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Gateway inteligente para análisis de vídeo

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Pensado para su uso en aplicaciones de reconocimiento de rostro, personas o vehículos entre otras, este gateway inteligente para análisis de vídeo puede trabajar con hasta ocho streams de forma simultánea.

En el contexto de un mercado (el de la videovigilancia) en el cual va ganando peso el uso de la inteligencia artificial como herramienta de análisis, iWave da a conocer su nuevo gateway Corazon-AI, el cual es útil en aplicaciones como las de aparcamientos inteligentes, gestión del tráfico, o videovigilancia entre otras.

Permite complementar la infraestructura de múltiples cámaras que pueden estar desplegadas en ubicaciones públicas como aeropuertos o tiendas, así como en ubicaciones privadas como son los edificios de viviendas.

El Corazon-AI lleva a cabo la función de gateway inteligente que recoge las imágenes en alta resolución, para analizarlas y poder tomar decisiones en el borde de la red (edge) sin tener que pasar por servidores centralizados.

Funcionamiento interno del dispositivo

Este gateway inteligente para análisis de vídeo es multicanal gracias al uso de una unidad de codificación de vídeo (VCU, por sus siglas en inglés) Xilinx de ocho canales, además de una DPU (Deep Learning Processing Unit), y un motor de inferencia de IA (estos dos últimos elementos, implementados en la lógica programable). Con esto, el Corazon-AI sirve como plataforma de computación heterogénea de bajo consumo para aplicaciones en el borde.

Gateway inteligente para análisis de vídeo

Los datos de vídeo que fluyen desde las hasta ocho cámaras conectadas a través de streams RTSP son procesados junto al análisis deep learning de alta velocidad que se realiza sobre cada uno de dichos streams.

Las ocho cámaras IP están conectadas mediante cables Ethernet a un switch Ethernet 1-G de 10 puertos, y las transmisiones de vídeo RTSP codificadas se reciben en el Corazon-AI a través de un puerto Ethernet 1-G PS (RJ45) conectado al switch. Dicho vídeo emplea la codificación H.264.

La decodificación del vídeo se realiza mediante la VCU Xilinx, con escalado y pre/post procesado del mismo a través del software que incorpora el mismo gateway.

Por su parte, las operaciones de inteligencia artificial se realizan sobre los ocho streams independientes de forma simultánea gracias a cuatro redes neuronales de convolución distintas que trabajan a distinta resolución. El rendimiento general de la aplicación de análisis de video IA de 8 canales es de hasta unos 80 fps.

Entre las tareas para las cuales puede ser de utilidad tenemos la detección de personas, la de objetos, la de rostros, y la de vehículos.

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