Physical World
คน สัตว์ และสิ่งของในพื้นที่จริงเคลื่อนไหวและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

วิดีโอนี้เป็นตัวอย่างที่สร้างด้วย AI เพื่อช่วยอธิบายเทคโนโลยี Omni-Sync
Omni-Sync ใช้เทคโนโลยี AI Vision เพื่อรวมข้อมูลจากกล้องหลายตัวให้เป็นพื้นที่ที่เชื่อมโยงกัน แม้คน สัตว์ หรือสิ่งของจะพ้นจากภาพของกล้องตัวหนึ่งและไปปรากฏในกล้องอีกตัว ระบบก็ยังวิเคราะห์การเคลื่อนไหวได้อย่างต่อเนื่อง จึงช่วยให้เข้าใจสถานการณ์หน้างาน เช่น ความหนาแน่นและระยะเวลารอ เพื่อสนับสนุนการดำเนินงานและการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ
โลกจริงเคลื่อนไหวและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เมื่อใช้ภาพจากกล้องเดียว ความต่อเนื่องของข้อมูลหายไปทันทีที่วัตถุออกนอกภาพ Omni-Sync เชื่อมข้อมูลหลายกล้องและเซ็นเซอร์เพื่อลดการขาดช่วงนี้
คน สัตว์ และสิ่งของในพื้นที่จริงเคลื่อนไหวและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
อุปกรณ์ที่ติดตั้งหน้างานเป็นจุดแรกที่ตรวจพบความเปลี่ยนแปลงของพื้นที่จริง
ค้นหาคน สัตว์ และสิ่งของในภาพแบบเรียลไทม์
กำหนด ID เฉพาะให้วัตถุที่พบและติดตามการเคลื่อนไหวต่อเนื่อง
เชื่อมผลสังเกตจากหลายกล้องเป็นบันทึกวัตถุเดียว
บันทึกคุณลักษณะวัตถุ เช่น ตำแหน่ง พฤติกรรม และสถานะ
ตีความความหมายของพื้นที่และวัตถุจากข้อมูลสะสม
เปลี่ยนความเปลี่ยนแปลงในโลกจริงเป็นข้อมูลที่ค้นหาและใช้อนุมานได้
จัดผลสังเกตหลายกล้องในระบบพิกัดเดียว เพิ่มข้อมูลจากเซ็นเซอร์อื่น และวิเคราะห์คุณลักษณะวัตถุกับความเปลี่ยนแปลงตามเวลา เพื่อเข้าใจพื้นที่จริงอย่างลึกซึ้ง
เชื่อมตำแหน่งวัตถุจากแต่ละกล้องกับพิกัดพื้นที่จริง ไม่ใช่เพียงตำแหน่งพิกเซล แต่ระบุได้ว่าวัตถุอยู่ที่ใด เคลื่อนไปไหน และอยู่ในบริเวณใดนานเท่าใด
จัดข้อมูลหลายกล้องให้อยู่ในกรอบอ้างอิงพื้นที่เดียว เพื่อสร้างพื้นที่จริงใหม่เป็นแผนที่ดิจิทัลเดียว
ข้อมูลของ Omni-Sync ไม่จำกัดเฉพาะภาพ RGB สามารถเพิ่มข้อมูลความลึก ภาพความร้อน LiDAR เรดาร์ และเซ็นเซอร์ IoT สิ่งแวดล้อมตามวัตถุประสงค์ เพื่อขยายข้อมูลพื้นที่และวัตถุ
เชื่อมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่างชนิดเป็นข้อมูลโลกจริงเดียว เช่น ใช้ RGB ระบุวัตถุและใช้ความลึกวัดระยะกับขนาดจริง
ข้อมูลที่มีความหมายในโลกจริงมักมาจากความเปลี่ยนแปลงตามเวลา มากกว่าสถานะชั่วขณะ Omni-Sync สะสมข้อมูลรายวัตถุตามเวลา เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเคลื่อนไหว พฤติกรรมซ้ำ เวลาพำนัก และการใช้พื้นที่แต่ละช่วง
จึงขยายจากการวิเคราะห์ภาพฉากเดียว สู่เทคโนโลยีบันทึกและเข้าใจประวัติความเปลี่ยนแปลงในโลกจริง
การวิเคราะห์ของ Omni-Sync เริ่มจากเชื่อมมุมมองที่กระจายในหลายกล้องเป็นพื้นที่เดียว และติดตามต่อเมื่อวัตถุออกจากกล้อง

วัตถุในโลกจริงไม่ได้อยู่ในกล้องเดียวตลอดเวลา Omni-Sync วิเคราะห์วิดีโอหลายกล้องพร้อมกันและเชื่อมแต่ละมุมมองเป็นข้อมูลพื้นที่เดียว
ยิ่งเพิ่มกล้อง พื้นที่ตรวจจับได้ก็ขยายตาม โดยไม่จำกัดมุมมองของกล้องตัวเดียว สามารถเพิ่มกล้องและเซ็นเซอร์ในบริเวณที่ต้องการเพื่อขยายขอบเขตได้อย่างยืดหยุ่น
วิเคราะห์ทันทีบน Edge หน้างาน ออกแบบให้เก็บเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นโดยไม่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น ใบหน้า เพื่อดำเนินงานอย่างปลอดภัย

