Implementiere es selbst

Verwandle deine Kameras in AI-Kameras im Handumdrehen.

implementiere nach deinen Bedingungen

Führen Sie visionplatform.ai dort aus, wo es für Sie am sinnvollsten ist – am Edge oder im Serverraum:

  • Edge mit NVIDIA Jetson: KI mit geringer Latenz für ca. 20 Kameras pro Gerät. Ideal bei begrenzter Bandbreite oder wenn dezentrale Rechenleistung erforderlich ist (z. B. ein Straßenschrank in einem Solarpark).

  • Zentrale GPU-Server: Verarbeiten Sie 20–500+ Milestone XProtect-Streams mit einer einzigen Rackmount-Einheit direkt neben Ihrem bestehenden Husky- oder Aufzeichnungsserver.

Kombinieren Sie beide Ebenen in einer einzigen Konsole: Verwenden Sie dieselbe Modellbibliothek und No-Code-Workflows. Bestehende Kameras bleiben an Ort und Stelle – leiten Sie ihre Streams einfach an visionplatform.ai weiter und beginnen Sie in wenigen Minuten mit der Generierung von Erkenntnissen zu Sicherheit, Schutz und Betrieb.

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Warum sich für EDGE-Computing entscheiden?

  • Flexibel, vom Serverraum bis hin zum Straßenverteiler, über Glasfaser oder 4G.

  • Eine mühelose Edge-AI-Lösung für eine vollständige AI-Implementierung von Anfang bis Ende.

  • Nahtlose Interaktion mit JEGLICHEN bestehenden Industrie- oder IP-Kameras und Controllern.

  • On-Premise-Verarbeitung, Bildverwaltung und Ausgabenauswertung.

  • Gebaut auf NVIDIA Jetson (eine kompakte, energieeffiziente GPU-Powerhouse für AI-Edge-Computing)

✓ Sicher (on-premise)
✓ Geringe Latenz (blitzschnell)
✓ Skalierbar (einfach mehrere Kameras anschließen)

Warum sich für EDGE-Computing entscheiden?

Warum KI auf einem zentralen GPU-Server ausführen?

  • Hochdichte Verarbeitung – Verarbeiten Sie 20 bis über 500 XProtect-Streams auf einer einzigen Rackmount-Appliance und senken Sie so die Kosten pro Kamera erheblich.

  • Vertraute Hardware nutzen – Passt in denselben Rack und dasselbe Netzwerk wie Ihr bestehender Milestone-Aufzeichnungsserver.

  • Zentralisierte Wartung – Nur ein Gerät zum Patchen, Überwachen und Sichern – statt Dutzender Edge-Nodes.

  • Enterprise-GPUs – Flexible GPUs von NVIDIA A2000/A4000 bis hin zu L4/A40 bieten die Rechenleistung für anspruchsvolle Modelle und zukünftige Workloads.

  • Standortübergreifende Erkenntnisse – Aggregieren Sie Videoanalysen aus mehreren Standorten für unternehmensweite Dashboards und Trendanalysen.

  • Eingebaute Redundanz – Einfach kombinierbar mit USV, RAID und Clustering für maximale Betriebszeit in kritischen Anwendungen.

Zentrale Vorteile
✓ Niedrigste Kosten pro Stream bei Skalierung
✓ Zentrale Steuerung & Zustandsüberwachung
✓ Bereit für Erweiterung – GPUs und Kanäle hinzufügen, ganz ohne Neuentwicklung

Warum KI auf einem zentralen GPU-Server ausführen?

Integration leicht gemacht

  • Nativer Milestone XProtect-Connector – verbinden Sie visionplatform.ai direkt mit Ihrem bestehenden VMS; Alarme und Metadaten erscheinen wie jedes andere XProtect-Ereignis.

  • Echtzeit-MQTT-Feeds – veröffentlichen Sie Erkennungsdaten auf Milestone O-Insights BI-Dashboards oder in Ihrem eigenen MQTT-Broker für unternehmensweite Auswertungen.

  • REST Push & Webhooks – senden Sie JSON-Ereignisse in Sekunden an Data Lakes, SIEMs oder benutzerdefinierte Anwendungen – ganz ohne Polling.

  • Node-RED-Bridge – erstellen Sie Drag-and-Drop-Flows zu Modbus TCP/IP, OPC UA oder MQTT, um SPS-Logik und industrielle Automatisierung zu steuern.

Offene Architektur – dieselben Connectoren unterstützen Anwendungsfälle in den Bereichen Sicherheit, Logistik, Qualitätskontrolle und Nachhaltigkeit, sodass Sie visionplatform.ai überall dort erweitern können, wo Video Mehrwert bietet.

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