在全球范圍內，較為重要的地方總共部署了超過 10 億臺攝像機，這些攝像機是視頻和數據的關鍵來源。因此，了解如何利用這些數據來提高空間和流程的效率及安全性，變得越來越重要。

Lumeo是NVIDIA Metropolis的合作伙伴，提供了一個“無代碼”視頻分析平臺，使開發人員和解決方案提供商能夠在幾分鐘內，在邊緣或云中創建和交付自定義分析。它通過基于網頁的拖放生成器、預構建的分析模塊、即用的自定義 AI 模型，以及與云服務的集成來實現這一點。

NVIDIA 助力 Lumeo 加速

Lumeo 平臺建立在NVIDIA 預訓練模塊，NVIDIA TAO 工具套件以及NVIDIA DeepStream SDK上，為視覺 AI 解決方案的市場化鋪平了道路。您可以使用任何NVIDIA GPU或NVIDIA Jetson 邊緣 AI 系統，在本地或云中快速部署和擴展定制的解決方案，然后在云端進行管理。

對于企業客戶，Lumeo 使用Metropolis Showcase讓他們能夠快速構建解決方案，并在僅使用瀏覽器的情況下，使用自己的攝像機和視頻文件去試用 AI 平臺。Metropolis Showcase 通過為客戶提供強大的云托管 GPU ，加速開發和評估的過程。

Lumeo 首席執行官兼聯合創始人 Devarshi Shah 表示：“與 NVIDIA 合作是一種自然而然的選擇，我們都致力于助力各種垂直領域的開發商，以加快上市速度。AI 是針對高級分析法的領先技術，我們很高興能與 NVIDIA 一起領導這場變革，讓企業掌控自己的視頻數據，節省時間和金錢。”

更快地構建視覺 AI 解決方案

圖 1: 使用 Lumeo 中的拖放生成器

輕松創建 AI 應用程序

構建視覺 AI 解決方案會面臨許多挑戰，如管理攝像頭、處理視頻、存儲和傳輸數據、部署 AI 模型以及使用推理結果。Lumeo 的一些核心功能有助于解決這些問題。

使用 Lumeo，您可以在同一位置管理不同的輸入信號，如 ONVIF 相機、USB 相機、RTSP 流和視頻文件的內容。無論是獨立的還是在 Kubernetes 集群中的管道，只需點擊或 API 調用，就可以將其從任何視頻源部署到云或本地設備。

使用拖放生成器構建視頻管道，使用節點進行識別、檢測、AI 建模、設置規則、集成、媒體捕獲和流式傳輸。它使企業能夠輕松地將視頻管道連接到 NVIDIA GPU 進行推理。

應用程序工作流程包括編碼、解碼、流式傳播、高性能處理、AI 建模等。在 Lumeo 網絡控制臺中，您還可以查看定制化的分析，并使用 RESTAPI 創建自定義集成。

Shah 說：“ Lumeo 將強大的工具放在觸手可及的地方，讓你建立自己的視頻分析，在沒有深厚技術知識的情況下，獲得對業務流程的可操作見解，并提高現有系統的投資回報率。”

由集成商和軟件團隊在現實環境中構建

Lumeo 目前被用于許多用例，從停車管理和人員計數到等待時間估計和車牌識別。在一個例子中，一家軟件供應商使用其平臺和 NVIDIA GPU 來幫助改善停車運營，幫助停車場管理人員監控交通流量、某個區域內的車輛數量，以及車速和車庫占用率。

無代碼的方式還為以前僅限于部署現有軟件的集成商提供了幫助。一個高端零售商場需要跟蹤容納人數和排隊等候的人數。利用人員檢測、容納人數監控和越線建模，以及用于邊緣計算的 NVIDIA Jetson 模塊，商場的集成商快速創建并部署了一個解決方案，使用現有的攝像頭和 VMS 基礎設施，使商場的購物體驗更加順暢。

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