Omni-Sync ออกแบบให้วิเคราะห์ส่วนใหญ่บนคอมพิวเตอร์ Edge หน้างาน แทนการส่งวิดีโอทั้งหมดไปยังเซิร์ฟเวอร์กลางหรือคลาวด์ก่อนวิเคราะห์ ระบบอนุมาน AI ใกล้จุดกำเนิดข้อมูล
ลดการพึ่งพาสภาพเครือข่าย พร้อมตัดสินใจและตอบสนองหน้างานได้รวดเร็ว
ความเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายถูกแปลงเป็นเหตุการณ์เรียลไทม์และเชื่อมกับระบบปฏิบัติงาน สามารถถามด้วยภาษาธรรมชาติผ่าน LLM และขยายขอบเขตตามจำนวนกล้องและเซ็นเซอร์
Omni-Sync ประเมินเงื่อนไขที่มีความหมายจากข้อมูลวัตถุและพื้นที่ เช่น คนเกินจำนวน เข้าพื้นที่อันตราย หรืออยู่นานผิดปกติ แล้วสร้างเป็นเหตุการณ์ได้
ส่งการแจ้งเตือนให้ผู้รับผิดชอบทันทีที่ตรวจพบการออกนอกเงื่อนไข ไม่ต้องเฝ้าหน้าจอ ข้อมูลจะถึงคนที่ต้องการในเวลาที่จำเป็น
จัดข้อมูลที่กระจายตามสถานที่และเวลาให้ดูได้ในหน้าจอเดียว ไม่ต้องสลับหลายจุด หน้าจอเดียวแสดงภาพรวมหน้างาน
แม้ผลวิเคราะห์แม่นยำ แต่หากข้อมูลถูกแยกเก็บก็ใช้งานได้จำกัด API ส่งผลวิเคราะห์ตรงไปยังระบบภายนอกด้วยรูปแบบมาตรฐาน
การแจ้งเตือน เชื่อมระบบ และควบคุมล้วนต้องตอบสนองรวดเร็ว หากการตัดสินใจล่าช้าระหว่างส่งผ่านคลาวด์ เหตุการณ์อาจผ่านไปแล้ว Edge AI จึงตัดสินและดำเนินการโดยตรงหน้างานแทนคลาวด์

กล้องหนึ่งตัวแสดงเพียงขอบเขตแคบที่มองเห็น แต่พื้นที่จริงประกอบด้วยหลายมุมมองที่ทับซ้อนและต่อกัน ภาพจากกล้องเดี่ยวจึงไม่บอกว่าโซนใดหนาแน่นหรือว่าง การวิเคราะห์รายโซนรวมจำนวนคนที่ตรวจพบจากหลายกล้องตามพื้นที่ ให้เป็นตัวชี้วัดความแออัดขณะนั้น มองเห็นความหนาแน่นทั้งพื้นที่ ไม่ใช่จอภาพที่แยกกัน

คนที่ผ่านเร็วกับคนที่ยืนอยู่นานมีความหมายต่างกันในสถานที่จริง แต่การตรวจจับวัตถุอย่างเดียวแยกไม่ได้ การวิเคราะห์คิวและเวลาพำนักคำนวณเวลาที่วัตถุอยู่ในโซน เพื่อแยกการรอจากการผ่าน เปลี่ยนการวิเคราะห์ภาพเป็นความเข้าใจสถานการณ์รอคอย

ในสถานที่ที่มีกล้องหลายตัว คนเดียวกันอาจปรากฏพร้อมกันหรือเรียงตามลำดับ การเชื่อมข้อมูลหลายกล้องรวมข้อมูลบนพิกัดพื้นที่เดียวให้เป็นเส้นทางต่อเนื่องโดยไม่ซ้ำซ้อน หลายมุมมองจึงกลายเป็นพื้นที่เดียว

แม้ข้อมูลแม่นยำ ก็ใช้ประโยชน์ไม่ได้หากต้องมีคนเฝ้าดูตลอด ความแออัดเกินเกณฑ์หรือวัตถุอยู่นานเกินเวลาที่กำหนดอาจถูกมองข้าม ระบบประเมินข้อมูลเรียลไทม์ตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ และระบุช่วงที่ออกนอกเงื่อนไขอัตโนมัติ

ภาพ CCTV ทั่วไปใช้งานต่อได้ยากหากไม่มีคนตรวจดู Omni-Sync เปลี่ยนเหตุการณ์ในภาพเป็นข้อมูลมีโครงสร้างที่ยึดวัตถุเป็นศูนย์กลาง เชื่อมกับ LLM และ AI Agent เพื่อให้ผู้ปฏิบัติงานถามด้วยภาษาธรรมชาติแทนการดูวิดีโอทั้งหมด

เชื่อมการเคลื่อนไหวของคน สัตว์ และสิ่งของเป็นข้อมูลอัจฉริยะ เพื่อเข้าใจและตอบสนองต่อพื้นที่
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชัน
วิเคราะห์พฤติกรรมและการเปลี่ยนสถานะปศุสัตว์จากวิดีโอเพื่อช่วยตัดสินใจหน้างาน
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชัน
เชื่อมข้อมูลลักษณะภายนอกจากเซ็นเซอร์หลากหลายเป็นข้อมูลตรวจสอบเพื่อประเมินข้อบกพร่อง
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชัน