Der Libelle AI Edge-Computing-Server ist ein eigenständig entwickeltes, leichtgewichtiges, intelligentes und edge-fähig deploybares intelligentes Endgerät zur Videodetektion und -erkennung. Das System richtet sich an den Video- und Überwachungsbereich, verfügt über eine leistungsstarke vorkonfigurierte AI-Algorithmus-Engine und ermöglicht die flexible Bereitstellung verschiedener Erkennungsalgorithmen über die Cloud. Es ist als Software-Hardware-Kombiprodukt für breit gefächerte Sicherheitsanwendungen positioniert. AI-Chip + AI-Framework + AI-Algorithmus arbeiten zusammen und bieten eine leistungsstarke und flexible AI-Rechenleistungsbasis. Es unterstützt die intelligente Analyse von Videos mit hoher Kanalzahl und ermöglicht schnell AI-Anwendungen wie Gesichtserkennung, Kennzeichenerkennung, Personen- und Fahrzeugkontrolle, Grenzüberwachung und Rauch-/Feuerwarnungen (durch Cloud-Bereitstellung realisiert). Es bietet Anwendern eine kosteneffektive intelligente Lösung und wird umfassend in verschiedenen breit gefächerten Sicherheitsanwendungsszenarien wie Gewerbeparks, Schulen, Baustellen und Wohnquartieren eingesetzt.

1. Standardmäßiger 1U-Rackserver für eine einfache und schnelle Installation und Inbetriebnahme;

2. Ein einzelner Server unterstützt 32 Videokanäle und kann 32 Arten von AI-Algorithmus-Erkennung parallel ausführen;

3. Unterstützt das universelle RTSP-Protokoll sowie H264/H265;

4. Die Detektion kann im selben lokalen Netzwerk wie der NVR oder die Kamera erfolgen, wodurch Serverlast und Traffic-Kosten reduziert werden;

5. Unterstützt leichtgewichtige Detektionswarnmeldungen, die in Echtzeit an Benutzer gesendet werden;

6. Erkennungsgeräte werden einheitlich in die Cloud-Verwaltung eingebunden, um Status anzuzeigen und Erkennungsaufgaben zuzuweisen;

7. AI-Modelle werden zentral in der Cloud verwaltet, was eine flexible Zuweisung und eine sinnvolle Ressourcennutzung ermöglicht;

8. Unterstützt die direkte Ansicht von Überwachungsvideos und ermöglicht die Interaktion zwischen Risikoüberwachung und Videoüberwachung;

9. Integrierte AI-Algorithmus-Engine; in Verbindung mit der Cloud ermöglicht sie eine unbegrenzt flexible Bereitstellung von AI-Algorithmen für beliebige zukünftige Geschäftsanforderungen;

10. Leichtgewichtige AI-Modelle mit hoher Berechnungsgeschwindigkeit;

11. Einzigartige „Edge-Cloud“-Architektur mit sofortiger Interaktion, die Ressourcenfreigabe zwischen Edge und Cloud ermöglicht, Ressourcenbeschränkungen auf der Edge-Seite überwindet und eine gemeinsame Nutzung der Systemressourcen realisiert;

12. Bietet umfangreiche RESTful-API-Schnittstellen für die Entwicklung von Drittanbieter-Integrationen und eine schnelle Geschäftsintegration;

13. Das System unterstützt sowohl Public-Cloud- als auch Private-Cloud-Bereitstellung und folgt den Anforderungen der Geschäftsentwicklung.

Der Libelle AI Edge-Computing-Server wird direkt an netzwerkfähige Überwachungskameras angeschlossen, bezieht Videostreams im lokalen Netzwerk und führt am Endgerät eine intelligente Analyse durch. Die Erkennungsergebnisse werden in die Cloud hochgeladen, wodurch Netzwerkbandbreitenkosten der Benutzer reduziert werden. Die Lösung ist flexibel, benutzerfreundlich und einfach bereitzustellen. Der Geschäftsablauf ist wie folgt:

1. Der Detektionsserver und der NVR der Überwachungskameras befinden sich im selben lokalen Netzwerk; der Stream wird direkt vom NVR bezogen;

2. Der Detektionsserver wird automatisch mit dem Aufgabenverwaltungsserver verbunden und empfängt Verwaltung sowie Aufgabenverteilung;

3. Der Detektionsserver sendet Erkennungsereignisse in Echtzeit an den Message-Queue-Server, damit die Benutzerinformationsplattform in Echtzeit zuhören kann;

4. Der Detektionsserver kann Ergebnisvideos erzeugen und an den Streaming-Server pushen, damit die Benutzerinformationsplattform sie anzeigen kann;

5. Der Aufgabenverwaltungsserver stellt eine Webplattform für Benutzeraktionen bereit und bietet Schnittstellen zur Abfrage von Nachrichtenprotokollen sowie für regelverstoßbezogene Screenshots, die von der Benutzerinformationsplattform aufgerufen werden können;

6. Der Streaming-Server stellt die Verteilung der Ergebnis-Videostreams bereit;

7. Der Message-Queue-Server stellt die Verteilung von Echtzeit-Erkennungsereignissen bereit.

1. Intelligenter Gewerbepark: Basierend auf standardisiert zugänglichen Daten intelligenter Geräte/Systeme im Park und in Kombination mit Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und Computing wird eine umfassende Betriebsmanagementplattform für Szenarien wie Personal, Fahrzeuge, Energie, Sicherheit, Anlagen und Umwelt im Park realisiert. Dies trägt zur Steigerung der Betriebsmanagementeffizienz bei, verbessert die Servicequalität im Park, erhöht das Sicherheitsmanagementniveau des Parks und maximiert den Wert der verschiedenen intelligenten Systeme im Park.

