El Servidor de computación en el borde Dragonfly AI es un terminal ligero, inteligente y desplegable en el borde para la detección y el reconocimiento de video, desarrollado de forma independiente. Este sistema está orientado al ámbito del video y la videovigilancia, incorpora un potente motor de algoritmos de IA y permite desplegar de forma flexible diversos algoritmos de reconocimiento desde la nube. Está concebido como un producto de hardware y software integrados para aplicaciones de seguridad de amplio alcance. El chip de IA + el framework de IA + los algoritmos de IA trabajan de forma conjunta para ofrecer un soporte de capacidad de cómputo de IA potente y flexible, admitir el análisis inteligente de video con múltiples canales y habilitar rápidamente aplicaciones de IA como reconocimiento facial, reconocimiento de matrículas, control de personas y vehículos, vigilancia perimetral y alertas de humo y fuego (implementadas mediante despliegue en la nube), proporcionando a los usuarios una solución inteligente con una excelente relación calidad-precio. Se aplica ampliamente en parques, campus, obras, comunidades y otros escenarios de seguridad de amplio alcance.

1. Servidor estándar de 1U para sala de servidores, que facilita una instalación e implementación rápidas;

2. Un solo servidor admite 32 canales de video y puede ejecutar en paralelo 32 tipos de reconocimiento con algoritmos de IA;

3. Compatible con el protocolo común RTSP y con H.264/H.265;

4. Permite la conexión para detección dentro de la misma red local del NVR o de las cámaras, reduciendo la carga del servidor y los costos de tráfico;

5. Admite mensajes de alerta de detección ligeros, enviados en tiempo real al usuario;

6. Los dispositivos de detección se integran de forma unificada en la gestión en la nube para consultar su estado y asignar tareas de detección;

7. Los modelos de IA se gestionan de forma unificada en la nube, lo que facilita una asignación flexible y un uso racional de los recursos;

8. Permite ver directamente el video de vigilancia, lo que posibilita la interacción entre el monitoreo de riesgos y la videovigilancia;

9. Incorpora un motor de algoritmos de IA que, junto con la nube, permite un despliegue flexible e ilimitado de algoritmos de IA para cualquier necesidad futura del negocio;

10. Modelos de IA ligeros con alta velocidad de cálculo;

11. Arquitectura exclusiva de interconexión inmediata “borde-nube”, que permite compartir recursos entre el borde y la nube, superar las limitaciones de recursos del lado del borde y lograr el uso compartido de recursos de todo el sistema;

12. Ofrece abundantes interfaces de API RESTful para facilitar el desarrollo de integraciones por parte de terceros y una rápida integración empresarial;

13. El sistema admite tanto despliegue en nube pública como en nube privada, adaptándose a las necesidades de desarrollo del negocio.

El Servidor de computación en el borde Dragonfly AI se conecta directamente a las cámaras de grabación en red, extrae los flujos de video dentro de la red local y realiza el análisis inteligente en el terminal; después, carga los resultados de detección en la nube, lo que reduce el costo de ancho de banda del usuario. Su despliegue es flexible, cómodo y sencillo. El flujo de negocio es el siguiente:

1. El servidor de detección se coloca en la misma red local que el NVR de las cámaras de vigilancia y extrae el flujo directamente desde el NVR;

2. El servidor de detección se conecta automáticamente al servidor de gestión de tareas para recibir la gestión y la asignación de tareas;

3. El servidor de detección envía en tiempo real los eventos de detección al servidor de colas de mensajes, para que la plataforma de información del usuario pueda escucharlos en tiempo real;

4. El servidor de detección puede generar videos de resultados y enviarlos al servidor de streaming, para que la plataforma de información del usuario pueda consultarlos;

5. El servidor de gestión de tareas proporciona una plataforma web para la operación del usuario y ofrece interfaces de consulta de registros de mensajes e interfaces de capturas de infracciones para que las utilice la plataforma de información del usuario;

6. El servidor de streaming proporciona la distribución de los flujos de video con los resultados de detección;

7. El servidor de colas de mensajes proporciona la distribución en tiempo real de los eventos de detección.

1. Parque inteligente: basado en la conexión estandarizada de datos de dispositivos y sistemas inteligentes del parque, y combinando tecnologías como inteligencia artificial, big data y computación, se implementa una plataforma de gestión operativa integral para escenarios como personas, vehículos, energía, seguridad, activos y medio ambiente del parque. Esto ayuda a mejorar la eficiencia de la gestión operativa, elevar la calidad de los servicios del parque, aumentar el nivel de seguridad y maximizar el valor de los distintos sistemas inteligentes del parque.

