AI视频智能分析平台AI Vision Analytics

多 AI 模型

一套平台承载并管理多个 AI 模型，兼容 ONNX、PyTorch 等主流模型格式，按摄像头与场景配置 AI 推理任务，多模型协同分析，结果统一进入事件与告警链路。

查看平台架构
分析流程

多模型如何协同工作

平台负责模型与任务管理，推理任务在计算节点上运行，多模型结果统一汇聚。

模型管理

平台承载多个 AI 模型

任务配置

按摄像头选择模型

AI 推理

模型在节点上运行

结果汇聚

多模型结果统一处理

事件 / 告警

结果进入分析链路

产品实际能力

平台提供的多模型能力

以下能力为平台当前已实现的多模型相关功能。

  • 多 AI 模型承载

    人员、车辆、人脸等多个 AI 模型运行在同一平台上，统一管理。

  • 模型配置

    全部 AI 识别模型均由平台内置提供，无需用户训练、导入、删除模型，开箱可用，降低部署使用门槛。

  • AI 推理任务

    按摄像头与场景配置推理任务，选择需要运行的模型。

  • 多模型协同分析

    面对画面中多种类型检测目标，可调度对应专用模型完成识别推理，提升不同目标场景下的识别准确率。

  • 主流模型格式

    兼容 ONNX、PyTorch 等主流模型格式。

技术特点

平台属性，模型可扩展

模型扩展新的 AI 模型可接入平台，扩展视频分析能力。
ONNX / PyTorch兼容主流模型格式，降低模型接入成本。
任务与节点推理任务在边缘节点或本地算力上运行。

平台可以通过扩展 AI 模型支持更多视觉分析能力，具体能力以实际部署的模型为准。

让摄像头从“记录”走向 “理解”

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