Physical World
现实空间中的人、动物和物体始终在运动与变化。
本视频为帮助理解Omni-Sync技术而使用AI制作的演示视频。
同步现实世界与数字世界。
Omni-Sync基于AI视觉技术，将多个摄像头的信息整合为一个相互连接的空间。即使人、动物或物体离开一个摄像头的画面、出现在另一个摄像头中，也能持续分析其移动过程。通过了解空间拥挤程度、等候时间等现场情况，为高效运营与决策提供支持。
Omni-Sync的核心是同步。
现实世界不断运动与变化。仅靠单台摄像头，目标离开画面时信息的连续性也会中断。Omni-Sync连接多个摄像头与传感器数据，尽量减少这种断裂。
摄像头 · 深度摄像头 · 传感器
现场设备率先捕捉现实空间的变化。
检测
实时发现视频中的人、动物和物体。
跟踪
为检测到的目标分配唯一ID，持续跟踪其移动。
同步
将分散于多个摄像头的观测结果连接为统一的目标记录。
测量
记录目标的位置、行为、状态等详细属性。
理解
通过积累的数据解读空间与目标的意义。
Digital Intelligence
将现实变化转化为可检索、可推理的数据。
同步感知数据，理解目标与时间的意义。
将多个摄像头的观测结果对齐至统一坐标系，加入其他传感器数据，并综合分析目标属性及时间变化，深入理解现实空间。
空间同步
将图像坐标映射至现实空间。
把各摄像头观测的目标位置关联至实际空间坐标。不仅定位屏幕像素，还可分析现实中目标在哪里、往哪里移动、在哪个区域停留了多久。
将多摄像头数据对齐至共同的空间基准，把现实空间重建为统一的数字地图。
传感器融合
超越摄像头，连接多样的现实数据。
Omni-Sync处理的数据不限于RGB视频。根据测量目的，可加入深度、热成像、激光雷达、雷达及环境IoT传感器，拓展空间与目标信息。
例如用RGB图像识别目标、用深度数据测量实际距离与尺寸，将不同传感器的数据连接为统一的现实信息。
时间维度智能
理解变化过程，而非单一瞬间。
现实世界中，有意义的信息往往来自随时间发生的变化，而非某个瞬间的状态。Omni-Sync沿时间轴积累各目标数据，综合分析移动模式、重复行为、停留时间及分时段空间使用等变化。
由此，从分析单一场景的技术，拓展为记录和理解现实世界变化历史的技术。
通过多个摄像头，
检测并跟踪现实目标。
Omni-Sync的分析始于将分散视野连接为一个空间，并在目标离开单台摄像头后继续跟踪。
1 / 3
看见整个空间，而非单一摄像头。
现实中的目标不会始终停留在单台摄像头内。Omni-Sync同时分析多个摄像头的视频，将不同视野连接为统一的空间信息。
随着摄像头数量增加，可感知空间也随之扩大。不受单台固定摄像头视角限制，可在所需区域添加摄像头与传感器，灵活拓展覆盖范围。
在现场快速、
安全地运行。
在现场边缘端即时分析，采用不保留人脸等敏感信息、只留下必要数据的设计，支持安全运营。
智能在现场即时运行。
Omni-Sync的设计使大量分析可在现场边缘计算机完成。无需将完整视频发送至中央服务器或云端后再分析，而是在数据产生的现场附近执行AI推理。
降低对网络状态的依赖，实现快速现场判断与响应。
将分析结果连接至运营，
拓展至各行各业。
有意义的变化转化为实时事件，与运营系统连接；结合大语言模型，可通过自然语言提问；随着摄像头与传感器增加，应用范围也同步扩展。
将状态变化转化为事件。
Omni-Sync可基于目标与空间数据判断有意义的条件，并将特定区域人数超限、进入危险区域、异常长时间停留等情况生成事件。
实时通知
发现偏离条件的瞬间，立即通知负责人。无需持续盯着画面，信息会在需要时主动送达相关人员。
仪表板
按现场和时间整理分散的数据，在同一界面查看。无需往返多个系统，一屏即可掌握整个现场。
API集成
再准确的分析，如果数据被隔离，应用也会受限。API集成以标准化方式将分析结果传送至外部系统。
现场边缘AI处理
通知、联动与控制都依赖响应速度。判断在云端往返延迟时，现场情况可能已经变化。现场边缘AI直接在本地执行判断与行动。
区域占用与拥挤程度
单台摄像头只能显示有限的范围，而真实空间由多个相互重叠、连接的视野构成。仅看单个画面，无法了解哪里人群集中、哪里仍有空余。区域占用与拥挤程度分析将多台摄像头检测的数量按空间整合，以统一指标反映当前拥挤程度。看到的不再是分散画面，而是整个空间的密度。
经过与停留，传达不同的信号。
短暂经过与长时间站在同一位置，在现场具有不同意义，但仅靠目标检测无法区分。通过计算目标在区域中的停留时间，队列与停留分析区分等候状态与单纯经过的人流，让视频中的“等待”成为可理解的信息。
将多个摄像头的信息连接为连续流动。
在多摄像头现场，同一个人可能同时或先后出现在不同摄像头中。多摄像头数据连接将不同来源的信息整合至统一空间坐标，消除重复，形成连续轨迹，让多个视角构成一个完整空间。
让积累的数据转化为判断。
即使数据准确，如果必须持续人工查看，其价值也难以充分发挥。拥挤程度超限、目标停留过久等情况很容易被错过。异常状态与条件判断根据预设标准实时审查数据，自动识别偏离条件的瞬间。
将现实世界的记录转化为AI可理解的数据
普通监控视频在人工查看之前难以利用。Omni-Sync将视频事件转化为以目标为中心的结构化数据。与大语言模型及AI智能体连接后，运营人员无需逐一观看完整视频，即可用自然语言提问。
同一技术，拓展为不同的
智能解决方案。
