Lumeo 采用 Metropolis 简化视觉 AI 开发过程

在全球范围内，较为重要的地方总共部署了超过 10 亿台摄像机，这些摄像机是视频和数据的关键来源。因此，了解如何利用这些数据来提高空间和流程的效率及安全性，变得越来越重要。

Lumeo是NVIDIA Metropolis的合作伙伴，提供了一个“无代码”视频分析平台，使开发人员和解决方案提供商能够在几分钟内，在边缘或云中创建和交付自定义分析。它通过基于网页的拖放生成器、预构建的分析模块、即用的自定义 AI 模型，以及与云服务的集成来实现这一点。

NVIDIA 助力 Lumeo 加速

Lumeo 平台建立在NVIDIA 预训练模块，NVIDIA TAO 工具套件以及NVIDIA DeepStream SDK上，为视觉 AI 解决方案的市场化铺平了道路。您可以使用任何NVIDIA GPU或NVIDIA Jetson 边缘 AI 系统，在本地或云中快速部署和扩展定制的解决方案，然后在云端进行管理。

对于企业客户，Lumeo 使用Metropolis Showcase让他们能够快速构建解决方案，并在仅使用浏览器的情况下，使用自己的摄像机和视频文件去试用 AI 平台。Metropolis Showcase 通过为客户提供强大的云托管 GPU ，加速开发和评估的过程。

Lumeo 首席执行官兼联合创始人 Devarshi Shah 表示：“与 NVIDIA 合作是一种自然而然的选择，我们都致力于助力各种垂直领域的开发商，以加快上市速度。AI 是针对高级分析法的领先技术，我们很高兴能与 NVIDIA 一起领导这场变革，让企业掌控自己的视频数据，节省时间和金钱。”

更快地构建视觉 AI 解决方案

图 1: 使用 Lumeo 中的拖放生成器

轻松创建 AI 应用程序

构建视觉 AI 解决方案会面临许多挑战，如管理摄像头、处理视频、存储和传输数据、部署 AI 模型以及使用推理结果。Lumeo 的一些核心功能有助于解决这些问题。

使用 Lumeo，您可以在同一位置管理不同的输入信号，如 ONVIF 相机、USB 相机、RTSP 流和视频文件的内容。无论是独立的还是在 Kubernetes 集群中的管道，只需点击或 API 调用，就可以将其从任何视频源部署到云或本地设备。

使用拖放生成器构建视频管道，使用节点进行识别、检测、AI 建模、设置规则、集成、媒体捕获和流式传输。它使企业能够轻松地将视频管道连接到 NVIDIA GPU 进行推理。

应用程序工作流程包括编码、解码、流式传播、高性能处理、AI 建模等。在 Lumeo 网络控制台中，您还可以查看定制化的分析，并使用 RESTAPI 创建自定义集成。

Shah 说：“ Lumeo 将强大的工具放在触手可及的地方，让你建立自己的视频分析，在没有深厚技术知识的情况下，获得对业务流程的可操作见解，并提高现有系统的投资回报率。”

由集成商和软件团队在现实环境中构建

Lumeo 目前被用于许多用例，从停车管理和人员计数到等待时间估计和车牌识别。在一个例子中，一家软件供应商使用其平台和 NVIDIA GPU 来帮助改善停车运营，帮助停车场管理人员监控交通流量、某个区域内的车辆数量，以及车速和车库占用率。

无代码的方式还为以前仅限于部署现有软件的集成商提供了帮助。一个高端零售商场需要跟踪容纳人数和排队等候的人数。利用人员检测、容纳人数监控和越线建模，以及用于边缘计算的 NVIDIA Jetson 模块，商场的集成商快速创建并部署了一个解决方案，使用现有的摄像头和 VMS 基础设施，使商场的购物体验更加顺畅。

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原文标题：Lumeo 采用 Metropolis 简化视觉 AI 开发过程

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