видео, который в реальном времени превращает сухие данные в ценную информацию, повышая безопасность и улучшая качество жизни. Платформа NVIDIA Metropolis позволяет применять ИИ к каждому видеопотоку, чтобы делать города умнее. Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент и генеральный директор по решениям Tegra в NVIDIA

В составе платформы Metropolis несколько технологий Nvidia.

Высокоскоростной вывод на конечных устройствах выполняется на основе вычислительной платформы для встраиваемых систем NVIDIA Jetson, на серверах и дата-центрах анализ происходит на ускорителях NVIDIA Tesla. Визуализация данных выполняется посредством профессиональной графики NVIDIA Quadro. Вся комплексная платформа поддерживается пакетами инструментов для разработчиков от NVIDIA, включая JetPack, DeepStream и TensorRT.

Глубокое обучение позволяет проводить сложный анализ видео в реальном времени, а эти данные — крупнейший источник информации. Сотни миллионов камер уже сейчас установлены в коммерческих зданиях, правительственных и общественных учреждениях, общественном транспорте, на улицах городов, а к 2020 году ожидается, что общее количество камер в мире достигнет миллиарда.

Анализируется только малая часть записанных видеоданных, а большая часть просто хранится для будущего анализа, если это потребуется (кто-то запросит записи на конкретное число и время). Попытки же анализа видеоданных в реальном времени до недавнего времени были слишком сложны и ненадежны, по сравнению с просмотром роликов людьми. Хотя и сами люди могут пропустить какие-то детали, которые специально обученный ИИ может подметить. Применение алгоритмов глубокого обучения в камерах, видеорегистраторах, на серверах и в облаках позволяет решить проблему постоянного мониторинга видео с высокой точностью.

Поддержка инициативы Nvidia по созданию городов с ИИ постоянно растет, уже более 50 компаний в сфере создания умных городов, включая : Hikvision, Avigilon, Dahua, Milestone и Hanwha Techwin, предлагают своим клиентам получать необходимую информацию из видеопотоков при помощи алгоритмов глубокого обучения, и эта обработка основана на программно-аппаратных решениях компании Nvidia.

Потенциал у платформы Metropolis достаточно большой, она может применяться к видеопотокам для создания интеллектуальных приложений в различных областях применения, начиная от транспорта и заканчивая коммерческими задачами. Преимущество глубокого обучения с применением мощных графических процессоров Nvidia заключается в том, что данные можно анализировать гораздо быстрее и точнее. Это важно для того, чтобы обеспечить необходимую скорость реагирования на происходящее на улицах городов.

Робототехника

• Интеллектуальные города (Умные города, Smart cities)