解决方案：AI 工作流
多摄像头追踪
通过商店中的多个摄像头追踪物体和顾客路径。
什么是多摄像头追踪？
零售空间通过将计算机视觉 AI 应用于覆盖多个物理区域的多个摄像头，获得了有关物体和顾客移动的宝贵见解。NVIDIA 可定制的多摄像机跟踪 (MTMC) 工作流为您提供了一个起点，让您无需从头开始即可开始开发，并节省了数月的开发时间。该工作流还提供了一条经过验证的生产路径，用于跨商店、仓库和配送中心的摄像头追踪物体。
探索多摄像头 AI 工作流
该 AI 工作流使用 NVIDIA DeepStream SDK、预训练模型和最新的尖端微服务来提供先进的多目标、多摄像头 (MTMC) 功能。开发者现在可以更轻松地创建系统，来通过零售店或仓库中的多个摄像头追踪物体。
该 MTMC 工作流可追踪和关联各个摄像头中的物体，并为每个物体维护唯一的 ID。此 ID 通过视觉嵌入/外观而非任何个人生物识别信息进行追踪，因此隐私得到完全保护。
MTMC 功能有助于提高自助结账的安全性，是完全自主商店的基础。该工作流还可以训练成检测异常行为，使用 Kubernetes 进行部署和扩展，并使用 Helm 进行管理。
该工作流包含：
- 物体检测和特征嵌入创建。
- 基于物体嵌入和时空信息的多摄像头追踪微服务。
- 为每个唯一标识对象生成全局 ID。
- 信息存储和输出。
- 用于在生产中部署的可定制参考应用程序。
- 有关如何训练和定制 AI 工作流的指导。
上图显示了多摄像头追踪应用端到端工作流的可视化表示。该参考应用使用实时摄像头视频作为输入；执行物体检测、物体追踪、流分析和多目标多摄像头追踪；提供各种聚合分析功能作为 API 端点；并通过基于浏览器的用户界面将结果可视化。通过串流视频文件来模拟 RTSP 格式的实时摄像头视频。各种分析微服务通过 Kafka 消息代理连接，处理结果保存在数据库中进行长期存储。
多摄像头 AI 工作流的主要优势
预训练模型
提供高度精确的模型，以识别物体并根据嵌入/外观而非任何个人生物识别信息创建唯一的全局 ID。
多摄像头追踪
最先进的微服务，使用物体的特征嵌入以及时空信息，唯一识别和关联各个摄像头中的物体。
灵活的参考架构
该 AI 工作流通过云原生微服务交付，允许快速启动开发并易于定制，以快速创建需要跨摄像头追踪物体的解决方案。
加快 AI 解决方案开发
AI 工作流加速 AI 结果的实现。多摄像头 AI 工作流为开发者提供了参考，以便快速开始创建灵活且可扩展的 MTMC AI 解决方案。