2. Obra inteligente: mediante diversos dispositivos de vigilancia instalados en las obras de construcción, el sistema de reconocimiento y análisis con IA construye un sistema de vigilancia y prevención inteligente que permite la supervisión en tiempo real de personas, máquinas, objetos, materiales, métodos y entorno. Puede compensar eficazmente las deficiencias de los métodos y tecnologías tradicionales de supervisión, transformando la “supervisión” pasiva en “monitoreo” activo, logrando verdaderamente alertas previas, detección habitual durante el proceso y gestión normalizada posterior, y llevando la seguridad de la producción en obra a la gestión informatizada.

3. Comunidad inteligente: se aplican hardware y software en escenarios de comunidades inteligentes para cubrir necesidades como acceso mediante reconocimiento facial, identificación de extraños, detección de personas merodeando y gestión de accesos, cumpliendo los requisitos de supervisión de la policía y de las autoridades de la comunidad, mejorando la eficiencia de la gestión de personas y la satisfacción de los residentes. Además, se realiza la vigilancia y gestión de personas clave, como personas infractoras (fugitivos) y personas con especial atención por reclamaciones.

4. Campus seguro: el campus seguro con IA se basa en una plataforma en la nube + sistemas de negocio + terminales inteligentes de hardware para reconocimiento facial con IA, y conforma un servicio inteligente de pila completa que abarca decisiones con big data, prevención y control de riesgos de seguridad, control de accesos del campus, sistema de gestión de residencias, consumo en comedores, sistema de señalización digital de aula en la nube, oficina inteligente y muchas otras aplicaciones. Puede ofrecer a los departamentos de supervisión educativa, escuelas, profesores, estudiantes y padres una solución integral de campus seguro inteligente de servicio completo.

5. Otros escenarios que requieran reconocimiento y análisis con IA.

P1: ¿Cuáles son las especificaciones de hardware y la capacidad de procesamiento del Servidor de computación en el borde Dragonfly AI?

R: Es un equipo estándar de montaje en rack de 1U. Una sola unidad admite hasta 32 canales de video y puede ejecutar simultáneamente 32 conjuntos de algoritmos de IA. Es compatible con las codificaciones H.264 y H.265, y puede conectarse directamente a las cámaras y equipos NVR existentes.

P2: ¿Cómo se integra el Servidor de computación en el borde Dragonfly AI en un sistema de vigilancia existente?

R: Se despliega dentro de la misma red local de las cámaras y el NVR para extraer los flujos de video, sin necesidad de enviar el video original a la nube, lo que ahorra eficazmente ancho de banda. Los eventos de alerta ya analizados se envían después a la plataforma de negocio.

P3: ¿Qué algoritmos admite el servidor de borde Dragonfly AI y cómo se actualizan?

R: Admite reconocimiento facial, reconocimiento de matrículas, humo y fuego, intrusión perimetral, entre otros. Los modelos de IA se gestionan y distribuyen de forma centralizada desde la nube, por lo que la incorporación posterior de nuevos algoritmos no requiere modificar el hardware local y se adapta con flexibilidad a los cambios del negocio.

P4: ¿Es fácil integrar el Servidor de computación en el borde Dragonfly AI con plataformas de negocio de terceros?

R: Ofrece interfaces de API RESTful y admite dos modos de despliegue: nube pública y nube privada. Los mensajes de alerta, las capturas de pantalla y las grabaciones pueden exportarse, lo que facilita el desarrollo de integraciones con las plataformas existentes del cliente.

P5: ¿Qué ventajas ofrece la arquitectura borde-nube del Servidor de computación en el borde Dragonfly AI?

R: El lado del borde realiza el análisis de video y la nube se encarga de la programación de tareas y la gestión de modelos, lo que permite la colaboración de recursos entre ambos. Incluso si la red externa es inestable, las tareas locales de análisis de video pueden seguir ejecutándose.