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detect 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。

通过人工智能摄像头实现计算机视觉安全

Videologic Analytics 由拥有 30 多年经验的专家领导，专门将 AI 和计算机视觉集成到安全摄像头中，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。

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。

使用 AI 对具有成本效益的自动化威胁检测的需求

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。这些早期模型的程序设计只能detect 有限范围的物体类别，包括一般车辆、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，特别是在提高精确度和误报率方面。

他们的客户正在寻找更全面的解决方案，一种能够在更广泛的物体和场景中提供更广泛、更准确的目标检测功能的解决方案。为了满足这些客户的需求，Videologic Analytics的研发团队开始开发增强型AI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，例如成本高和开发时间长。该公司意识到它需要一种更灵活、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，他们希望找到一种计算机视觉模型，该模型可以提高其视觉 AI 解决方案的可靠性并提高客户满意度。该模型还必须具有成本效益并适应未来需求。

利用 AI 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，VideologicUltralytics 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 使用他们自己的专有数据对这些预训练模型进行微调，用于监控太阳能园区等应用。 

在这种情况下，这些模型用于人工智能驱动的异常检测，区分真正的威胁（例如未经授权的人员或车辆）和无害因素（如小动物或风吹的碎片）。这种清晰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厂，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。

智能视频监控的精简模型部署

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。总之，Ultralytics YOLO 模型的采用为公司带来了直接的运营改善和长期的增长前景。

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用于安全和安防的智能视频分析：未来的发展方向

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全运营，并在零售和商业智能领域开启新的可能性，从而推动实时视频分析的持续创新和增长。

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