移動と交通
ソリューション
移動と交通
携帯と交通は厳しいかつミッションクリティカルなアプリケーションです。標準設計はファンレスで、メンテナンスが容易で、広範な温度に耐える耐久性があり、激しい移動や過酷な環境に耐えるように設計されています。
GVDは交通へのコミットメントを貫いています。
交通市場 は、GVDがビジネスを始めた当初から密接に関わっており、GVDはそのコミットメントを貫いています。今日、GVDは広く成功した製品ファミリーを補完するために、全く新しいモバイル＆ファンレスシリーズを発表しています。
GVDは、品質の高いハードウェアコンポーネントを選択し、豊富なデータ接続とPoEポートを組み込んで、移動中のさまざまなミッションクリティカルなアプリケーションをカバーするモバイルNVRを提供しています。
LPR＆モバイルソリューション
LPRと車両分類
Deep-Learning AIに基づく物体検出
GVD ライセンスプレート認識
最新のAI技術であるYOLOモデリング、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、Deep-Learningなどを活用することで、GVDのライセンスプレート認識は、LPRの精度、オブジェクトトラッキング、または車両分類において、カメラの不良角度でさえも最高水準の性能を発揮します。
GVDのLPRには、投資を最大限に活用するための独自の「仮想チャネル」と「フローティングチャネル」が備わっています。これらのチャネルは、他のカメラがAIによるビデオ分析を必要とする場合に、利用可能なAIリソースを節約します。
さらに、GVDはそのLPR機能に「AI-Polarizer」を実装しています。例えば、GVD VMSマネージャーは、大量のインデックス付きビデオ映像の中から特定のナンバープレートを迅速に見つけ出すことができるため、警察やセキュリティチームは、混雑した交差点でのラッシュアワー中でも疑わしい車両がいつどこに現れたかを簡単に把握できます。
GVDのAIラインナップには、H264/H265ビデオデコーディングおよびビデオ分析を高速化するためのnVIDIA GPUを搭載したAI Thinkerが含まれています。
GVDのLPRのアフターサービスは、「PASIA™」と呼ばれるAI強化プログラムです。これは、「Per-Scenarios-Self-Improved AI」を意味し、より複雑な環境や複雑なアプリケーション向けに設計された拡張AIトレーニングです。PASIA™は高度にカスタマイズされたサービスであり、販売後、GVDのAIエンジニアが、AIサーバーGVDが販売したビデオ画像を注釈付きで収集し、Deep-Learning用の有用なデータセットを作成するのに顧客を支援します。その後、高信頼性で正確かつ高速なニューラルネットワークを作成することは難しいことではありません。
モバイルNVR
GVDのモバイルNVRは、その名前が示す通り、道路を移動しながら作業することができます。これらは4つのカメラチャンネルのライセンス、PoE LANポート、豊富なデータ接続（一部はオプションで利用可能）、点火電源管理、および絶縁されたDIOを備えています。PoE LANポートは、車内でのカメラの取り付けを容易にし、豊富なデータ接続はNVRとビジネス本部や制御センターの間の連絡を強化します。点火電源管理は車のバッテリー使用状況を監視し、NVRの起動失敗を防止します。これらのNVRは、車内デバイスを簡単に追加できるように絶縁されたDIOも備えています。GPSレシーバーを選択すると、数百マイル先の車両をリアルタイムで地図上で特定できます。また、G-センサーを搭載することで（オプションでも可能）、モバイルNVRは重大な振動や車両の衝突が発生するとすぐにアラートを発信できます。NVRと制御センターの間の密接でシームレスな連携は非常に容易に実現できます。
各モバイルNVRモデルは、E-MarkおよびEN50155/EN50121-3-2の基準を満たし、IEC60068-2-64 / IEC60068-2-27の5 Grms振動および50 Grms衝撃試験をパスしています。
GVDのモバイルNVRは、従来のビジネスフロアを超えて保護を拡張しており、それゆえ、銀行の現金回収車や交通事業に必要なフリート管理など、一時的な活動に非常に役立ちます。
AIディープラーニング
GVD AIエンジン
1960年代に登場して以来、ディープラーニングは機械学習の一部として広く使用されており、自動音声翻訳、自動運転、医学研究など、さまざまな高度なシステムで優れた結果を生み出しています。そして、2010年以降、ハードウェアの進歩により、ディープニューラルネットワークの効率的なトレーニング方法がより効果的になり、現在見られるようなディープラーニングブームが始まりました。
機械学習とは異なり、ディープラーニングは非構造化データを使用して効果的なトレーニングと優れたパフォーマンスを得る利点があります。つまり、特徴量エンジニアリング、データラベリング、不必要なコストが不要です。
GVDのディープラーニングは、NVIDIAの高性能GPUを使用してビデオ画像処理を大幅に高速化し、アルゴリズムの実行時間を大幅に短縮します。
PASIA™
PASIA™は「Per-Scenarios-Self-Improved AI」を意味します。これは、より複雑な環境やより複雑なアプリケーション向けに設計された拡張されたAIトレーニングです。
PASIA™は非常にカスタマイズされたサービスであり、販売後しばらくしてから、GVDのAIエンジニアが顧客に助言し、GVD AIサーバーによって収集されたビデオ画像に注釈を付け、Deep Learningのための有用なデータセットを作成します。その後、高い信頼性、精度、および高速なニューラルネットワークを簡単に入手できます。
