Co-Sight

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Co-Sight ist eine Open-Source-KI-Plattform von ZTE AI Cloud, die für den Aufbau, die Bereitstellung und die Verwaltung von Echtzeit-Videoanalyse-Pipelines entwickelt wurde. Es unterstützt Multi-Modell-Fusion, skalierbare Bereitstellung mit Docker und Kubernetes sowie Low-Latency-Inferenz in Edge- und Cloud-Umgebungen. Mit modularen Komponenten für Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modeltraining und Überwachung beschleunigt Co-Sight die Entwicklung von Anwendungen für die Überwachung intelligenter Städte, Verkehrsüberwachung und industrielle Inspektion.
Hinzugefügt am:
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May 05 2025
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Co-Sight ist eine Open-Source-KI-Plattform von ZTE AI Cloud, die für den Aufbau, die Bereitstellung und die Verwaltung von Echtzeit-Videoanalyse-Pipelines entwickelt wurde. Es unterstützt Multi-Modell-Fusion, skalierbare Bereitstellung mit Docker und Kubernetes sowie Low-Latency-Inferenz in Edge- und Cloud-Umgebungen. Mit modularen Komponenten für Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modeltraining und Überwachung beschleunigt Co-Sight die Entwicklung von Anwendungen für die Überwachung intelligenter Städte, Verkehrsüberwachung und industrielle Inspektion.
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Was ist Co-Sight?

Co-Sight ist ein Open-Source-KI-Framework, das die Entwicklung und Bereitstellung von Echtzeit-Videoanalyse-Lösungen vereinfacht. Es bietet Module für Video-Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modeltraining und verteilte Inferenz an Edge und Cloud. Mit integrierter Unterstützung für Objekterkennung, Klassifizierung, Verfolgung und Pipeline-Orchestrierung sorgt Co-Sight für niedrige Latenz und hohe Durchsatzleistung. Sein modulares Design integriert sich nahtlos mit gängigen Deep-Learning-Bibliotheken und skaliert problemlos mit Kubernetes. Entwickler können Pipelines via YAML definieren, mit Docker bereitstellen und die Leistung über ein Web-Dashboard überwachen. Co-Sight ermöglicht den Aufbau fortschrittlicher Vision-Anwendungen für die Überwachung intelligenter Städte, intelligenter Transport und industrielle Qualitätskontrolle, wodurch Entwicklungszeit und Betriebsaufwand reduziert werden.

Wer wird Co-Sight verwenden?

  • KI-Entwickler
  • Systemintegratoren
  • DevOps-Ingenieure
  • Unternehmen im Bereich Smart City und industrielle IoT
  • Datenwissenschaftler, die an Videoanalytik interessiert sind

Wie verwendet man Co-Sight?

  • Schritt 1: Clone des Co-Sight-Repositories von GitHub
  • Schritt 2: Abhängigkeiten mittels Docker installieren und Docker Compose konfigurieren
  • Schritt 3: Die YAML-Datei für die Videoanalyse-Pipeline definieren
  • Schritt 4: KI-Modelle für Erkennung, Verfolgung oder Klassifizierung importieren oder trainieren
  • Schritt 5: Pipelines auf Edge oder Cloud mit den bereitgestellten Kubernetes-Manifesten bereitstellen
  • Schritt 6: Leistung und Logs über das integrierte Web-Dashboard überwachen

Plattform

  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Co-Sight

Die Hauptfunktionen

  • Video-Datenaufnahme und Vorverarbeitung
  • Pipeline-Orchestrierung via YAML-Definitionen
  • Multi-Modell-Fusion für Erkennung, Verfolgung, Klassifizierung
  • Verteilte Inferenz auf Edge und Cloud
  • Skalierbare Bereitstellung mit Docker und Kubernetes
  • Integriertes Monitoring-Dashboard

Die Vorteile

  • Modulares Architektur beschleunigt die Entwicklung
  • Niedrige Latenz, hoher Durchsatz bei Videoanalysen
  • Nahtlose Integration mit Deep-Learning-Bibliotheken
  • Open-Source und gemeinschaftlich getragen
  • Reduziert den Betriebsaufwand
  • Skaliert in Edge- und Cloud-Umgebungen

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Co-Sight

  • Überwachung städtischer Gebiete
  • Verkehrsflussüberwachung
  • Industrielle Qualitätskontrolle
  • Einzelhandelsverkehrsanalyse

FAQs zu Co-Sight

Unternehmensinformationen zu Co-Sight

Co-Sight Bewertungen

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Co-Sight?

  • NVIDIA DeepStream
  • Intel OpenVINO
  • AWS Panorama
  • Baidu EasyDL

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