導讀

隨著數字科技的快速發展，企業面臨著日益復雜的市場、客戶和生產環境。在這樣的背景下。各種數字化應用不斷涌現，幫助企業實現更高效、更靈活、更協同的運作方式，從而提高競爭力和創新能力。在此背景下，柴火創客開始收集整理企業數字化應用的案例，希望通過這些真實的案例，為企業和用戶數字化轉型帶來啟發并推進企業數字化改革步伐。

本期案例：

Aivero總部位于挪威和丹麥，是一家專注于深度數據實時處理和分析的優秀軟件公司，它展示了如何利用機器學習視覺來創建簡化的解決方案，提供2D/3D深度數據的實時處理和分析，使需要精確深度感知的高能應用成為可能。他們以Saas或本地托管系統的形式交付產品，應用于制造、安防和機器人領域。

企業需求/痛點

近幾年安防監控領域獲得了長足發展，對安防攝像頭提出了新的需求，普通攝像頭只能夠獲取二維圖像信息，無法獲得物體的深度、厚度等三維信息。而深度攝像頭則具有立體視覺感知系統，能夠同時獲取物體的空間位置和深度信息。

深度攝像頭可以為安防監控提供更加精確的感知能力，使其能夠更加準確地識別行人、車輛等物體，并對其進行跟蹤和分析。例如，在公共場所安裝深度攝像頭，可以幫助安保人員更好地掌握場所內的實時情況，提高安全防范水平。

另外，大量的2D和3D深度相機拍攝的視頻，需要結合機器學習算法以便對視頻內容進行識別和分析，這些實際需求和痛點急需相關解決方案。

解決方案

Aivero高幀率視頻流智能分析解決方案

機器學習的世界可能是一個復雜的迷宮，尤其是當它涉及從 3D 環境中的深度圖像解碼視覺數據時。它需要準確性、穩定性和自動化的完美結合。Aivero，處于該領域的最前沿，利用機器學習和先進的 AI 來管理和處理大量用戶生成的深度視頻。

Aivero與Seeed Studio 合作，應用Seeed Studio基于NVIDIA邊緣計算設備，為深度相機捕獲視頻提供分析和處理能力。

Aivero系統提供深度相機管理、視頻的壓縮傳輸與存儲、ML訓練通道、本地或云部署和基于識別模型的應用程序并基于Seeeduino 相關邊緣計算設備進行部署與應用。

基本過程：

平臺可輕松傳輸高幀速率壓縮的深度相機視頻

通過reComputer完成數據捕獲和推斷，并使用reServer編輯/存儲可視數據甚至推理

將數據實時上傳到機器學習訓練框架和推理工具，用于進一步的注釋和訓練

無論您使用多少種深度相機，或者從多個相機SDK訪問多少種不同的數據格式，Aivero都能簡化生成彩色深度圖并將數據轉換為點云圖像。

從深度相機預覽點云圖像存儲和編輯可視數據

錄制時間安排

為您的相機和客戶機進行車隊管理

系統架構

帶來的影響

Aivero的 3D 視頻壓縮技術由 Seeed Studio 的硬件提供支持，可輕松訪問 2D 和 3D 視頻組合的注釋、訓練和推理工具。

與 RVL、PNG 和 LZ4 等傳統無損深度壓縮方法相比，Aivero的解決方案保持了較高的圖像質量水平，并且計算成本更低。是一種實時、低延遲的流媒體解決方案，在使用 1 毫米/步分辨率時，最多支持 3072 個深度單位或 3.072 米。您可以將壓縮的 RGB-D 視頻流存儲到磁盤，并通過一套語言和工具訪問壓縮數據，包括 C++、Rust、Python、MATLAB、NVIDIA Deepstream SDK、三星 NNStreamer、GStreamer、TensorFlow 和 MXnet。

案例展示

寫在最后

深度相機和機器學習視頻分析可以應用于很多領域，如智能監控、自動駕駛、虛擬現實等。例如，在智能監控領域，深度相機可以實時獲取監控區域內物體的深度信息，機器學習算法可以對這些信息進行分析，從而實現對異常行為的自動識別和報警。

總之，深度相機和機器學習視頻分析是一種非常有前景的技術，可以為很多領域帶來更加智能化和高效化的解決方案。

審核編輯：湯梓紅