2. Intelligente Baustelle: Durch verschiedene an Bauarbeitsstandorten installierte Überwachungseinrichtungen und ein AI-Erkennungs- und Analysesystem wird ein intelligentes Überwachungs- und Präventionssystem aufgebaut, um Menschen, Maschinen, Objekte, Materialien, Methoden und Umgebung umfassend in Echtzeit zu überwachen. Es kann Mängel traditioneller Methoden und Technologien in der Aufsicht wirksam ausgleichen, passive „Überwachung“ in aktive „Kontrolle“ umwandeln, echte Vorabwarnungen, regelmäßige Prüfungen während des Betriebs und standardisierte Verwaltung nach dem Ereignis ermöglichen und die Sicherheit auf Baustellen in ein informiertes Management überführen.

3. Intelligente Wohnquartiere: Software und Hardware werden in Szenarien intelligenter Wohnquartiere eingesetzt, um Anforderungen wie Zutritt per Gesichtserkennung, Erkennung unbekannter Personen, Erkennung herumlungernder Personen und Zugangskontrolle zu erfüllen, den Aufsichtsanforderungen von Polizei und Quartiersverwaltung zu entsprechen, die Effizienz der Personerverwaltung im Quartier zu steigern und die Zufriedenheit der Eigentümer zu erhöhen. Zudem werden für kriminelle Personen (Flüchtige) und wichtige Petitionsgruppen die Überwachung und Verwaltung von Schlüsselpersonen sichergestellt.

4. Sicherer Campus: Der AI-Sicherheitscampus basiert auf einer Cloud-Plattform + Geschäftssystemen + intelligenten AI-Gesichtserkennungs-Hardwareendgeräten und bildet einen Full-Stack-intelligenten Service, der Anwendungen wie Big-Data-Entscheidungen, Sicherheitsrisikoprävention, Kontrolle des Schultors, Wohnheimverwaltungssystem, Kantinenabrechnung, Cloud-Klassenschildsystem und intelligentes Büro umfasst. Er kann Bildungsaufsichtsbehörden, Schulen, Lehrern, Schülern und Eltern eine umfassende, ganzheitliche intelligente Lösung für einen sicheren Campus bieten.

5. Weitere verschiedene Szenarien, die AI-Erkennung und -Analyse erfordern.

Q1: Wie sind die Hardwarespezifikationen und die Verarbeitungsleistung des Libelle AI Edge-Computing-Servers?

A: Standardmäßiges 1U-Rackgerät; ein einzelnes Gerät unterstützt bis zu 32 Videokanäle und kann gleichzeitig 32 AI-Algorithmen ausführen. Es ist mit H.264- und H.265-Kodierung kompatibel und kann direkt an vorhandene Kameras und NVR-Geräte angeschlossen werden.

Q2: Wie wird der Libelle AI Edge-Computing-Server an ein vorhandenes Überwachungssystem angeschlossen?

A: Er wird im selben lokalen Netzwerk wie Kameras und NVR bereitgestellt und bezieht dort Videostreams. Originalvideos müssen nicht in die Cloud übertragen werden, was Bandbreitenkosten wirksam spart. Die analysierten Warnereignisse werden anschließend an die Geschäftsplattform hochgeladen.

Q3: Welche Algorithmen unterstützt der Libelle AI Edge-Server und wie werden die Algorithmen aktualisiert?

A: Unterstützt werden unter anderem Gesichtserkennung, Kennzeichenerkennung, Rauch-/Feuererkennung und Übertretungserkennung. Die AI-Modelle werden zentral in der Cloud verwaltet und ausgeliefert; später hinzugefügte Algorithmen erfordern keine Änderungen an der lokalen Hardware und passen sich flexibel an Geschäftsänderungen an.

Q4: Lässt sich der Libelle AI Edge-Computing-Server gut an Geschäftsplattformen von Drittanbietern anbinden?

A: Er bietet RESTful-API-Schnittstellen und unterstützt zwei Bereitstellungsmodi: Public Cloud und Private Cloud. Warnmeldungen, Screenshots und Videoaufzeichnungen können nach außen ausgegeben werden, was die Integration in bestehende Kundenplattformen erleichtert.

Q5: Welche Vorteile bietet die Edge-Cloud-Architektur des Libelle AI Edge-Computing-Servers?

A: Die Edge-Seite übernimmt die Videoanalyse, während die Cloud für Aufgabenplanung und Modellverwaltung verantwortlich ist; so werden Ressourcen beider Seiten koordiniert. Selbst bei instabiler externer Netzverbindung können lokale Videoanalyseaufgaben weiter ausgeführt werden.