用于视频监控的 Videologic Analytics 和 Ultralytics YOLO

Videologic Analytics 是一家总部位于西班牙的先进视频分析解决方案开发商，其解决方案可加强工业场所、太阳能园区和住宅区的安全和监控。他们部署的人工智能解决方案与安防摄像机集成，可实时监控周边环境并检测入侵行为。 

面对以往模型的高成本和缓慢部署，他们整合了Ultralytics YOLO 模型，以提高检测准确性，降低开发成本，缩短上市时间，并将业务拓展到零售和商业智能等新领域。

利用人工智能摄像机实现计算机视觉安防

在拥有 30 多年经验的专家领导下，Videologic Analytics 专注于将人工智能和计算机视觉集成到安防摄像机中，以实现实时监控和自动威胁检测。他们的解决方案以可靠的性能保护大型设施、可再生能源装置和住宅社区的安全。

他们为 Prosegur、Securitas、Sabico 等知名客户以及西班牙 4000 多家认证安全公司提供服务。面对昂贵而耗时的人工智能模型开发和部署所带来的挑战，他们将 Ultralytics YOLO 模型应用到其创新的 Vision AI 解决方案中。通过这样做，他们不仅增强了安全应用，还开拓了新的垂直领域。

利用人工智能进行经济高效的自动威胁检测的必要性

Videologic Analytics 曾将人工智能模型集成到他们为客户提供的安防摄像机中。这些早期模型被编程为检测有限范围的物体类别，包括普通车辆、人类和小动物。虽然这种基础方法为先进的安防系统奠定了基础，但也为进一步完善提供了机会，尤其是在提高精确度和误报率方面。

他们的客户正在寻找一种更全面的解决方案，一种能够在更广泛的对象和场景中提供更广泛、更准确的对象检测能力的解决方案。为了满足这些客户需求，Videologic Analytics 的研发团队开始开发增强型人工智能模型。 

在开发这些模型的过程中，Videologic Analytics 很快发现现有方法存在一些问题，例如成本高、开发时间长。公司意识到需要一种更灵活、更高效的方法。这种新方法需要应对这些挑战，并更好地满足客户不断变化的安全需求。 

具体来说，他们希望确定一种计算机视觉模型，以提高其视觉人工智能解决方案的可靠性并提升客户满意度。此外，该模型还必须具有成本效益，并能适应未来的需求。

用人工智能驱动的异常检测重新定义监控

在测试了几种人工智能模型后，Videologic Analytics 发现 Ultralytics YOLO 模型具有他们所需的灵活性和性能。他们从使用COCO 数据集开发的预训练 YOLO 模型开始，该数据集包含各种常见物体。这种预训练提供了坚实的基础，因为模型已经可以识别许多基本物品，从而更容易调整模型以满足特定的安全需求。

例如，Videologic Analytics 公司利用自己的专有数据对这些预先训练好的模型进行了微调，用于监测太阳能园区等应用。 

在这种情况下，模型用于人工智能驱动的异常检测，区分真正的威胁（如未经授权的人员或车辆）和无害元素（如小动物或风吹碎屑）。这种明确的区分对于减少误报和提高整体安全性能至关重要。

除了监控太阳能发电场，他们还利用 YOLO 开发了工业和住宅安全解决方案，以及零售和商业智能领域计算机视觉创新的概念验证模块。虽然他们主要使用对象检测，但也利用 YOLO 支持的计算机视觉任务，如姿势估计和对象跟踪。

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为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？

Videologic Analytics 之所以选择 Ultralytics YOLO 模型，是因为他们需要一个强大的解决方案，既能支持众多摄像机通道，又能提供快速、准确的推理。 

YOLO 支持各种导出格式，并与 CUDA、TensorRT、ONNX 和 OpenVINO 等框架无缝集成。这种灵活性使Videologic Analytics可以使用PyTorch对模型进行微调，并将其高效地部署到生产中。通过针对硬件的优化，YOLO比以前的模型更能满足实时视频分析的苛刻需求。

简化智能视频监控的模型部署

自从集成 Ultralytics YOLO 模型以来，Videologic Analytics 的性能和效率都有了显著提高。他们的新 Vision AI 解决方案实现了从太阳能园区、工业基地到住宅小区等各种设施的快速、实时威胁检测。 

事实上，Videologic Analytics 每年部署约 10,000 个许可证，每个许可证对应一个专用摄像机通道，现在所有许可证都已升级为支持 Ultralytics YOLO 型号。转向 YOLO 后，误报率显著降低，检测准确率全面提高。因此，客户享受到了更可靠的安防系统，同时也降低了运营成本。 

此外，Ultralytics YOLO模型更快的推理速度和可扩展性缩短了新人工智能功能的上市时间。这使得Videologic Analytics有可能增强其核心安全产品，并在零售和商业智能等垂直领域探索新的机遇。总体而言，Ultralytics YOLO 模型的采用为公司带来了立竿见影的运营改善和长期增长前景。

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用于安全和安保的智能视频分析：未来之路

Videologic Analytics 正在利用 Ultralytics YOLO 模型积极扩展其解决方案，以超越基本的入侵检测。下一步将通过行为分析、趋势跟踪和预测智能等高级分析提供更丰富、更可操作的见解。 

这些增强功能将帮助客户优化安防操作，开启零售和商业智能领域的新机遇，推动实时视频分析领域的持续创新和增长。

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