Lexikon: AIOP (AI Open Platform)

AIOP (AI Open Platform) ist eine fortschrittliche, offene Plattform, die es Anwendern, Partnern und Entwicklern ermöglicht, maßgeschneiderte KI-Algorithmen für spezifische Anforderungen in der Sicherheitstechnik und Videoüberwachung zu entwickeln und auf kompatibler Hardware zu betreiben. Sie ist eng mit der Hikvision Embedded Open Platform (HEOP) verbunden und stellt eine Erweiterung dar, die sich auf die Anpassung und Bereitstellung von KI-Algorithmen konzentriert. Der Trainingsprozess ist benutzerfreundlich gestaltet: Die Plattform stellt ein "Lager" von Algorithmusmodellen bereit, anhand derer Endnutzer oder KI-Dienstleister ihre eigenen KI-Algorithmen durch Eingabe von Beispielbildern trainieren können. Dieser modellbasierte Ansatz nutzt AutoML-Methoden, was die technische Hürde für die Algorithmusanpassung signifikant senkt. Die Architektur von AIOP ist Teil eines offenen Ökosystems und unterstützt die containerisierte, unabhängige Bereitstellung sowie die eingebettete Anwendung von Algorithmen Dritter auf der Hardware, ermöglicht durch Technologien wie die leichtgewichtige und sichere 'Conch'-Container-Technologie und das HikFlow-Algorithmus-Entwicklungskit. HikFlow ist dabei die Kernkomponente, die es Dritten erlaubt, ihre Deep-Learning-Algorithmen effizient auf verschiedenen Hardwareplattformen, auch direkt am Edge, auszuführen.

Die Einsatzmöglichkeiten von AIOP sind vielfältig und zielen darauf ab, reale Herausforderungen in unterschiedlichen vertikalen Märkten zu adressieren. Ein prominentes Beispiel ist die Erkennung von persönlicher Schutzausrüstung (PSA), etwa die Überprüfung, ob Schutzhelme getragen werden, inklusive Farberkennung zur Auslösung spezifischer Alarme. Darüber hinaus erweitert AIOP die Möglichkeiten der ganzheitlichen Sicherheit durch Funktionen wie fortschrittlichen Perimeterschutz, detaillierte Verhaltensanalyse zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten, Objekt- und Gesichtserkennung, Personen- und Fahrzeugzählung, Warteschlangenmanagement sowie Kennzeichenerkennung (ANPR). Spezifische Anwendungen, wie die Rauch- und Mobiltelefonnutzungserkennung an Tankstellen, erhöhen die Sicherheit in kritischen Umgebungen. Für betriebliche Effizienz und Business Intelligence ermöglicht AIOP die Extraktion wertvoller Metadaten aus Videostreams, um maßgeschneiderte Anwendungen für Lebensmittelrückverfolgbarkeit, Anlageninspektion oder Fehlererkennung zu entwickeln. Ein wichtiger Aspekt ist die Unterstützung der privatisierten Bereitstellung, die es Nutzern erlaubt, ihre Daten gemäß den geltenden Datenschutzrichtlinien sicher zu halten, und das Datenmanagement wird durch intelligente Datenbeschriftung sowie eine visuelle Benutzeroberfläche vereinfacht.

Die Integration von AIOP erfolgt tief in Produktlinien wie den DeepinView-Kameraserien und DeepinMind NVRs. DeepinView Kameras können Algorithmen ausführen, die über AIOP trainiert wurden, und ermöglichen es sogar, mehrere KI-Funktionen gleichzeitig zu nutzen oder flexibel zwischen verschiedenen eingebetteten KI-Algorithmen zu wechseln, ohne die Hardware austauschen zu müssen. DeepinMind NVRs, ausgestattet mit leistungsfähigen GPUs, führen Deep-Learning-Algorithmen mit hoher Genauigkeit aus und reduzieren Fehlalarme signifikant. Die zugrundeliegende HEOP 2.0 Plattform erleichtert Partnern und Entwicklern den Zugang zu AIoT-Hardware und -Technologien für die Entwicklung eigener Anwendungen. Durch die Kombination von KI und IoT (AIoT) treibt AIOP die Entwicklung intelligenterer, effizienterer und zuverlässigerer Überwachungssysteme voran, die in Industrie, Einzelhandel, Verkehrswesen und vielen weiteren Sektoren zur Sicherheitsverbesserung und Betriebsoptimierung beitragen. Die Fähigkeit, KI-Analysen direkt am "Edge" durchzuführen, reduziert Latenzzeiten und unterstützt den Schutz der Privatsphäre, während iterative Optimierungen und mehrere Integrationsschnittstellen eine hohe Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit gewährleisten.