Videologic Analytics和Ultralytics YOLO用于视频监控

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，致力于增强工业场所、太阳能园区和住宅区的安全和监控。他们部署了与安防摄像头集成的 AI 驱动解决方案，以实时监控周边并检测入侵。 

由于之前的模型成本高昂且部署缓慢，他们集成了 Ultralytics YOLO 模型，以提高检测准确性，降低开发成本和上市时间，并扩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 以及西班牙 4,000 多家经过认证的安保公司等知名客户提供服务。由于在 AI 模型开发和部署方面面临着成本高昂且耗时的挑战，他们将 Ultralytics YOLO 模型应用到他们创新的视觉 AI 解决方案中。通过这样做，他们能够增强其安全应用，并扩展到新的垂直领域。

使用 AI 对具有成本效益的自动化威胁检测的需求

Videologic Analytics 之前已将 AI 模型集成到他们提供给客户的安防摄像头中。这些早期模型被编程为检测有限范围的物体类别，包括通用车辆、人类和小型动物。虽然这种基础方法为高级安全系统奠定了基础，但它也为进一步改进提供了机会，尤其是在提高精度和降低误报率方面。

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

在测试了多个 AI 模型之后，Videologic Analytics 发现 Ultralytics YOLO 模型提供了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的物体。这种预训练提供了一个强大的基础，因为这些模型已经可以识别许多基本项目，从而更容易地将它们调整为特定的安全需求。

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场外，他们还使用 YOLO 开发了工业和住宅安全解决方案，以及用于零售和商业智能领域计算机视觉创新的概念验证模块。虽然他们主要使用目标检测，但他们也利用 YOLO 支持的计算机视觉任务，例如姿势估计和目标跟踪。

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为何选择 Ultralytics YOLO 模型？

Videologic Analytics 选择 Ultralytics YOLO 模型是因为他们需要一个强大的解决方案，该解决方案能够支持众多摄像机通道，同时提供快速、准确的推理。 

YOLO支持多种导出格式，并与CUDA、TensorRT、ONNX和OpenVINO等框架无缝集成。这种灵活性使Videologic Analytics能够使用PyTorch微调模型，并在生产环境中高效部署。通过特定于硬件的优化，YOLO比以前的模型更好地满足了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 在性能和效率方面都取得了令人瞩目的进步。他们新的 Vision AI 解决方案能够在各种设施（从太阳能园区和工业场所到住宅区）中实现快速、实时的威胁检测。 

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头通道，所有许可证现在都已升级以支持 Ultralytics YOLO 模型。转向 YOLO 已显著减少了误报，并全面提高了检测准确性。因此，客户可以享受更可靠的安全系统，并且运营成本也已降低。 

此外，Ultralytics YOLO 模型更快的推理速度和可扩展性缩短了新 AI 功能的上市时间。这使得 Videologic Analytics 能够增强其核心安全产品，并探索零售和商业智能等垂直领域的新机会。总的来说，采用 Ultralytics YOLO 模型推动了公司即时的运营改进和长期增长前景。

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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 正在积极努力扩展其解决方案，利用 Ultralytics YOLO 模型超越基本入侵检测。接下来的步骤包括通过高级分析（如行为分析、趋势跟踪和预测情报）提供更丰富、更具可操作性的见解。 

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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