NVIDIA Metropolis Microservices提供了一套全面的、可擴展的工具和服務，開發人員可快速構建和部署先進的視覺AI應用。透過利用雲端原生的架構、模組化的設計和廣泛的生態系統，開發人員可以在各種環境中輕鬆地部署和管理他們的AI解決方案。

NVIDIA Metropolis Microservices的優勢與功能

• 雲端原生架構與可擴展性：Metropolis Microservices利用 Docker和Kubernetes等產業標準技術，支援從邊緣設備到雲端平台的無縫擴展和部署。這種靈活性允許應用程式在NVIDIA Jetson設備、x86伺服器和資料中心 GPU 上運行​ ​。
• 模組化和可重覆使用的元件：該平台的微服務設計為模組化，允許開發人員根據不同的案例進行整合和客制。這意味著一次開發的元件可以在多個應用程式中重複使用，從而提高效率，減少開發時間​。
• 全面的視覺AI工作流程：平台提供了預構建的參考應用程式和工作流程，如多攝像頭追蹤、佔用分析和零售損失預防。這些工作流程為開發人員提供了一個快速構建和部署複雜視覺AI解決方案的起點​。
• 高階AI和機器學習功能：NVIDIA整合了強大的AI功能，如生成式AI和行為分析。這些功能包括檢測和追蹤多個攝像頭的物件，分析行為和異常，並執行高運量相似性搜索，有助於從視訊資料中獲得更深的洞察力和預測分析​​。
• 增強的邊緣到雲端連線：平台支援邊緣到雲端的連接，方便資料流程傳輸和AI推理。這確保了視覺AI應用能夠高效地在各種地理位置分散的環境中部署和管理​​。
• 支援數位孿生和合成資料：NVIDIA的Metropolis平台利用數位孿生和合成資料生成來提高模型的魯棒性，並簡化開發過程。這對於在受控的模擬環境中測試和驗證AI模型在部署到實際場景中之前非常重要​​。
• 廣泛的生態系統和整合選項：微服務與一系列NVIDIA技術和SDK相容，如TensorRT、DeepStream和TAO Toolkit，提供了一個全面的生態系統供開發人員構建和優化他們的視覺AI應用​。

》亮點技術：即時多攝影機追蹤追蹤與分析

利用最先進的多攝影機追蹤(MTMC)或基於視覺的即時定位系統(RTLS)技術重新構想像的空間，實現大範圍的即時洞察。NVIDIA系統利用數位孿生來簡化複雜的工作流程，從合成資料生成到模型驗證並促進快速部署。利用尖端視覺AI發現模式、優化工作流程並增強設施的安全性。

 

典型應用場景

• 零售分析: 用於監控客戶行為、防止盜竊和優化店面佈局的應用程式，透過多攝像頭追蹤和即時分析來實現。
• 智慧城市: 透過AI驅動的視訊分析管理交通流量、監控公共安全和提升城市基礎設施。
• 醫療保健和工業自動化: 在醫院和工業環境中利用視覺AI進行病人監控、流程優化和安全管理。