Visual Intelligence · Orbit Vision Edge
카메라 영상을 실시간으로 이해하는 Vision AI
카메라 입력부터 AI 분석, 사용자가 보는 화면까지 연결합니다. Orbit Eye는 실시간 화면 하나를 VLM으로 설명하고, Orbit Vision Edge는 이를 최대 32개 채널로 넓혀 영역 분할·객체 탐지·VLM을 동시에 실행합니다.
Orbit Vision Edge: 32개 채널을 한 화면에서
최대 32개 채널의 실시간 영상을 한 화면에 모으고, 채널마다 영역 분할(SAM)과 객체 탐지를 실행합니다. 선택한 장면은 VLM이 문장으로 설명합니다.
모든 화면을 지켜보지 않아도, 현장을 압니다.
현장 곳곳의 실시간 영상을 한 화면에 모으고, 채널마다 사람과 사물을 탐지하고 영역을 나눠 표시합니다. 살펴볼 장면을 고르면 VLM이 상황을 문장으로 설명합니다. 관제 인원은 화면을 일일이 확인하는 대신, AI가 표시한 장면부터 판단합니다.
영상 입력에서 화면 속 정보까지
실시간 스트림을 받아 세 가지 AI 모델을 동시에 실행하고, 결과를 해당 영상 위에 표시해 모니터링 화면에서 보여줍니다. 분석 항목과 표시 방식은 제품의 사용 환경에 맞춥니다.
영상 입력
카메라 스트림의 입력과 디코딩을 연결하고, 채널별 미리보기와 처리 상태를 앱에 전달합니다.
AI 동시 실행
영역 분할·객체 탐지 결과를 각 채널에, VLM의 장면 설명을 선택한 장면에 연결합니다.
모니터링 화면
영상과 분석 결과를 함께 보고, 살펴볼 채널과 장면을 고를 수 있는 화면을 구성합니다.
현장에서 분석하고, 필요한 정보만 보냅니다
영상 분석을 카메라 가까운 기기에서 처리하고, 이벤트와 요약 정보 위주로 서버나 관제 화면에 전달하도록 구성할 수 있습니다. 원본 영상을 현장에 두어야 하는 환경에 맞춥니다.
이런 환경에 적용합니다
넓은 현장을 관제하는 곳에는 Vision Edge를, 실시간 화면을 보며 판단하는 기기에는 Orbit Eye를 적용합니다.
넓은 현장의 관제
시설·작업 현장·데이터센터처럼 구역이 많은 곳에서 채널마다 탐지 결과를 보고, 필요한 장면은 설명으로 확인합니다.
실시간 화면을 보는 기기
카메라 화면을 보며 사람·사물·주변 상황을 판단해야 하는 기기에 Orbit Eye를 적용합니다.
제품에 맞춘 구성
채널 수와 대상 기기, 필요한 분석과 표시 방식을 정하고 하드웨어 자원·모델·런타임의 연결 범위를 확인합니다.
카메라 BSP부터 Vision AI 알고리즘까지
카메라 BSP와 드라이버 개발, 센서와 촬영 환경에 맞춘 ISP 커스터마이징부터 영상 분석 알고리즘과 모니터링 앱까지 개발합니다. 카메라 입력부터 AI 분석 결과가 화면에 표시되는 전체 흐름을 제품에 맞게 연결합니다.
카메라 BSP·드라이버와 ISP 커스터마이징
Android·임베디드 Linux 환경에서 카메라 BSP와 드라이버를 개발하고, 센서와 촬영 조건에 맞춰 HDR·노이즈 감소 등 ISP 처리를 조정합니다.
엣지 Vision AI 알고리즘과 앱 통합
영역 분할·객체 탐지·VLM 등 영상 분석 알고리즘을 기기에 맞게 최적화하고 앱에 통합합니다. Orbit Vision Edge는 최대 32채널의 영상 처리와 AI 분석, 모니터링 앱을 하나의 엣지 박스에서 실행합니다.
영상으로 풀고 싶은 과제를 알려주세요.
카메라 수와 설치 환경, 알아차려야 할 상황, 결과를 볼 화면을 알려주시면 적용 범위를 함께 검토합니다.