服务对象
终端企业
需要直接使用 AI 应用工具并进行展示的群体
集成商
需要在实际项目中使用 AI 能力并对外提供完整解决方案的群体
行业解决方案商
需要在自身软硬件方案中整合 AI 能力并对外销售的群体
痛点挑战
场景
AI 业务开启大规模的工程化落地，在各应用场景中落地的复杂性越来越高，多算法并存的情况越来越普遍
资源
Al 推理对计算资源的高需求导致落地成本居高不下，高并发、高可用等工程技术问题业务人员难以解决
数据
场景增多使数据量暴涨，不同硬件的实时数据、其他业务系统的离线数据，都使接入工作繁杂困难
算法
算法部署后的持续迭代更新、状态监控、效果评估等问题，处理环节缺失，无法得到及时解决
设备
不同来源、型号的硬件设备接入标准不一，安装、接入、调试工作需耗费大量时间和人力
成本
大部分智能分析场景均选择将视频流量实时的推送到中心进行 AI 推理，过大的网络传输带宽带来极高的成本
产品简介
极星 EXTREME STAR 是极视角打造的AI应用开发及服务平台，致力于帮助客户快速完成 AI 能力的构建。 极星平台依托极视角算法商城，建立统一多元的数据入口，提供「边 - 云」模型按需部署能力，实现 AI 能力自闭环，并通过可视化交互窗口、智能应用服务以及标准 API 接口，低成本实现AI与业务的结合，快速构建智能应用。 极星平台包含五大能力中心，分别是数据看板、预警中心、接入中心、算法中心和管理中心，为用户提供 AI 模型部署及 AI 应用发布的全流程服务。
技术特性
强大的资源管理和容器化的部署方式，使极星平台不仅可以最大化利用计算资源，也让整个部署流程、协作以及拓展变得更加简单高效。
强大的资源管理
极星平台通过算法管理资源配额和设备、数据之间实现隔离，平台可灵活支持资源配额调整和推理专用资源方案 同时，通过削峰填谷、任务排队和失败重试机制，使计算资源达到最大化利用。
基于 K8S 的容器化
极星平台采用容器化部署方式，不仅可以完全封装算法代码及推理代码，还能封装整个依赖库及硬件库。容器底座采用具有 K8S容器原生特性，只需将镜像推送到平台的算法仓库中，就可以借助镜像仓库共享整个运行环境，在容器环境中运行推理服务
核心功能
数据看板
应用中心
预警中心
算法中心
接入中心
管理中心
数据看板
● 基于不同维度的数据对系统进行栅格化管理，直观展示系统涵盖的统计信息及实况信息。支持页面动态刷新，对报警数据、设备数量、设备使用情况、资源使用情况、算法使用情况、高发点位、报警趋势等突出问题等核心指标进行综合监测，通过可视化分析全面展示 AI 管理现状，辅助管理者全面掌握运行态势，提升监管力度和行政效率
应用中心
● 汇聚基于 AI 的智能应用，作为窗口向终端用户提供可直接使用的 AI 应用及AI 工具，同时也向应用开发者提供基于算法服务的 API 接口，开发者无需烦恼算法安装部署或数据接入管理等问题，只需专注业务侧的实现
预警中心
● 使用计算机视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标 用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，并自动弹出报警信息及发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。通过实时视频分析以及实时报警信息，利用 AI 智能发现手段，高效完成预警监控事件的处理闭环
算法中心
● 极星平台提供算法商城，内置了大量成熟的计算机视觉算法供用户选用。AI技术日益成熟，正从安防、交通等领域走向全域。算法仓库提供长尾算法、定制化算法及第三方算法的安装部署，通过极星平台实现统一管理。平台使用方无需关注不同算法协议或实例运行资源等问题，通过平台完成算法信息创建、算法镜像导入、算法安装部署、运行资源分配等操作，降低算法管理门槛，提升使用算法效率。
接入中心
● 支持设备数据、业务数据以及其他平台数据的统一接入，为需求方提供所需数据及数据集的管理工作。同时将不同品牌、不同型号、不同类型的智能设备进行统一管理，将不同协议、不同编码的数据转换成统一格式输出和控制，支持接入国内主流品牌设备，既可以使用标准协议(RTSP、GB/T28181) 进行接入， 也可以使用设备的 SDK 和私有协议接入进行管理
管理中心
● 贯穿 AI 应用开发过程中涉及到各个环节的配置及负责对平台自身的管理，包括：算法、策略、集群、视图库、用户和权限的管理、日志管理、监控管 理等职能管理中心包括七个模块，算法配置、报警配置、视图库管理、集群管理、消息提醒、用户管理、系统设置
系统规格
| 系统环境 | |
|---|---|
视频流编码 | H.264编码/解码、H.265解码 |
视频流协议 | RTSP、RTMP、GB/T28181-2016 |
| 图片分辨率 | 1280*720 |
视频分辨率 | 1920*1080 |
| 算法模型 | 平均2000张/天/路，峰值1张/路/秒 |
支持图片类型 | JPG/JPEG/PNG/BMP |
用户注册数 | 100 |
用户在线数量 | 10 |
记录存储时间 | 3个月循环滚动 |
注册视图库图片大小 | 建议图片大小：100KB |
注册视图库人脸要求 | 双眼间距大于50像素 |
视图库总库 | 10w（需部署人脸算法） |
视图库分组数量 | 50个（需部署人脸算法） |
支持的视图库图片 | 单人单张图片（需部署人脸算法） |
第三方记录推送方式 | HTTP |
| 系统规格 | |
|---|---|
服务端操作系统 | CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)、统信UOS操作系统V20(1002a) |
操作系统内核 | 3.10.0-1160.el7.x86_64 |
客户端浏览器 | Chrome 60及以上 |
语言 | 简体中文 |
