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The ANSWER,
beyond the AI platform

인공지능 기반 딥러닝 서비스 플랫폼 제공 전문 기업 보고넷

ANSWER

인공지능 딥러닝 통합 플랫폼

당신이 ANSWER를 사용해야 하는 이유

 

 

정보화 시대의 업무 흐름은 점점 유동적이며 반복적이고 복잡하게 바뀌고 있습니다. 

그런 업무는 점차 컴퓨터가 맡고 있고,

그러한 명령을 컴퓨터에 내리기 위해 프로그래밍 능력이 필요합니다.

하지만 프로그래밍 능력을 단시간에 키우기 힘들고 복잡한 업무에 즉각 적용시키기엔 더욱 어렵습니다.

엔서 (ANSWER)를 사용하면 아래와 같은 문제를 보다 쉽게 해결할 수 있습니다.

ANSWER는 전문가이든 초보자이든, 당신이 원하는 작업을 전문적 지식이 없어도

정보만 있다면 빠르게, 쉽게, 유연하게  작동할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.

또한 부가적인 작업을 최소화 하여 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있습니다.

ANSWER

손쉬운 사용

전문적인 프로그래밍을 하지 않아도 지능형 영상 분석 등과 같은 시스템을 쉽게 만들고 사용가능

데이터 최적화

장비 인식이나 최적화 등 부가적인 작업을 최소화 하여 실제 환경에 빠르고 간단하게 적용

정확한 예측

시각적으로 정의된 노드와 노드를 연결하는 것 만으로 당신이 원하는 결과를 도출

Why Us

ANSWER 주요기능

비주얼 프로그래밍

비주얼 프로그래밍으로 손쉬운 TASK(작업) 정의가 가능

대시보드

Widget(위젯)에 연결된 작업결과의 대시보드를 통한 출력 가능

파이썬스크립 지원

Python 스크립트를 통한 사용자

프로그래밍(jupyter Lab) 가능

텐서정보 저장

- 데이터베이스에 텐서(Tensor)정보를 저장할 수 있는 람다.
- 자바 가상머신(JavaVM)을 사용한 플러그인 개발 적용하여 데이터베이스에 상기한 박스(데이터)를 저장할 수 있다.

딥러닝처리

-객체 탐지 및 추출

(Object detection & Object segmentation) 람다를 제공. 


- 해당 람다의 입력은 BGR24

포맷의 이미지를 받으며,

출력 포맷은 json으로 내보낸다

이미지 디코딩

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

​데이터 전달

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

What We Offer

파이썬
​스크립트 실행

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

WebRTC 영상 송출

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

어키텍쳐 설계

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

딥러닝 실행

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

​유연한 개방형 플랫폼

기계 학습 및 추론을 위한 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크를 지원합니다.

PyTorch, Tensorflow 같은 유명한 딥러닝 라이브러리를 함께 혼용하여 작업 테스크를 구성할 수 있습니다.

Jupyter Notebook 및 CLI 도구를 포함하여 Python 프로그래밍 언어와 친화력을 증대하였습니다.

또한 CUDA 및 C/C++ 언어를 사용한 성능 최적화, Python 을 사용한 람다 플러그인 개발이 가능합니다.

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